基于压缩感知的缺失数据集下的线损预测方法

摘要

基于压缩感知的缺失数据集下的线损预测方法，本发明提供了一种在缺失数据集下实现电网线损预测方法，包含以下步骤：根据电网历史数据中的总负荷，负荷率以及峰谷差率三项特征量，采用聚类方法对历史负荷数据的各特征量按轮廓系数最大的原则进行聚类；将各类别的历史线损数据按24个整点整理成时间序列矩阵并将线损时间序列分解为本征模态分量；选取适当的字典矩阵，对模态分量进行稀疏化变换。对变换后的稀疏矩阵进行基于压缩感知的数据补全；对修复完的矩阵进行稀疏化变换的逆变换，使其恢复时域上的完备分量序列；利用elman神经网络完成修复数据集下的线损预测。本发明能够用于电网缺失数据的补全以及电网线损的预测。