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申请/专利权人：国网上海市电力公司;上海浦海求实电力新技术股份有限公司
摘要：本发明涉及一种用于短期负荷预测数据缺失预处理方法、介质及应用，所述预处理方法包括：归类步骤，获取历史数据，按设定指标对所述历史数据的时间采集点进行归类；平均步骤，根据局部缺失区域，求取同类相似日采集点的负荷平均值，获得一系列时间采集点‑负荷关系对；关系拟合步骤，在局部缺失区域的邻域内选取若干个时间采集点‑负荷关系对拟合获得一个多项数学函数式；补齐步骤，计算缺失点在所述多项数学函数式中的导数作为缺失点处的斜率，根据所述斜率的大小采用不同计算方式补齐该缺失点处的负荷值。与现有技术相比，本发明具有可靠性高等优点。
主权项：1.一种用于短期负荷预测数据缺失预处理方法，其特征在于，包括：归类步骤，获取历史数据，按设定指标对所述历史数据的时间采集点进行归类；平均步骤，根据局部缺失区域，求取同类相似日采集点的负荷平均值，获得一系列时间采集点-负荷关系对；关系拟合步骤，在局部缺失区域的邻域内选取若干个时间采集点-负荷关系对拟合获得一个多项数学函数式；补齐步骤，计算缺失点在所述多项数学函数式中的导数作为缺失点处的斜率，根据所述斜率的大小采用不同计算方式补齐该缺失点处的负荷值；根据所述斜率的大小采用不同计算方式补齐该缺失点处的负荷值具体为：若缺失点处的斜率小于0，则采用式1计算获得该缺失点处的负荷值： 若缺失点处的斜率大于0，则采用式2计算获得该缺失点处的负荷值： 若缺失点处的斜率等于0，则采用式3计算获得该缺失点处的负荷值： 其中，Pi表示缺失点处的负荷值，Psta表示缺失点前有记录点负荷值，Pend表示缺失点后有记录点负荷值，gimax为该i缺失点历史数据中的最大斜率值，ki为特征系数，R为随机数，gi为i缺失点处的斜率；所述式1中的特征系数ki采用以下公式计算获得： 其中，α1和α2为修正系数；所述式2中的特征系数ki采用以下公式计算获得： 其中，α1和α2为修正系数。
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百度查询： 国网上海市电力公司 上海浦海求实电力新技术股份有限公司 一种用于短期负荷预测数据缺失预处理方法、介质及应用
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