【摘要】：缺失數(shù)據(jù)填補是構(gòu)建調(diào)度控制系統(tǒng)全景數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟之一,有助于保證全景數(shù)據(jù)的完整性和準確性。文中根據(jù)電力調(diào)度控制系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)特征,提出了一種面向全景調(diào)控統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的缺失數(shù)據(jù)填補算法。針對構(gòu)建全景數(shù)據(jù)過程中出現(xiàn)的不完整數(shù)據(jù),該算法采用改進的混沌遺傳優(yōu)化方法估計不完整數(shù)據(jù)的均值和協(xié)方差對應(yīng)的最佳參數(shù),再利用改進馬爾可夫蒙特卡洛方法根據(jù)已知數(shù)據(jù)估計缺失數(shù)據(jù)。結(jié)果表明,該算法能通過較少的迭代次數(shù)獲得不完整調(diào)控數(shù)據(jù)的最佳參數(shù),可以提高缺失數(shù)據(jù)估計值的準確性,進而保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性。
[Abstract]:Missing data filling is one of the key steps to construct panoramic data of scheduling and control system, which helps to ensure the integrity and accuracy of panoramic data. According to the historical data characteristics of power dispatching control system, a missing data filling algorithm for panoramic control unified data model is proposed in this paper. In view of the incomplete data appearing in the process of constructing panoramic data, the improved chaotic genetic optimization method is used to estimate the best parameters corresponding to the mean and covariance of incomplete data. Then the improved Markov Monte Carlo method is used to estimate the missing data based on the known data. The results show that the algorithm can obtain the best parameters of incomplete control data by less iterations, and can improve the accuracy of the missing data estimation, thus ensuring the integrity and accuracy of the data.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));
【分類號】：TM73

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本文編號：2213174