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數(shù)括缺失在電力負荷數(shù)據(jù)采集過程中經(jīng)常發(fā)生，對提髙算法的預(yù)測精確度帶來了不利影響?，F(xiàn)有的缺失數(shù)據(jù)補全算法只適用于缺失數(shù)據(jù)量較少的情況，而對于缺失數(shù)據(jù)較多的情況表現(xiàn)不佳。面對嚴重數(shù)據(jù)缺失的挑戰(zhàn)，文中提出了一種基于稀疏表示的電力負荷缺失數(shù)據(jù)補全方法。首先以數(shù)據(jù)隨機缺失為前提，將訓練數(shù)據(jù)中假定缺失后的數(shù)據(jù)與完整的訓練數(shù)據(jù)上下拼接構(gòu)成訓練矩陣;其次，利用離散余弦變換（ Discrete Cosine transform，DCT）生成一個過完備字典，并根據(jù)訓練矩陣對其進行學習，旨在通過調(diào)優(yōu)得到一個合適的字典，能對訓練矩陣中的樣本進行最好的稀疏表示。最后，在測試階段，先利用學習后字典的上半部分獲得測試集缺失數(shù)據(jù)的稀疏表示，然后利用稀疏表示和學習后字典的下半部分重構(gòu)出無缺失的完整數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，使用該方法對電力負荷數(shù)據(jù)缺失值進行補全，可以獲得比傳統(tǒng)插值方法、基于相關(guān)性的KNN算法、時空壓縮感知估計算法以及時序壓縮感知預(yù)測算法更高的精度。即使數(shù)據(jù)缺失率高達95%，該方法依然可以有效地補全缺失數(shù)據(jù)。
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