电工电能新技术

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),CSCD

国内刊号:11-2283/TM

国际刊号:1003-3076

电工电能新技术杂志2025年第9期:面向缺失电量数据的压缩重构算法研究

发布日期:

作者:雷婧婷1, 张津一2, 李建波3, 黄代喜2, 赵琰康2, 丁晖2

单位:1. 国网陕西省电力有限公司, 陕西 西安 710001;
2. 西安交通大学电气工程学院, 陕西 西安 710049;
3.国网陕西省电力有限公司营销服务中心, 陕西 西安 710000

关键词:缺失电量数据; 压缩感知; 数据恢复

为解决电能结算中存在的电量数据缺失问题,准确恢复缺失电量数据,本文将压缩感知(CS)技术引入缺失电量数据恢复中,提出了兼具普适性及自适应性的稀疏字典构建方法,可适用于不同类型的用户用电数据特征的提取,并且克服了用户用电数据特征变化对缺失数据恢复准确度的影响;基于自适应稀疏字典和缺失电量数据,提出并构建了快速数据恢复算法。最后,通过某供电局的实测电量数据对算法进行测试。结果表明连续缺失1~3个数据点时,恢复准确度在90%以上的占比高于90%,能够高准确度地实现缺失电量数据的恢复。本文为缺失电量数据的恢复提供了新方法,在电能结算方面具有重要意义。

来源:2025年第9期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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