母线负荷预测中样本数据预处理的新方法

选择SCADA量测数据作为原始数据源,针对目前母线负荷数据中3类典型的异常数据,提出了一种样本数据预处理方法。采用改进的数据横向比较法识别并修正数据丢失点和由突发事件等原因引起的异常突变点,随后采用db4小波阀值去噪法处理由信道噪声等原因引起的数据波动,使负荷曲线平滑化。该方法能够有效识别连续数据丢失点和异常突变点,在保持原有负荷曲线变化趋势的基础上剔除异常波动数据,实现平滑处理,为下一步直接进行母线负荷预测提供高质量的样本数据,在一定程度上提高最终的预测精度。