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题名面向缺失电量数据的压缩重构算法研究
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作者
雷婧婷
张津一
李建波
黄代喜
赵琰康
丁晖
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机构
国网陕西省电力有限公司
西安交通大学电气工程学院
国网陕西省电力有限公司营销服务中心
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出处
《电工电能新技术》
北大核心
2025年第9期70-77,共8页
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文摘
为解决电能结算中存在的电量数据缺失问题,准确恢复缺失电量数据,本文将压缩感知(CS)技术引入缺失电量数据恢复中,提出了兼具普适性及自适应性的稀疏字典构建方法,可适用于不同类型的用户用电数据特征的提取,并且克服了用户用电数据特征变化对缺失数据恢复准确度的影响;基于自适应稀疏字典和缺失电量数据,提出并构建了快速数据恢复算法。最后,通过某供电局的实测电量数据对算法进行测试。结果表明连续缺失1~3个数据点时,恢复准确度在90%以上的占比高于90%,能够高准确度地实现缺失电量数据的恢复。本文为缺失电量数据的恢复提供了新方法,在电能结算方面具有重要意义。
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关键词
缺失电量数据
压缩感知
数据恢复
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Keywords
missing electricity data
compression sensing
data recovery
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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