[發明專利]一種電力負荷預測中應用多重插補補充缺失值的方法

在審

• 申請號: 202010555226.3
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111667123A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 周浩;顧一峰;胡炳謙;韓俊
• 申請（專利權）人: 上海積成能源科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.本發明一種電力負荷預測中應用多重插補補充缺失值的方法其特征在于，包括：應用了KNN插值補充電力負荷缺失值的方法 ，具體分為以下步驟：

步驟一、數據預處理：對采集到的原始歷史電力負荷歷史數據按時間序列排列，確定數據集起止時間，檢查數據在時間序列上的缺省，標明缺省值并記錄缺省的起止時間；

步驟二、多重插補算法插值補充數據：多重插補算法通過對標注后的數據進行分布運算來補充數據，一般包括以下部分：

1) Mice函數首先從一個包含缺失數據的數據集開始，返回一個包含多個（默認為5個）完整數據集的對象；

每個完整數據集都是通過對原始數據框中的缺失數據進行插補而生成的；

由于插補有隨機的成分，因此每個完整數據集都略有不同；

2) with函數可依次對每個完整數據集應用統計模型（如線性模型或廣義線性模型）；

3) pool函數將這些單獨的分析結果整合為一組結果；

最終模型的標準誤和p值都將準確地反映出由于缺失值和多重插補而產生的不確定性；

步驟三、數據有效性驗證：原始電力負荷歷史數據集與經過KNN算法補充的數據集需要進行數據有效性統計差異性的檢查以保證數據 的有效性，兩組數據將進行單因素方差分析（one way-ANOVA），計算兩組數據間顯著性差異 值，需要保證兩組數據間沒有顯著性差異，如果兩組數據驗證后存在顯著性差異，則需要調整k的值（最近鄰居的數量）或者改變距離度量方式，改善補充值的運算方式以及改變填充處理的維度以確保處理后的數據與原始數據不存在顯著性差異，使處理后的數據保持準確性和有效性。