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基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法
被引量：
12
1
作者
冯磊
王石刚
梁庆华
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期187-192,共6页
配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素K...
配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素K-最近邻(KNN)方法的基础上设置阈值筛选最近邻点,并结合灰色关联系数计算近邻点权重系数,最终依次补全缺失数据。以江苏省某市的电力数据样本进行实验,结果表明与其他方法进行对比,基于GAKNN方法的缺失数据补全方法的结果更好,并且补全后的样本在深度学习预测中具有更低的误差。
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关键词
配电站数据
时间序列
数据
补全
灰色自适应K-最近邻
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题名
基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法
被引量：
12
1
作者
冯磊
王石刚
梁庆华
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期187-192,共6页
基金
国家电网“配电站智能云机器人研究及其应用验证”项目。
文摘
配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素K-最近邻(KNN)方法的基础上设置阈值筛选最近邻点,并结合灰色关联系数计算近邻点权重系数,最终依次补全缺失数据。以江苏省某市的电力数据样本进行实验,结果表明与其他方法进行对比,基于GAKNN方法的缺失数据补全方法的结果更好,并且补全后的样本在深度学习预测中具有更低的误差。
关键词
配电站数据
时间序列
数据
补全
灰色自适应K-最近邻
Keywords
distribution station data
time series
data completion
GAKNN
分类号
TM93 [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GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法
冯磊
王石刚
梁庆华
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
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