一种基于时间序列分析的电力系统异常数据辨识与修正方法

    公开(公告)号:CN104766175A

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201510182225.8

    申请日:2015-04-16

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于时间序列分析的电力系统异常数据辨识与修正方法,包括数据预处理,时间序列建模,异常数据辨识和异常数据修正四个部分。数据预处理包括辨识和修正待检测数据中的缺失数据以及突变为零值的数据。时间序列建模包括对预处理后的待检测的数据进行时间序列分析,根据时间序列建立模型的步骤,采用差分自回归移动平均模型对待检测的数据进行建模。异常数据辨识通过对建立的差分自回归移动平均模型的拟合残差序列的分析,设定误差置信区间,辨识异常数据。异常数据修正采用神经网络法建立对异常数据修正的预测模型,通过对异常数据所在时刻的数据值进行预测,实现对异常数据的修正。本发明方法简单易行,准确度高。