模型百科
负荷数据治理
一、 数据诊断
1. 缺失值
上传的离线负荷数据，理应按照模板中定义的相同的时间间隔，存在连续的时序数据。
由于某些特殊原因，数据未能连续存在的情况，造成的数据不完整，EneMicro 定义为缺失值。
数据诊断模块标记了缺失值点在负荷曲线出现的个数占总时序数据的百分比。
2. 负值
本期 EneMicro 所要求的离线负荷数据，要求为单向电表的读数，对于存在负值，系统会将其处理为错误数据并清理。
数据诊断模块标记了负值点在负荷曲线出现的个数占总时序数据的百分比。
3. 异常大值
EneMicro 会判定大于变压器容量2倍的值为异常大值，对于异常大的数值，EneMicro会对其进行治理。
数据诊断模块标记了异常大值点在负荷曲线出现的个数占总时序数据的百分比。
二、 数据治理方式
1. 缺失值插值
对于缺失值进行线性插值，EneMicro会根据该点位置附近的相邻点进行线性插值。
2. 负值
EneMicro设置所有小于零的值为零。
3. 异常大值
对于异常大的值，EneMicro会将其删除，并根据该点位置附近的相邻点进行线性插值。