摘要
本发明涉及大数据处理技术领域,具体涉及电力负荷排查数据预处理和特征提取方法。负荷排查数据预处理和特征提取方法包括如下过程:数据预处理;特征提取,从经过预处理的数据中提取出对负荷分析有用的特征;最后进行特征降维。通过上述数据预处理和特征提取过程,负荷数据分析模块能够为后续的数据建模和分析提供高质量、高相关性的数据输入,从而提高数据资产管理平台在电力负荷业务领域的应用价值。
技术关键词
特征提取方法
负荷
数字滤波技术
评分方法
机器学习方法
平滑技术
机器学习模型
数据资产管理
大数据处理技术
统计方法
节假日效应
滑动平均滤波
随机森林模型
决策树模型
数据分析模块
填充方法
时序特征
特征选择
分析方法
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优化调度方法
纳什均衡博弈
微电网
储能电站
燃气轮机功率
电力采集终端
智慧管理系统
邻域
DBSCAN算法
电力数据处理技术
延迟控制方法
光储系统
深度强化学习模型
决策
指令