參考文獻(xiàn)
[1] 國(guó)家發(fā)展改革委,國(guó)家能源局. 關(guān)于加快建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一電力市場(chǎng)體系的指導(dǎo)意見(jiàn)[EB/OL] . (2022-01-18)[2024-03-20].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-01/30/content_5671296.htm.
[2] 國(guó)家發(fā)展改革委,國(guó)家能源局. 關(guān)于印發(fā)《電力現(xiàn)貨市場(chǎng)基本規(guī)則(試行)》的通知[EB/OL] . (2023-09-07)[2024-03-20].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202309/content_6904881.htm.
[3] 金勇進(jìn). 缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)調(diào)整[J] . 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2001,20(6) :47-53.
[4] 龐新生. 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)處理方法的比較研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2012,28(24) :18-22.
[5] 楊曉倩. 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法的選擇研究[D]. 蘭州:蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.
[6] 鄧建新,單路寶,賀德強(qiáng),等. 缺失數(shù)據(jù)的處理方法及其發(fā)展趨勢(shì)[J] . 統(tǒng)計(jì)與決策,2019,35(23) :28-34.
[7] 李富盛,陳偉松,錢斌,等. 面向低壓配電網(wǎng)智能電表誤差監(jiān)測(cè)的 LightGBM-EM-EC 多變量缺失數(shù)據(jù)高效重建[J] . 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2022,42(S1) :95-105.
[8] 廖祥超. 九種常用缺失值插補(bǔ)方法的比較[D] . 昆明:云南師范大學(xué),2017.
[9] 徐鴻艷,孫云山,秦琦琳,等. 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法性能比較分析[J]. 軟件工程,2021,24(11) :11-14.
[10] 冷亞軍,吳宗育,梁昌勇,等. 基于 EM 填補(bǔ)和加權(quán)秩和比的電力系統(tǒng)黑啟動(dòng)決策方法[J] . 中國(guó)管理科學(xué),2022,30(12) :327-337.
[11] 路昂. 基于用電負(fù)荷的缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法研究[J]. 分布式能源,2020,5(4) :74-80.
[12] 宋亮,萬(wàn)建洲. 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法的比較研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2020,36(18) :10-14.
[13] 龐新生. 多重插補(bǔ)處理缺失數(shù)據(jù)方法的理論基礎(chǔ)探析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2005,21(4) :12-14.
[14] 楊茂,王金鑫,都鍵. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)與格蘭杰檢驗(yàn)的風(fēng)電功率缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)齊[J] . 東北電力大學(xué)學(xué)報(bào),2019,39(4) :9-16.
[15] 谷海彤,陳邵華,吳曉強(qiáng),等. DA 多重插補(bǔ)法在電網(wǎng)電能量數(shù)據(jù)缺失處理中的應(yīng)用[J] . 廣西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2017,28(3) :103-109.
[16] 中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 電網(wǎng)短期和超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)規(guī)范:DL/T 1711—2017[S]. 北京:中國(guó)電力出版社,2017:3.
[17] 林輝,劉晶,郝志峰,等. 基于相似日負(fù)荷修正的節(jié)假日短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J] . 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2010,38(7) :47-51.
[18] 國(guó)家能源局山東監(jiān)管辦公室. 關(guān)于修訂《山東省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)交易規(guī)則( 試行)》《山東省電力中長(zhǎng)期市場(chǎng)交易規(guī)則( 試行)》《山東省電力零售市場(chǎng)交易規(guī)則( 試行)》的通知[EB/OL].(2020-07-31)[2024-03-21].https://sdb.nea.gov.cn/dtyw/tzgg/202309/t20230919_110428.html.
[19] 王華佑,孫云蓮,謝文旺,等. 一種實(shí)時(shí)在線的用戶電量數(shù)據(jù)修正方法[J] . 電測(cè)與儀表,2018,55(19) :101-105.
[20] 程雅夢(mèng),李明,李悅,等. 基于計(jì)量在線監(jiān)測(cè)及智能診斷的日電量擬合研究[J] . 供用電,2021,38(1) :74-79.
[21] 莫維仁,張伯明,孫宏斌,等. 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中選擇相似日的探討[J] . 清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,44(1) :106-109.
[22] 李邦云,袁貴川,丁曉群. 基于相似搜索和加權(quán)回歸技術(shù)的短期電價(jià)預(yù)測(cè)[J] . 電力自動(dòng)化設(shè)備,2004,24(1) :42-45.
[23] 周潮,邢文洋,李宇龍. 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述[J].電源學(xué)報(bào),2012(6) :32-39.
[24] 廖旎煥, 胡智宏, 馬瑩瑩, 等. 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述[J] . 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2011,39(1) :147-152.
[25] 毛李帆,姚建剛,金永順,等. 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的異常數(shù)據(jù)辨識(shí)與缺失數(shù)據(jù)處理[J] . 電網(wǎng)技術(shù),2010,34(7) :148-153.
[26] 朱夢(mèng)成. 面向缺失數(shù)據(jù)處理的 SVM 算法研究[D]. 天津:天津大學(xué),2017.
[27] 馮磊,王石剛,梁慶華. 基于 GAKNN 方法的配電站時(shí)間序列缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法[J] . 電力自動(dòng)化設(shè)備,2021,41(12) :187-192.
[28] MALARVIZHI M R.K-NN Classifier Performs Better Than K-Means Clustering in Missing Value Imputation[J].Iosrjournals Org, 2012, 6(5) :12-15.
[29] 梅玉杰,李勇,周王峰,等. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)異常缺失數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)清洗方法[J] . 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2023,51(7) :158-169.
[30] 王策. 一種基于 k-means 算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則的缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法[D]. 哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2014.
[31] 楊挺,何周澤,趙東艷,等. 基于 FSOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)缺失修復(fù)算法[J] . 電網(wǎng)技術(shù),2020,44(5) :1941-1949.
[32] 嚴(yán)明輝,潘舒宸,吳滇寧,等. 基于非參數(shù)核密度估計(jì)的電力市場(chǎng)用戶電量異常數(shù)據(jù)辨識(shí)與修正方法[J] .現(xiàn)代電力,2022,39(1) :80-87.
[33] 陳振宇,劉金波,李晨,等. 基于 LSTM 與 XGBoost 組合模型的超短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J] . 電網(wǎng)技術(shù),2020,44(2) :614-620.
[34] 趙龍,楊波,盧志鵬,等. 基于譜聚類和 AM-LSTM 的分布式光伏集群超短期預(yù)測(cè)方法[J] . 供用電,2023,40(7) :10-17.
[35] 郭蘊(yùn)穎,丁云峰. 基于 CNN 和 LSTM 聯(lián)合預(yù)測(cè)并修正的電量缺失數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)[J] . 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2020,29(8) :192-198.
[36] 王子馨,胡俊杰,劉寶柱. 基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)量測(cè)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法[J] . 電力建設(shè),2021,42(5) :1-8.
[37] 王坤峰,茍超,段艷杰,等. 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) GAN 的研究進(jìn)展與展望[J] . 自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017,43(3) :321-332.
[38] 王守相,陳海文,潘志新,等. 采用改進(jìn)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)量測(cè)缺失數(shù)據(jù)重建方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2019,39(1) :56-64.
[39] 蔡榕,楊雪,田江,等. 基于相關(guān)性分析和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法[J] . 電力工程技術(shù),2024,43(1) :229-237.
[40] RONNEBERGER O , FISCHER P , BROX T . U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention,2015 :234-241.
[41] 許慧敏. 基于深度學(xué)習(xí) U-Net 模型的高分辨率遙感影像分類方法研究[D]. 成都:西南交通大學(xué),2018.
[42] 崔陽(yáng)陽(yáng),趙洪山,曲岳晗,等. 基于殘差 U 型網(wǎng)絡(luò)的低壓臺(tái)區(qū)電力缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法[J] . 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2022,46(9) :83-90.
[43] DONOHO D L.Compressed sensing[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4) :1289-1306.
[44] 陳蕾,陳松燦. 矩陣補(bǔ)全模型及其算法研究綜述[J] .軟件學(xué)報(bào),2017,28(6) :1547-1564.
[45] 彭義剛, 索津莉, 戴瓊海, 等. 從壓縮傳感到低秩矩陣恢復(fù):理論與應(yīng)用[J] . 自動(dòng)化學(xué)報(bào),2013,39(7) :981-994.
[46] CANDES E J , TAO J . The Power of Convex Relaxation: Near-Optimal Matrix Completion[J].IEEE Transactions on Information Theory, 2010,56(5) :2053-2080.
[47] 劉正超,吳科成,蔡瓏,等. 基于線性 Bregman 方法的缺失負(fù)荷數(shù)據(jù)低秩矩陣補(bǔ)全[J] . 廣東電力,2018,31(5) :68-73.
[48] 喬文俞,李野,劉浩宇,等. 基于曲線相似與低秩矩陣的缺失電量數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法[J] . 電力建設(shè),2020,41(1) :32-38.
[49] 趙洪山,壽佩瑤,馬利波. 低壓臺(tái)區(qū)缺失數(shù)據(jù)的張量補(bǔ)全方法[J] . 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2020,40(22) :7328-7336.
[50] 李培冠,於志勇,黃昉菀. 基于稀疏表示的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)補(bǔ)全[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué),2021,48(2) :128-133.
[51] 楊挺,孫兆帥,季浩,等. 基于矩陣范數(shù)優(yōu)化理論的用電數(shù)據(jù)質(zhì)量提升算法[J] . 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2022,42(10) :3501-3511.