一种电力负荷预测中基于近邻算法进行插补补充缺失值的方法

摘要

在电网商业化运营改革中，准确的电力负荷预测数据在经济上以及运营中都有很重要的用途。在电力负荷预测中，准确的历史负荷数据是进行预测计算，模拟的重要基础。要准确高效的运行电力负荷数据预测模型，历史负荷数据的数据质量尤为关键。本发明公开了一种对历史电力负荷数据中的缺失值应用KNN插补方法补充缺失数据的方法，可以有效填补历史电力负荷数据中由于各种原因造成的确失数据和异常剔除数据的目的,切实的提高运用于电力负荷预测模型中的数据质量，进而提高电力负荷预测效果，对电网运营管理以及决策等方面提供有力的支持。