[發(fā)明專利]一種電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)補全方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011291722.9
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112287562B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖孟柯;樊冰;郭浩明;付林;李忠政;趙軍;周二彪;朱劍利
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)新疆電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院;華北電力大學(xué);國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F16/215;G06F111/10;G06F113/04;G06F119/04
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 孫玲

1.一種電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，包括：

對電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)包括多個字段；

基于數(shù)據(jù)完整度將多個所述字段劃分為保留組和待定組；

基于數(shù)據(jù)相關(guān)性將所述待定組劃分為刪除組和獨立分析組，并將所述刪除組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除；

基于自適應(yīng)混合高斯模型最大似然估計對所述保留組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行補全；

利用補全后的數(shù)據(jù)對電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行填補；

獲取所述獨立分析組中字段未缺失的數(shù)據(jù)，形成獨立分析數(shù)據(jù)庫；

其中，基于數(shù)據(jù)相關(guān)性將所述待定組劃分為刪除組和獨立分析組，具體包括：計算所述待定組中各字段與數(shù)據(jù)退役年限的相關(guān)性；若所述待定組中的字段與數(shù)據(jù)退役年限無相關(guān)性，則劃分為刪除組；若所述待定組中的字段與數(shù)據(jù)退役年限有相關(guān)性，則計算所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性；若所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性高于設(shè)定閾值時，則劃分為刪除組；若所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性低于設(shè)定閾值時，則劃分為獨立分析組；

所述計算所述待定組中各字段與數(shù)據(jù)退役年限的相關(guān)性的公式如下：

式中，為待定組中第j個字段與退役年限的相關(guān)性，X_j表示待定組中第j個字段，Y表示退役年限，E(X_jY)為待定組中第j個字段與退役年限的聯(lián)合數(shù)學(xué)期望，E(X_j)為待定組中第j個字段的數(shù)學(xué)期望，E(Y)為退役年限的數(shù)學(xué)期望，為待定組中第j個字段的方差，σ_Y為退役年限的方差；

所述計算所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性的公式如下：

式中，為待定組中第j個字段與保留組中第k個字段的相關(guān)性，X_j表示待定組中第j個字段，X_k表示保留組中第k個字段，E(X_jX_k)為待定組中第j個字段與保留組中第k個字段的聯(lián)合數(shù)學(xué)期望，E(X_j)為待定組中第j個字段的數(shù)學(xué)期望，E(X_k)為保留組中第k個字段的數(shù)學(xué)期望，為第j個字段的方差，σ_k為保留組中第k個字段的方差；

所述基于自適應(yīng)混合高斯模型最大似然估計對所述保留組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行補全，具體包括：

初始化混合高斯模型；

標(biāo)記所述保留組中各字段的未知量及已知量，并按照設(shè)備編號進(jìn)行排序；

對于所述保留組中各字段設(shè)置隱變量；

根據(jù)初始混合高斯模型以及所述保留組中各字段計算所述隱變量的最大似然估計值；

根據(jù)所述隱變量計算混合高斯模型的參數(shù)；

根據(jù)所述參數(shù)更新所述隱變量的最大似然估計值；

根據(jù)更新后的最大似然估計值更新所述未知量，完成所述保留組中的數(shù)據(jù)的補全。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)完整度將預(yù)處理后的電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)劃分為保留組和待定組，具體包括：

計算各所述字段的完整度；

將完整度高于完整度閾值的字段劃分為保留組；

將完整度低于完整度閾值的字段劃分為待定組。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述計算各所述字段的完整度的公式如下：

其中，s為字段完整度，N_know為字段已知數(shù)據(jù)數(shù)，N為字段全部數(shù)據(jù)數(shù)。

4.一種電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)補全系統(tǒng)，其特征在于，包括：

預(yù)處理模塊，用于對電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)包括多個字段；

第一劃分模塊，用于基于數(shù)據(jù)完整度將多個所述字段劃分為保留組和待定組；

第二劃分模塊，用于基于數(shù)據(jù)相關(guān)性將所述待定組劃分為刪除組和獨立分析組，并將所述刪除組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除；

補全模塊，用于基于自適應(yīng)混合高斯模型最大似然估計對所述保留組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行補全；

填補模塊，用于利用補全后的數(shù)據(jù)對電力設(shè)備退役數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行填補；

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取所述獨立分析組中字段未缺失的數(shù)據(jù)，形成獨立分析數(shù)據(jù)庫；

其中，基于數(shù)據(jù)相關(guān)性將所述待定組劃分為刪除組和獨立分析組，具體包括：計算所述待定組中各字段與數(shù)據(jù)退役年限的相關(guān)性；若所述待定組中的字段與數(shù)據(jù)退役年限無相關(guān)性，則劃分為刪除組；若所述待定組中的字段與數(shù)據(jù)退役年限有相關(guān)性，則計算所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性；若所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性高于設(shè)定閾值時，則劃分為刪除組；若所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性低于設(shè)定閾值時，則劃分為獨立分析組；

所述計算所述待定組中各字段與數(shù)據(jù)退役年限的相關(guān)性的公式如下：

式中，為待定組中第j個字段與退役年限的相關(guān)性，X_j表示待定組中第j個字段，Y表示退役年限，E(X_jY)為待定組中第j個字段與退役年限的聯(lián)合數(shù)學(xué)期望，E(X_j)為待定組中第j個字段的數(shù)學(xué)期望，E(Y)為退役年限的數(shù)學(xué)期望，為待定組中第j個字段的方差，σ_Y為退役年限的方差；

所述計算所述待定組中的字段與所述保留組中字段的相關(guān)性的公式如下：

式中，為待定組中第j個字段與保留組中第k個字段的相關(guān)性，X_j表示待定組中第j個字段，X_k表示保留組中第k個字段，E(X_jX_k)為待定組中第j個字段與保留組中第k個字段的聯(lián)合數(shù)學(xué)期望，E(X_j)為待定組中第j個字段的數(shù)學(xué)期望，E(X_k)為保留組中第k個字段的數(shù)學(xué)期望，為第j個字段的方差，σ_k為保留組中第k個字段的方差；

所述基于自適應(yīng)混合高斯模型最大似然估計對所述保留組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行補全，具體包括：

初始化混合高斯模型；

標(biāo)記所述保留組中各字段的未知量及已知量，并按照設(shè)備編號進(jìn)行排序；

對于所述保留組中各字段設(shè)置隱變量；

根據(jù)初始混合高斯模型以及所述保留組中各字段計算所述隱變量的最大似然估計值；

根據(jù)所述隱變量計算混合高斯模型的參數(shù)；

根據(jù)所述參數(shù)更新所述隱變量的最大似然估計值；

根據(jù)更新后的最大似然估計值更新所述未知量，完成所述保留組中的數(shù)據(jù)的補全。