数据缺失情况下配电网时间序列数据分类算法

摘要

【目的】在智能电网快速发展的背景下，配电网作为电力传输与分配的关键环节，其数据的有效管理和分析对于保障电网稳定运行、提升供电质量至关重要。然而，配电网数据种类繁多且复杂，涵盖了用户用电行为、天气情况、设备基础信息及营销数据等多个维度。不同类型的数据在采集和传输过程中，会因磁场信号、噪声信号、冗余数据等干扰出现缺失，不仅增加了配电网运行监控的难度，还为故障分析、状态评估及优化决策等工作带来极大挑战。【方法】为提高数据处理的准确性和效率，提出一种数据缺失情况下的配电网时间序列数据分类算法。根据时间序列数据在配电网中的分布状态，利用平滑算法去除数据噪声，从而显著提升数据的准确性和可靠性，优化因冗余数据干扰而产生的问题。对缺失数据进行增量填补，依据时间序列数据的内在规律和相邻数据点的相关性，对缺失数据进行合理推测和填补，保持了数据的完整性，同时确保了时间序列的连续性和一致性。计算不同时间序列的数据缺失情况，将高维和低维数据状态空间与单元、多元时间序列相结合，凭借维度映射得到数据维度因子，实现簇内分类。【结果】设计方法填补后数据均在原始数据附近，无冗余问题，且分类耗时点均匀分布，呈现出线性趋势，充分展示了其高效稳定的数据处理能力。设计方法分类配电网时间序列数据后，同种类配电网数据聚集且互不干扰，噪声数据大幅减少，相对差异值(RDV)始终保持在0.05以下，特异度在数据缺失率5%～35%的范围内均维持在95.0%以上，显著高于对比方法的91.5%和92.0%。【结论】设计方法通过平滑去噪、增量填补和维度映射等技术手段，有效应对数据缺失带来的挑战，提高了数据处理的准确性和效率。同时，验证了设计方法在保持高分类精度和快速收敛速度方面的优势，表明其能够有效应对数据缺失情况，显著提升配电网数据的分类效果和运行稳定性。该算法研究不仅丰富了配电网数据分析的理论体系，还为智能电网的运维管理提供了实用的技术支持，具有重要的理论价值和现实意义。

关键词

数据缺失 / 配电网 / 维度映射 / 平滑算法 / 多元序列 / 数据分类 / 噪声干扰 / 维度因子