LSTM在输变电设备缺失值填补中的应用

• 作者: 王晶 白德盟 辜超 闫丹凤
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 长短时记忆网络 缺失值填补 电力设备状态数据
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 63-69,142
• 页数: 8页
• 分类号: TM76
• 字数: 4737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.05.011

摘要

输变电设备是电网的重要组成部分,其状态量值表征了设备的基本运行状态.由于一些不可控因素,在采集时会有一些“空值”.这些缺失值不仅意味着信息空白,更重要的是它会影响后续数据挖掘和统计分析等工作的进行.文中提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的缺失值填补方法,与经典的数据挖掘方法进行对比,实验表明所提方法的填补结果在均方根误差这一评价指标上有20％的提升.同时还综合考虑了同一设备下其他不同状态量以及气象因素的影响.最后,利用所述方法对国网某省公司电网线路的在线监测数据进行了缺失值填补和验证,结果表明该方法在常规条件下具有较好的填补效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	68	339	8.0	15.0
2	辜超	国网山东省电力公司电力科学研究院	9	26	3.0	5.0
3	白德盟	国网山东省电力公司电力科学研究院	4	11	2.0	3.0
4	闫丹凤	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	8	34	3.0	5.0