面向缺失电量数据的压缩重构算法研究

来源：电工电能新技术杂志2025年第9期北京时间：

作者：雷婧婷， 张津一， 李建波， 黄代喜， 赵琰康， 丁晖

单位：1. 国网陕西省电力有限公司， 陕西 西安 710001；
2. 西安交通大学电气工程学院， 陕西 西安 710049；
3.国网陕西省电力有限公司营销服务中心， 陕西 西安 710000

摘要：为解决电能结算中存在的电量数据缺失问题，准确恢复缺失电量数据，本文将压缩感知(CS)技术引入缺失电量数据恢复中，提出了兼具普适性及自适应性的稀疏字典构建方法，可适用于不同类型的用户用电数据特征的提取，并且克服了用户用电数据特征变化对缺失数据恢复准确度的影响；基于自适应稀疏字典和缺失电量数据，提出并构建了快速数据恢复算法。最后，通过某供电局的实测电量数据对算法进行测试。结果表明连续缺失1～3个数据点时，恢复准确度在90%以上的占比高于90%，能够高准确度地实现缺失电量数据的恢复。本文为缺失电量数据的恢复提供了新方法，在电能结算方面具有重要意义。

关键词：缺失电量数据； 压缩感知； 数据恢复