典型文献
基于非参数核密度估计的电力市场用户电量异常数据辨识与修正方法
文献摘要：
随着我国电力现货市场的逐步推进,电力市场中的交易结算环节对电力市场用户电量数据的准确度提出了更高的要求.首先,为解决由于计量装置等问题造成的分时电量数据缺失与异常,采取非参数核密度估计(kernel density estimation,KDE)的方法,对窗宽进行优化选取,根据电力市场用户的历史电量数据提取其日分时电量特征曲线.其次,将提取的特征曲线结合历史电量所蕴含的信息得到用户电量数据的可行域矩阵,并将其应用于异常数据的辨识中.再次,根据异常数据区间用电量大小对特征曲线进行缩放处理后的数据作为连续缺点数据修正值.最后,利用某省电力市场用户的计量电量数据,对所提方法的有效性和准确性进行了验证.结果表明所提方法能够有效地处理异常数据,和其他方法相比较,该文方法在连续多点电量数据异常的修正过程中准确度最高,具有实际应用价值.
文献关键词：
核密度估计(KDE);电力现货市场;电量异常数据;辨识与修正
中图分类号：
作者姓名：
严明辉;潘舒宸;吴滇宁;崔雪;卢少平;赵俊
作者机构：
昆明电力交易中心有限责任公司, 云南省 昆明市 650011;武汉大学电气与自动化学院, 湖北省 武汉市 430072
文献出处：
引用格式：
[1]严明辉;潘舒宸;吴滇宁;崔雪;卢少平;赵俊-.基于非参数核密度估计的电力市场用户电量异常数据辨识与修正方法)[J].现代电力,2022(01):80-87
A类：
电量异常数据
B类：
非参数核密度估计,电力市场,市场用户,数据辨识,辨识与修正,修正方法,电力现货市场,逐步推进,交易结算,计量装置,数据缺失,kernel,density,estimation,KDE,数据提取,线结,可行域,域矩阵,用电量,缩放,数据修正,修正值,某省,省电,其他方法,数据异常
AB值：
0.297962
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