基于多测点数据相关性的PMU谐波数据缺失填补方法及装置

本发明提出一种基于多测点数据相关性的PMU谐波数据缺失填补方法及装置，旨在为电网谐波监测系统提供更高精度的解决方案。当目标站点谐波数据缺失时，提取目标站点及其相邻监测站点同一时段的PMU量测数据，按谐波数据完整性分为已知数据集和缺失数据集。对已知数据集执行强相关性筛选：计算目标站点谐波数据与自身及其他站点PMU数据的逐类型皮尔逊相关系数，剔除低于阈值的数据类型，保留强相关数据。以强相关数据为输入特征，目标谐波真实值为输出标签，采用CNN‑LSTM模型(CNN提取空间特征，LSTM捕捉时间依赖性)进行训练，通过均方误差优化参数，直至验证集误差达标。最后利用模型预测缺失数据集的谐波值，将预测结果作为填补值完成数据修复。