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      電子發燒友網>電子資料下載>電磁兼容設計>基于稀疏表示的電力負荷缺失數據補全方法

      基于稀疏表示的電力負荷缺失數據補全方法

      2021-04-13 | pdf | 2.25 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　數括缺失在電力負荷數據采集過程中經常發生，對提髙算法的預測精確度帶來了不利影響。現有的缺失數據補全算法只適用于缺失數據量較少的情況，而對于缺失數據較多的情況表現不佳。面對嚴重數據缺失的挑戰，文中提出了一種基于稀疏表示的電力負荷缺失數據補全方法。首先以數據隨機缺失為前提，將訓練數據中假定缺失后的數據與完整的訓練數據上下拼接構成訓練矩陣;其次，利用離散余弦變換（ Discrete Cosine transform，DCT）生成一個過完備字典，并根據訓練矩陣對其進行學習，旨在通過調優得到一個合適的字典，能對訓練矩陣中的樣本進行最好的稀疏表示。最后，在測試階段，先利用學習后字典的上半部分獲得測試集缺失數據的稀疏表示，然后利用稀疏表示和學習后字典的下半部分重構出無缺失的完整數據。實驗結果表明，使用該方法對電力負荷數據缺失值進行補全，可以獲得比傳統插值方法、基于相關性的KNN算法、時空壓縮感知估計算法以及時序壓縮感知預測算法更高的精度。即使數據缺失率高達95%，該方法依然可以有效地補全缺失數據。

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