基于Shapelets的EIOT电能质量数据修复算法

摘要：

采用当前方法修复电力物联网电能质量数据时,修复数据花费的开销较大,修复数据所用的时间较长,存在修复通信开销大和修复效率低的问题.提出基于Shapelets的电力物联网电能质量数据修复算法,根据电力物联网各节点获得的监测数据构建电能质量时间序列,通过关键趋势转折点的分段线性对时间序列的时间特征和趋势特征进行表示,建立时间序列模式特征矩阵.利用时间序列模式特征矩阵构建电力物联网电能质量数据修复模型,采用差分进化算法对电力物联网电能质量数据修复模型进行求解,实现电力物联网电能质量数据的修复.仿真结果表明,所提方法的修复通信开销小、修复效率高.

关键词：时间序列、电力物联网、数据修复

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51667020

在线出版日期：2021-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：85-89