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针对传统配电网数据清洗过程中异常数据判断阈值需要人为设定、缺失数据填补效率不佳的局限性,提出基于机器学习的配电网异常缺失数据一体化动态清洗方法。首先,基于局部异常因子检测算法和高斯混合模型,提出一种异常数据动态检测改进算法,实现配电网异常数据阈值的准确自动选择。其次,基于随机森林算法与最小二乘回归法,提出一种配电网缺失数据动态填补算法。根据缺失数据时间长度自适应优化填补算法,在保证数据填补精度的同时降低计算时间。在此基础上,通过异常数据检测和缺失数据填补共同构建一体化动态清洗架构。采用湖南某地区配电网数据进行实例验证,结果表明所提方法可实现异常辨识阈值准确自动选择,有效检测配电网异常数据,并且实现缺失数据填补精度与速度的平衡,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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针对配电网线损精益化管理的需求,为准确把握配电线路线损率短期变化趋势,提出一种基于降噪自编码器(DAE)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的配电网日线损率预测模型。首先建立灰色综合关联度分析指标,挖掘日线损率影响因素近期量与其去年同期量间的相关性,选择去年同期量作为模型的输入变量辅助预测。然后以无监督的方式构建DAE模型对输入序列进行特征编码与重构,实现输入序列的特征提取与降维。最后将编码后的序列输入LSTM神经网络,经训练拟合得到日线损率预测模型。采用湖南某地市多条配电线路实测数据进行实例分析,结果表明该模型日线损率预测准确性较高,运算速度适中,具有一定的实际工程应用价值。 相似文献
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基础地理信息数据是国家重要的信息资源,天然气管网系统应用离不开基础地理信息数据的支撑,然而因为数据格式、数据保密性等限制,现有的基础地理信息数据不能直接、有效应用,需要探索一种既满足国家相关标准规范,又方便天然气管网系统应用的基础地理信息数据库建设方案。介绍了一种天然气管网系统基础地理信息数据库建设方案,并以1∶〖KG-*2〗10 000基础地理数据进行了应用验证,天然气管理单位在管道建设初期采购管道沿线完整的基础地理信息数据,按照本方案进行数据库设计、数据入库,在以后的管道运维过程中只需要局部或针对重点要素进行数据更新,利用天然气管网系统的数据入库工具导入现状数据库中,提高了数据入库效率,减少了天然气管道管理运维成本。 相似文献
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