基于函数型数据分析的工商业居民用户电力数据清洗算法

用户电力数据的爆炸式增长给原始数据修正带来许多难点.文章提出用函数型数据分析(Functional Data A-nalysis,FDA)对错误和缺失数据进行修正与补全.通过函数估计方法,将原有观测个体的离散数据映射到一个新的函数空间,将数据中缺失的成分利用相似用户曲线特征进行修复,并搭建了针对电力大数据的数据清洗整体框架.在真实数据集上的测试结果表明,该算法能够准确地提取用户的用电特征曲线,并对错误数据和缺失数据进行准确地修复.