【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及回歸分析，更具體地說，本專利技術涉及基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法。
技術介紹
1、變電站缺失數據指在電力系統中，因設備故障、通信中斷或人為錯誤等原因導致未能采集到的實時監測數據。這些缺失的數據可能包括電壓、電流、溫度、設備狀態等關鍵信息，直接影響變電站的安全運行與性能評估。缺失數據的存在不僅會導致分析結果的不準確，還可能影響決策制定和故障診斷。因此，采取有效的預處理方法，如回歸分析，以填補這些缺失數據，對于確保變電站的可靠性與穩定性至關重要。通過合理的數據填補，可以提高數據質量，從而增強電力系統的整體運行效率和安全性。
2、針對變電站中的連續型數值數據，有三種常用的插值法（牛頓插值法、分段線性插值法和樣條插值法）及其適用的故障數據類型。這些插值法用于填補由于傳感器異常或數據缺失導致的溫濕度、負載等關鍵參數的空缺，從而保障設備的正常運行。同時，介紹了頻率統計等其他統計方法用于處理缺失數據的應用場景，尤其是針對不相關設備間的數據。
3、在智能閾值型預警方面，通過對變壓器繞組溫度曲面進行擬合，建立動態故障閾值判定標準，以降低過熱故障的誤報率。此外，針對gis設備的氣體壓力監測，強調了實時監測的重要性，并提出了結合歷史數據建立浮動標準的智能預警機制，以提高故障預警的準確性。這些研究為變電站的數據管理和安全運行提供了有力的支持。
4、上述公開的技術方案中，至少存在如下技術問題：在數據缺失較嚴重的情況下，大量使用插值填補會引入誤差，而這些誤差在后續分析和預警過程中可能被放大。這在溫
技術實現思路
1、為了克服現有技術的上述缺陷，本專利技術的實施例提供基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，通過對平衡數據填補的精度與預警的有效性，以解決數據填補帶來的誤差傳播問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，包括如下步驟：在進行插值法填補完成后，使用誤差評價指標對填補數據進行數據分析，獲得填補數據與真實數據的匹配度；將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值做比較，判斷誤差傳播隱患的級別；根據誤差傳播隱患的級別設定對應的置信區間，并基于貝葉斯算法對填補數據的置信區間進行動態調整；依據動態調整的結果，將數據填補結果的置信度調整為不同等級，并根據置信度的級別對填補數據進行預警處理。
4、在一個優選的實施方式中，所述誤差評價指標對填補數據進行數據分析，獲得填補數據與真實數據的匹配度，具體為：將填補數據和真實數據分別構造成時間序列，計算填補數據和真實數據中各點的距離，使用歐氏距離作為距離的度量；構建一個累積距離矩陣并根據第一個缺失數據初始化第一個累積距離矩陣的點，并通過遞推關系計算其余點的累積距離值；從累積距離矩陣右下角的最后一點，依次向x方向和y方向反向回溯到累積距離矩陣起點，得到回溯后的累積距離矩陣；根據回溯后的累積距離矩陣的終點值計算填補數據與真實數據的匹配度。
5、在一個優選的實施方式中，所述從累積距離矩陣右下角的最后一點，依次向x方向和y方向反向回溯到累積距離矩陣起點，得到回溯后的累積距離矩陣，具體為：若來源于，則向x方向回溯一次；若來源于，則向y方向回溯一次；若來源于，則向x和y方向回溯一次。
6、在一個優選的實施方式中，所述將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值做比較，判斷誤差傳播隱患的級別，具體為：通過分析歷史的填補數據與真實數據的誤差水平，設定的偏差范圍；將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值進行比較；如果匹配度高于閾值，將誤差傳播隱患的級別設為可接受級別；若低于閾值且差值小于匹配度的標準差，將誤差傳播隱患的級別設為警戒級別；若低于閾值且差值大于匹配度的標準差，將誤差傳播隱患的級別設為較大誤差級別。
7、在一個優選的實施方式中，所述根據誤差傳播隱患的級別設定對應的置信區間，具體為：獲取標準置信水平，并根據誤差傳播隱患的級別分別調整對應的置信水平；并基于正態分布假設下的置信區間計算得到置信區間。
8、在一個優選的實施方式中，所述并基于貝葉斯算法對填補數據的置信區間進行動態調整，具體為：根據歷史的經驗，設定貝葉斯先驗分布來描述初始的均值；在插值法填補數據完成后，逐步加入新的觀測數據基于先驗分布對填補數據的均值和方差測算；每次新的觀測數據加入后，根據后驗分布調整均值和方差的測算，得到新的均值和方差計算公式，進而動態調整置信區間。
9、在一個優選的實施方式中，所述將數據填補結果的置信度調整為不同等級，并根據置信度的級別對填補數據進行預警處理，具體為：將動態調整置信區間與預設的誤差需求閾值比較，將數據填補結果的置信度分為不同的等級；對于高置信度的填補數據，系統自動確認數據的準確性，并在數據分析和預測中直接使用這些數據；對于置信度等級的填補數據，系統應采取的預警措施。對填補數據進行額外的監控，其他相關數據源進行比對驗證；當調整后的置信度過任然低時，系統根據新的觀測數據重新回溯之前的填補結果，并自動調整設定的貝葉斯先驗分布，并線性插值法切換至時空插值法。
10、本專利技術基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法的技術效果和優點：
11、1.本專利技術通過將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值進行比較，能夠有效判斷誤差傳播的隱患級別。通過分析歷史數據的誤差水平設定合理的偏差范圍，確保評估的準確性。當匹配度高于閾值時，誤差傳播隱患設為可接受級別；若低于閾值但差值在標準差范圍內，則設為警戒級別；若差值超過標準差，判定為較大誤差級別。這一過程提高了對數據填補結果的誤差評估準確性，有助于預警和風險控制。
12、2.本專利技術通過動態調整數據填補結果的置信度，并據此進行預警處理，能夠實現更加精確的風險管理。根據置信度將填補數據分為不同等級，使得高置信度的數據能夠快速確認并投入使用，提升數據利用效率；而對于中低置信度的數據，則采取適當的預警措施，通過額外監控和數據驗證，確保數據質量的可靠性。當置信度過低時，系統會自動回溯并調整數據填補策略，從而動態優化數據處理過程。這種基于貝葉斯算法和不同插值法切換的機制確保了數據的靈活性和準確性，大大減少了誤差傳播的風險。
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1.基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述誤差評價指標對填補數據進行數據分析，獲得填補數據與真實數據的匹配度，具體為：
3.根據權利要求2所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述從累積距離矩陣右下角的最后一點，依次向x方向和y方向反向回溯到累積距離矩陣起點，得到回溯后的累積距離矩陣，具體為：
4.根據權利要求3所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值做比較，判斷誤差傳播隱患的級別，具體為：
5.根據權利要求4所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述根據誤差傳播隱患的級別設定對應的置信區間，具體為：
6.根據權利要求5所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述并基于貝葉斯算法對填補數據的置信區間進行動態調整，具體為：
7.根據權利要求6所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理
8.根據權利要求7所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述距離矩陣的具體計算方法為：
9.根據權利要求8所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述置信區間的具體計算公式如下：
10.根據權利要求9所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述新的的均值計算公式如下：
...【技術特征摘要】
1.基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述誤差評價指標對填補數據進行數據分析，獲得填補數據與真實數據的匹配度，具體為：
3.根據權利要求2所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述從累積距離矩陣右下角的最后一點，依次向x方向和y方向反向回溯到累積距離矩陣起點，得到回溯后的累積距離矩陣，具體為：
4.根據權利要求3所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述將填補數據與真實數據的匹配度與預設的偏差閾值做比較，判斷誤差傳播隱患的級別，具體為：
5.根據權利要求4所述的基于回歸分析的變電站缺失數據預處理方法，其特征在于，所述根據誤差傳播隱...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊帆，李建青，劉士李，陳付雷，高象，羅沙，唐越，施曉敏，蔣偉，陳正鵬，沈思，方天睿，付安媛，李榮，夏雅利，陸欣欣，
申請(專利權)人：國網安徽省電力有限公司經濟技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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