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摘要:
缺失数据填补是构建调度控制系统全景数据的关键步骤之一,有助于保证全景数据的完整性和准确性.文中根据电力调度控制系统的历史数据特征,提出了一种面向全景调控统一数据模型的缺失数据填补算法.针对构建全景数据过程中出现的不完整数据,该算法采用改进的混沌遗传优化方法估计不完整数据的均值和协方差对应的最佳参数,再利用改进马尔可夫蒙特卡洛方法根据已知数据估计缺失数据.结果表明,该算法能通过较少的迭代次数获得不完整调控数据的最佳参数,可以提高缺失数据估计值的准确性,进而保证数据的完整性和准确性.
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文献信息
篇名 面向全景调控统一数据模型的缺失数据填补算法
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 全景数据 缺失数据 混沌遗传优化算法 数据填补
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 信息能源系统
研究方向 页码范围 25-30,87
页数 7页 分类号
字数 7068字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20160307015
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研究主题发展历程
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全景数据
缺失数据
混沌遗传优化算法
数据填补
研究起点
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
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