[发明专利]缺失数据填补方法及装置

权利要求书

1.一种缺失数据填补方法，其特征在于，包括：

获取待填补的风场运行数据，其中，所述风场运行数据包括清洗之后的风电功率数据；

提取所述风场运行数据中的采样时间，建立所述待填补的风场运行数据的时间序列；

基于所述时间序列，将所述待填补的风场运行数据划分成多个离散化状态；

判断任意相邻的两个所述离散化状态的时间间隔是否大于预先设置的间隔阈值；

如果是，按照预先建立的插值模型计算所述时间间隔内的填补值，以对所述待填补的风场运行数据的缺失数据进行填补；

其中，所述插值模型为双向马尔可夫链插值-回归加权模型；所述按照预先建立的插值模型计算所述时间间隔内的填补值的步骤包括：

获取多个所述离散化状态，按照所述时间序列建立前向马尔可夫链和后向马尔可夫链；

根据所述前向马尔可夫链计算所述时间间隔内的前向离散状态值，以及，根据所述后向马尔可夫链计算所述时间间隔内的后向离散状态值；

基于所述前向离散状态值和所述后向离散状态值计算所述时间间隔对应的前向功率实际值和后向功率实际值；

提取所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型中的加权函数，对所述前向功率实际值和所述后向功率实际值进行加权，输出所述时间间隔内的填补值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述时间序列，将所述待填补的风场运行数据划分成多个离散化状态的步骤包括：

按照预先设定的时间间隔对所述待填补的风场运行数据进行划分，得到多个所述待填补的风场运行数据的离散化状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预先建立的数据样本库，其中，所述数据样本库为指定时间段内风速和风电功率数据的样本库；

提取所述数据样本库中的风电功率数据，建立所述数据样本库的前向正序时间序列和后向逆序时间序列；

根据所述样本库包含的样本数量和预先设置的插值精度，选择指定的马尔可夫链阶数，以统计前向马尔可夫状态转移矩阵和后向马尔可夫状态转移矩阵，建立所述前向马尔可夫链和所述后向马尔可夫链；

采用马尔可夫链滚动插值机制对建立的所述前向马尔可夫链和所述后向马尔可夫链进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述回归加权模型为基于核极限学习机神经网络的回归加权模型，所述方法还包括：

选取所述数据样本库中指定数量的训练数据和测试数据，对所述核极限学习机神经网络进行训练。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述填补值的评价指标，其中，所述评价指标为所述填补值的误差值，所述误差值包括平均绝对误差和/或均方根误差；

判断所述误差值是否满足预先设置的误差阈值；

如果否，对所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型的设定参数进行优化，其中，所述设定参数包括：所述时间间隔、所述马尔可夫链阶数、随机噪声幅值、样本数量和采样时间。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述数据样本库，随机抽取指定数量的验证数据样本；

根据所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型的精度，以及随机抽取的所述验证数据样本的数据量对所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型进行交叉验证；或者，

根据所述评价指标对所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型进行交叉验证。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用时间驱动更新机制和/或事件驱动更新机制对所述数据样本库进行更新；

其中，所述时间驱动更新机制为以预先设置的时间宽度为间隔，定期对所述数据样本库进行更新的机制；

所述事件驱动更新机制为当所述评价指标的持续增量大于预设增量阈值时，触发的对所述数据样本库进行更新的机制。

8.一种缺失数据填补装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待填补的风场运行数据，其中，所述风场运行数据包括清洗之后的风电功率数据；

提取模块，用于提取所述风场运行数据中的采样时间，建立所述待填补的风场运行数据的时间序列；

划分模块，用于基于所述时间序列，将所述待填补的风场运行数据划分成多个离散化状态；

判断模块，用于判断任意相邻的两个所述离散化状态的时间间隔是否大于预先设置的间隔阈值；

填补模块，用于当所述判断模块的判断结果为是时，按照预先建立的插值模型计算所述时间间隔内的填补值，以对所述待填补的风场运行数据的缺失数据进行填补；

其中，所述插值模型为双向马尔可夫链插值-回归加权模型；所述填补模块用于：

获取多个所述离散化状态，按照所述时间序列建立前向马尔可夫链和后向马尔可夫链；

根据所述前向马尔可夫链计算所述时间间隔内的前向离散状态值，以及，根据所述后向马尔可夫链计算所述时间间隔内的后向离散状态值；

基于所述前向离散状态值和所述后向离散状态值计算所述时间间隔对应的前向功率实际值和后向功率实际值；

提取所述双向马尔可夫链插值-回归加权模型中的加权函数，对所述前向功率实际值和所述后向功率实际值进行加权，输出所述时间间隔内的填补值。