【摘 要】
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智能电网中的电力负荷数据因来源于不同的信息采集系统,电力负荷数据维度和格式可能不一致,导致的电力负荷数据可信度差,可利用度低,难以实现电力负荷数据深度挖掘。针对缺失
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
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智能电网中的电力负荷数据因来源于不同的信息采集系统,电力负荷数据维度和格式可能不一致,导致的电力负荷数据可信度差,可利用度低,难以实现电力负荷数据深度挖掘。针对缺失值、噪声值等异常的清洗问题,提出一种基于时间序列的能够统一化来源于不同系统电力负荷数据的预处理方法。该方法对接收到的数据信息按照统一格式的日期维度信息,归并到相同的数据格式,并对负荷数据中的异常点进行分类清洗。测试结果表明,该方法能够有效清洗噪声点、空值等异常数据,提高数据的可用性,便于对电力负荷数据进行更深一步的数据挖掘处理,提高了电力负荷数据的挖掘效益。
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