[發明專利]一種基于回歸分析的變電站輸變電設備大量缺失數據填補方法

有效

• 申請號: 201711077209.8
• 申請日: 2017-11-06
• 公開（公告）號: CN107862409B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 王有元;陳偉根;何怡剛;廖瑞金;杜林;李劍;趙玉順;劉航;李后英
• 申請（專利權）人: 重慶大學;合肥工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 重慶大學專利中心 50201
• 代理人: 王翔

1.一種基于回歸分析的變電站輸變電設備大量缺失數據填補方法，其特征在于，主要包括以下步驟：

1)確定需要填補缺失數據的變電站輸變電設備；

2)確定所述設備待填補的數據類型；數據類型主要針對數值型時間序列數據；

設定所述設備的數據表示為：y＝{y₁,...,y_i,...,y_j,...,y_n}； (1)

式中，n為數據序列的長度；{y₁,...,y_i,...,y_j}為非缺失數據；{y_j+1,...,y_n}為缺失數據；

3)收集所述設備所在的變電站內其余同型設備的相同類型的數據X，所述數據X表示如下：

式中，m為所述變電站同型設備臺數；x_mn為第m臺設備的第n條數據；

4)利用數據X和數據y建立待填補數據的回歸分析模型；設回歸模型的形式為y＝A·f(X)+B； (3)

其中，A和B均為回歸模型的參數；

5)利用非缺失數據{y₁,...,y_i,...,y_j}進行回歸模型的訓練；回歸模型訓練步驟如下：

5.1)將所述數據X的前j條數據設為X'；將所述數據X'和所述非缺失數據{y₁,...,y_i,...,y_j}輸入到建立好的初始回歸模型y＝A·f(X)+B中；輸入數據后的回歸模型如下式所示：

y_i＝A₀·f(X_i)+B₀+ε_i,i＝1,...,j.； (4)

其中，A₀和B₀定義為回歸模型的訓練前的初始參數；ε_i為第i個擬合值的誤差；

5.2)以預測誤差序列的平方和最小為目標，對回歸模型進行訓練，直到找到某組參數A’和B’使得下式成立：

此時，模型完成訓練，得到訓練好的回歸模型：

y＝A'·f(X)+B'； (6)

6)將數據輸入訓練好的回歸模型y＝A'·f(X)+B'，得到數據{y_j+1,...,y_n}的預測結果；

7)將所述預測結果作為新值，實現對缺失數據的填補。

2.根據權利要求1所述的一種基于回歸分析的變電站輸變電設備大量缺失數據填補方法，其特征在于：回歸分析模型是多元線性回歸模型。

3.根據權利要求1所述的一種基于回歸分析的變電站輸變電設備大量缺失數據填補方法，其特征在于：數值型時間序列數據主要包括在線監測數據和能量管理系統數據；在線監測數據主要包括油中溶解氣體和氣體密度；能量管理系統數據主要包括電壓、電流、有功功率和無功功率。