[发明专利]一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法

摘要

本发明提出了一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法。对电力市场结算数据进行分类得到分类后电力市场结算数据，进行异常数据处理得到训练样本；采用Min‑Max标准化方法分别对训练样本和待检测样本进行数据预处理，得到标准化后的训练样本和待检测样本；利用标准化后的训练样本分别对BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络进行训练，将标准化后的待检测样本分别输入到训练后三种神经网络中，分别得到三种神经网络的基本可信度；计算证据对各命题的不可信度，按照D‑S证据理论方法进行多证据融合；利用多证据融合后的基本可信度判断数据是否异常，并对异常数据进行重构。本发明有效的提高数据风险识别的准确性，保障市场化交易的稳定有序进行。

主权项

1.一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法，其特征在于，包括：步骤1：对电力市场结算数据进行分类得到分类后电力市场结算数据，并对分类后电力市场结算数据进行异常数据处理得到训练样本；步骤2：采用Min‑Max标准化方法分别对训练样本和待检测样本进行数据预处理，得到标准化后的训练样本和待检测样本；步骤3：利用标准化后的训练样本分别对BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络进行训练，将标准化后的待检测样本分别输入到训练后BP神经网络、训练后RBF神经网络、训练后GRNN神经网络中，分别得到BP神经网络基本可信度、RBF神经网络基本可信度、GRNN神经网络基本可信度；步骤4：计算证据E_α对各命题的不可信度，通过该不可信度计算证据E_α对各命题的权重，并在原有基本可信度分配基础上乘以该权重得到新的基本可信度分配，再按照D‑S证据理论方法中的证据融合规则对新的基本可信度分配进行多证据融合；步骤5：利用多证据融合后的基本可信度分配判断数据是否异常，并对异常数据进行重构。