一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法

摘要

本发明提出了一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法。对电力市场结算数据进行分类得到分类后电力市场结算数据，进行异常数据处理得到训练样本；采用Min‑Max标准化方法分别对训练样本和待检测样本进行数据预处理，得到标准化后的训练样本和待检测样本；利用标准化后的训练样本分别对BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络进行训练，将标准化后的待检测样本分别输入到训练后三种神经网络中，分别得到三种神经网络的基本可信度；计算证据对各命题的不可信度，按照D‑S证据理论方法进行多证据融合；利用多证据融合后的基本可信度判断数据是否异常，并对异常数据进行重构。本发明有效的提高数据风险识别的准确性，保障市场化交易的稳定有序进行。