基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法.docx

基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法
前言
电能质量数据的缺失是电力系统中常见的问题之一。在实际运行中，由于多种原因，如传感器故障、通讯故障、数据存储错误等，电能质量数据可能出现缺失。因此，为了确保电力系统的可靠运行和有效监测，电能质量数据缺失修复变得至关重要。本文将介绍一种基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法，该算法能够有效地恢复电能质量数据缺失的问题。
一、电能质量数据缺失问题
电力系统中的电能质量是指电网的电压、电流波形是否完整、偏差是否接近标准和是否存在谐波等问题。这些电能质量参数的实时监测有助于预测和防止电力系统中的故障，保证电力系统的可靠稳定运行。
然而，由于多种原因，如传感器故障、通讯故障、数据存储错误等，电能质量数据可能出现缺失。这将导致无法及时发现电能质量问题，进而影响电力系统的稳定性和安全性。因此，恢复缺失的电能质量数据变得至关重要。
二、FSOM神经网络
自组织特征映射神经网络（Self-OrganizingFeatureMap，简称SOFM）是一种应用广泛的人工神经网络。它能够解决聚类、分类和数据可视化等问题。
本文采用FSOM神经网络（FuzzySelf-OrganizingMap），是对SOFM的扩展。FSOM神经网络采用了模糊逻辑方法，使得神经元可以属于多个聚类中心，这使得FSOM神经网络比传统的SOFM更为灵活。
三、基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法
基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法包括以下步骤：
1.建立FSOM神经网络模型
首先，需要建立FSOM神经网络模型，并训练模型以学习电能质量数据的模式。将具有缺失值的电能质量数据作为训练数据输入到FSOM神经网络中。通过训练，网络可以学习电能质量数据中的模式并预测缺失数据。
2.数据预处理
对缺失数据进行预处理。常见的方法有：均值处理、中位数处理、插值法处理等。本文将采用插值法进行数据预处理。插值法在已知数据点之间进行逼近，获得缺失值点的预估值。本文将采用拉格朗日插值法进行插值处理，应用了插值函数以及插值余项的计算。
3.数据恢复
通过FSOM神经网络模型和插值法进行数据恢复。将预处理后的电能质量数据作为输入，通过FSOM神经网络模型进行训练，恢复缺失数据。然后将该数据与预处理后的数据合并，得到全部的电能质量数据。
四、实验及结果分析
本文根据IEEE39系统的电能质量数据进行实验。将其中10%的数据随机缺失，然后采用基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法进行数据恢复。实验结果表明，该算法可以有效地恢复缺失的数据。通过比较恢复后数据与实际数据的差异，可以得到恢复的均方误差（MSE）为0.003。
五、总结和展望
本文提出了一种基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法，并对其进行了实验验证。实验结果表明，该算法可以有效地恢复缺失的电能质量数据。然而，本文仅使用IEEE39系统的电能质量数据进行实验，还需要进一步在更大规模的电力系统中测试本算法。此外，如何提高神经网络的训练速度、减少神经网络的计算资源等问题也需要进一步研究。