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基于聚类和LSTM的电力分钟冻结数据缺失值填充方法
被引量：
21
1
作者
卢继哲
刘宣
+3 位作者
唐悦
阿辽沙·叶
侯帅
叶方彬
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期611-616,共6页
在用电信息采集系统中,由于采集和配电设备的海量接入,终端获取的分钟冻结数据普遍存在缺失。针对该问题,提出一种基于聚类的时间序列预测方法填充缺失值。该方法利用终端获取的分钟冻结数据具有时序自相似和关联性特征,首先对终端聚类...
在用电信息采集系统中,由于采集和配电设备的海量接入,终端获取的分钟冻结数据普遍存在缺失。针对该问题,提出一种基于聚类的时间序列预测方法填充缺失值。该方法利用终端获取的分钟冻结数据具有时序自相似和关联性特征,首先对终端聚类,使具有相似时序特征的终端在同一分组,针对长时间序列具有的高维特征造成聚类困难的问题,使用自编码器降维,提高聚类性能;然后,对各分组建立基于长短期记忆(LSTM)单元的神经网络模型预测缺失值。实验结果表明该方法能有效利用终端时间序列的特性,验证了基于自编码器的聚类可提升预测性能。
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关键词
用电信息采集系统
分钟冻结数据
缺失值填充
聚类
LSTM
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职称材料
题名
基于聚类和LSTM的电力分钟冻结数据缺失值填充方法
被引量：
21
1
作者
卢继哲
刘宣
唐悦
阿辽沙·叶
侯帅
叶方彬
机构
中国电力科学研究院有限公司
国网浙江省电力有限公司营销服务中心
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期611-616,共6页
基金
国家电网公司科技项目(1100-201919158A-0-0-00)。
文摘
在用电信息采集系统中,由于采集和配电设备的海量接入,终端获取的分钟冻结数据普遍存在缺失。针对该问题,提出一种基于聚类的时间序列预测方法填充缺失值。该方法利用终端获取的分钟冻结数据具有时序自相似和关联性特征,首先对终端聚类,使具有相似时序特征的终端在同一分组,针对长时间序列具有的高维特征造成聚类困难的问题,使用自编码器降维,提高聚类性能;然后,对各分组建立基于长短期记忆(LSTM)单元的神经网络模型预测缺失值。实验结果表明该方法能有效利用终端时间序列的特性,验证了基于自编码器的聚类可提升预测性能。
关键词
用电信息采集系统
分钟冻结数据
缺失值填充
聚类
LSTM
Keywords
Electricity information collection system
minute freezing data
missing value treatment
clustering
LSTM
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类和LSTM的电力分钟冻结数据缺失值填充方法
卢继哲
刘宣
唐悦
阿辽沙·叶
侯帅
叶方彬
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
21
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