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公开(公告)号:CN117472898B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311797861.2
申请日:2023-12-26
申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种基于融合的配电网异常数据纠错方法及系统,方法包括采集配电网数据判断配电网数据中是否存在异常数据;若配电网数据中存在第二功率异常数据,则获取功率数据序列中各个异常功率数据的位置,并根据各个异常功率数据的位置将功率数据序列划分为正常功率数据子序列以及异常功率数据子序列;将正常功率数据子序列输入至预设的LSTM神经网络中对LSTM神经网络进行训练,得到第一目标LSTM模型;将异常功率数据子序列中与某一异常功率数据关联的至少一个正常功率数据输入至第一目标LSTM模型中,得到预测功率数据,并将预测功率数据替换某一异常功率数据。实现了有选择地针对不同的数据采用不同地纠错方式,使得纠错结果更准确。
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公开(公告)号:CN117472898A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311797861.2
申请日:2023-12-26
申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种基于融合的配电网异常数据纠错方法及系统,方法包括采集配电网数据判断配电网数据中是否存在异常数据;若配电网数据中存在第二功率异常数据,则获取功率数据序列中各个异常功率数据的位置,并根据各个异常功率数据的位置将功率数据序列划分为正常功率数据子序列以及异常功率数据子序列;将正常功率数据子序列输入至预设的LSTM神经网络中对LSTM神经网络进行训练,得到第一目标LSTM模型;将异常功率数据子序列中与某一异常功率数据关联的至少一个正常功率数据输入至第一目标LSTM模型中,得到预测功率数据,并将预测功率数据替换某一异常功率数据。实现了有选择地针对不同的数据采用不同地纠错方式,使得纠错结果更准确。
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