【摘 要】
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SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据，直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性，因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正．文中同时考虑负荷的横向连续
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东省电力调度中心,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200805610020);广东电网公司科技项目
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SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据，直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性，因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正．文中同时考虑负荷的横向连续性和纵向连续性，先把负荷数据按照日期排列成二维数据集，然后采用基于密度的方法，在两个维度中对异常数据进行辨识与修正，最后通过实例分析验证了该方法的有效性．
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