基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全

• 作者: 刘正超 吴科成 蔡珑 金之俭 顾洁
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷数据缺失 低秩矩阵补全 数据恢复 核范数 线性Bregman方法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电力系统运行与控制
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TM73
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2018.005.011

摘要

针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法.通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵补全算法.使用该算法对我国南方某电网负荷数据缺失值进行恢复,计算并分析恢复算法的误差以及其分布情况,并与传统插值和外推方法的误差分布进行对比.结果表明,相比传统方法,基于低秩矩阵的数据补全算法具有更高的精度和更强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金之俭	上海交通大学电气工程系	75	670	15.0	24.0
2	顾洁	上海交通大学电气工程系	127	2133	26.0	43.0
3	刘正超	广东电网有限责任公司计划发展部	5	23	2.0	4.0
4	蔡珑	上海交通大学电气工程系	3	5	1.0	2.0
5	吴科成	广东电网有限责任公司计划发展部	7	14	3.0	3.0