一种多源数据质量提升方法及系统、存储介质

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种多源数据质量提升方法，尤其适用于负荷数据的处理和优化。对多源负荷数据进行特征提取，获得包含数据的模式和结构的负荷数据；应用局部异常因子LOF算法对所述负荷数据进行异常检测，筛选出异常数据；通过皮尔逊相关性分析法修正检测出的异常数据；基于前述特征提取和异常修正结果，应用熵权法计算负荷数据特征间的权重关系，对数据修正和特征提取过程进行进一步优化，以提高整体数据质量和准确性。本方案不仅为智能电网的大数据分析和运行状态评估提供了可靠的数据基础，还有效提升了数据挖掘和分析的效率和准确性，为电网的优化调度和决策支持提供了坚实的保障。