[发明专利]处理电力负荷监测稀疏数据的关键特征选择方法和装置

摘要

本发明公开了处理电力负荷监测稀疏数据的关键特征选择方法和装置，通过对电力负荷监测稀疏数据进行特征选择，降低后续对数据集分析的计算量，提高工作效率；选出其中的关键特征，剔除其中无关特征及冗余特征，有利于提升机器学习训练与预测的准确性；高维的异构数据存在的大量冗余，在电力系统各典型场景的特征分析中能够找准场景与其关联特征之间的关系，不仅在实际分析时具有针对性，还会显著缩短处理的时间；通过关键特征选择方法与装置的相互配合，解决了电力数据样本获取难度大，具有实时性，在采集、传输、存储等诸多环节可能遇到系统故障或外部干扰，导致数据缺失的问题；可以通过残缺数据准确分析，做出正确的运行决策。