一种低压多源数据校核及清洗方法

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种低压多源数据校核及清洗方法，其包括搜集和整理来自不同来源的电力用户大数据，建立自动化数据通讯采集与获取机制；使用主成分分析法对数据进行降维，清除噪声数据，简化计算流程；通过处理缺失数据、重复数据和不一致数据，对数据进行清洗；通过对不同来源的数据进行标准化处理，消除单位和量纲的差异；通过对M‑BIRCH算法进行改进，对汇总数据进行初步聚类和低纬度异常校核处理；采用基于人工智能的LSTM改进神经网络对数据进行高维智能化关联校核；使用基于组合统计模型的方法识别坏数据，并提出基于曲线相似度的坏数据修正方法，修正坏数据。本发明的有益效果为能够准确、快速地识别和修正配电网中的坏数据。