[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

本發明公開了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，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和待填補的數據類。2)設定所述設備的數據表示為：y＝{y₁,...,y_i,...,y_j,...,y_n}。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。4)利用數據X和數據y建立待填補數據的回歸分析模型y＝f(X)。5)利用非缺失數據{y₁,...,y_i,...,y_j}進行回歸模型的訓練，得到訓練好的回歸模型。6)將數據輸入訓練好的回歸模型，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。

技術領域

本發明涉及電力設備數據清洗領域，具體是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。

背景技術

隨著變電站輸變電設備狀態監測技術的發展，可監測的設備種類和數據類型不斷增加。然而當監測設備出現故障、通信或數據傳輸終止、數據上傳失敗等情況時，將引起數據的大量連續缺失。缺失數據降低了數據的真實性，難以保證數據分析和數據挖掘結果的準確性。常用的缺失數據填補方法往往采用插值方法，人工填充方法、數值替換法等。但他們僅適用于對少量數據的填補。當數據出現大量連續的缺失值時，采用上述填補方法會引起較大的誤差，甚至降低數據質量，因此需要提出一種新的有效的缺失數據填補方法。

發明內容

本發明的目的是解決現有技術中存在的問題。

為實現本發明目的而采用的技術方案是這樣的，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，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。

進一步，數據類型主要包括數值型時間序列數據。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。

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}為完整數據；{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。

進一步，建立的回歸分析模型可以是多元線性回歸模型。

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'和所述完整數據{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：