面向全景调控统一数据模型的缺失数据填补算法

发布时间：2018-08-30 13:12

【摘要】：缺失数据填补是构建调度控制系统全景数据的关键步骤之一,有助于保证全景数据的完整性和准确性。文中根据电力调度控制系统的历史数据特征,提出了一种面向全景调控统一数据模型的缺失数据填补算法。针对构建全景数据过程中出现的不完整数据,该算法采用改进的混沌遗传优化方法估计不完整数据的均值和协方差对应的最佳参数,再利用改进马尔可夫蒙特卡洛方法根据已知数据估计缺失数据。结果表明,该算法能通过较少的迭代次数获得不完整调控数据的最佳参数,可以提高缺失数据估计值的准确性,进而保证数据的完整性和准确性。
[Abstract]:Missing data filling is one of the key steps to construct panoramic data of scheduling and control system, which helps to ensure the integrity and accuracy of panoramic data. According to the historical data characteristics of power dispatching control system, a missing data filling algorithm for panoramic control unified data model is proposed in this paper. In view of the incomplete data appearing in the process of constructing panoramic data, the improved chaotic genetic optimization method is used to estimate the best parameters corresponding to the mean and covariance of incomplete data. Then the improved Markov Monte Carlo method is used to estimate the missing data based on the known data. The results show that the algorithm can obtain the best parameters of incomplete control data by less iterations, and can improve the accuracy of the missing data estimation, thus ensuring the integrity and accuracy of the data.
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【分类号】：TM73

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本文编号：2213174