[发明专利]一种基于两阶段插补模型的智能用电缺失数据修正方法

摘要

本发明公开了一种基于两阶段插补模型的智能用电缺失数据修正方法，其特征包括：首先在第一阶段选择出最多只有一个缺失项的电力用户，使用基于链式方程多重插补的PMM回归模型，为电力用户的每个缺失项计算出多个候选插补值，再利用线性回归模型计算出唯一的最终插补值；然后在第二阶段，对剩余电力用户的缺失数据采用线性插值法计算插补值；最后，综合两个阶段的结果，获得所有电力用户完整的智能用电数据。本发明能够实现更精确的智能用电缺失数据修正，有效降低计算复杂度，并且能快速完成对多变量缺失的稀疏数据集的插补，具有良好的稳定性。

主权项

1.一种基于两阶段插补模型的智能用电缺失数据修正方法，其特征在于：将收集的智能用电数据中的电力用户数目记为N，所述N个电力用户记为U＝{U₁,U₂,...,U_i,...,U_N}，1≤i≤N，U_i表示第i个电力用户；将收集的智能用电数据中的时间点数目记为M，所述各时间点间的间隔均匀，M个时间点构成的时间区域记为T＝{T₁,T₂,...,T_j,...,T_M}，1≤j≤M，T_j表示第j个时间点；将第i个电力用户U_i在第j个时间点T_j上的智能用电数据记为e_ij，所述第i个电力用户U_i在时间区域T上的智能用电数据记为所述第j个时间点T_j上N个电力用户U的智能用电数据记为所述N个电力用户U在时间区域T上的智能用电数据构成N×M的矩阵，记为所述基于两阶段插补模型的智能用电缺失数据修正方法是按如下步骤进行：步骤1：所述第i个电力用户U_i的智能用电数据在某时间点上缺失时，将缺失的智能用电数据记为缺失项；从N个电力用户U中选取出最多只有一个缺失项的n个电力用户，记为U′＝{U′₁,U′₂,...,U′_p,...,U′_n}，U′_p表示第p个最多只有一个缺失项的电力用户，1≤p≤n，1≤n≤N；计算第p个电力用户U′_p在时间区域T上的智能用电数据平均值，记为所述第p个电力用户U′_p在时间区域T上若有缺失项，则忽略缺失项计算p个电力用户U′_p在剩余时间点上的智能用电数据平均值，从而获得所述n个电力用户U′的智能用电数据平均值组成的列向量，记为步骤2：将n个电力用户中不含缺失项的电力用户数目记为n₁；将n‑n₁个电力用户的缺失项所在的时间点构成的时间区域记为T′＝{T₁′,T₂′,...,T_q′,...,T_t′}，T_q′表示第q个缺失项所在的时间点，1≤q≤t，1≤t≤n‑n₁；将第p个电力用户U_p′在第q个时间点T_q′上的智能用电数据记为e′_pq，所述第p个电力用户U′_p在时间区域T′上的智能用电数据记为所述时间点T_q′上n个电力用户的智能用电数据记为所述n个电力用户在时间区域T′上的智能用电数据构成n×t矩阵，记为步骤3：对所述步骤2中的矩阵E′使用基于链式方程多重插补的PMM回归模型，为每个缺失项计算m个候选插补值，m＞1；步骤4：利用线性回归模型，并根据所述m个候选插补值和列向量为每个缺失项计算出唯一的最终插补值，从而获得n‑n₁个最终插补值；将所述n‑n₁个最终插补值填入矩阵E′，得到不含缺失项的矩阵E₁^*；步骤5：将剩余N‑n个电力用户在时间区域T上的智能用电数据构成的(N‑n)×M矩阵记为E″，使用线性插值法对矩阵E″中的所有缺失项计算插补值，并将所述计算的插补值填入矩阵E″，得到不含缺失项的矩阵E₂^*；步骤6：将矩阵E₁^*和矩阵E₂^*合并，获得全部N个电力用户U在时间区域T上不含任何缺失项的智能用电数据构成的完整矩阵E^*。