[发明专利]一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置

权利要求书

1.一种用电采集数据缺失值填充方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：获取异常值处理后的用电采集数据；

步骤2：基于预先训练的降噪自编码器模型得到原始数据的重构数据，降噪自编码器模型通过以下步骤训练得到：

将缺失的值全部置零，并引入一个损坏过程，随机对原始输入数据进行损坏；

利用编码网络对损坏后的数据进行训练，转换为相对原始数据低维度隐含变量；

利用解码网络将前面得到的低维度隐含变量重构得到原始维度的输入变量；

为了防止过拟合，模型中提出一种Depreciation-FourOrder正则化方法；

步骤2中所述降噪自编码器模型训练的具体步骤如下：

①输入的用电采集数据中采样一个样本；

②降噪自编码器引入一个损坏过程，表示样本产生损坏样本的概率；然后，从损坏过程中采样一个损坏样本；

③将作为训练样本去重构原始输入的样本数据的分布；

编码过程的数学表达式如公式（3）所示；

(3)

其中，表示编码函数，表示编码函数的参数，表示维的输入向量，表示经过编码器处理后提取到的维的隐含特征向量，并且；

解码过程的数学表达式如公式（4）所示；

(4)

其中，表示解码器根据隐含特征向量解码得出的重构向量，并且其维度与原始的输入向量的维度一致，表示解码函数，表示解码函数的参数；

降噪自编码器的无监督训练过程是不断调整编码函数的参数和解码函数的参数来最小化损失函数，其损失函数的表达式如公式（5）所示；

(5)

其中，表示解码器根据隐含特征向量解码得出的重构向量，表示训练样本的平均重构误差，表示训练样本的总数目，表示原始向量和重构

向量之间的差；

编码函数和解码函数采用的均为非线性激活函数，编码函数和解码函数的表达式如公式（6）、（7）所示；

(6)

(7)

则公式（4）改写为如下：

（8）

其中，表示权重矩阵，表示权重矩阵的转置，表示编码函数的偏置向量，表示解码函数的偏置向量，s_f表示编码函数的映射，s_g表示解码函数的映射；

原始向量和重构向量之间的差如公式（9）所示；

(9)

解码和编码网络都采用LSTM；

其次，根据层的单元数降低噪声水平，噪声值的比值设置为前一层的一半；

接着，在模型中引入一种Depreciation-FourOrder正则化方法，加入正则化项的目标函数表达式被更新为如公式(10)所示：

(10)

其中，表示惩罚参数一，表示惩罚参数二，表示权重系数；

步骤3：重构数据被用来填充用电采集数据中缺失的部分，作为临时的填充值，利用缺失数据的标准差校正填充的重构数据，得到最终的填充值。