在电力系统运行与维护中，录波数据作为故障分析的重要依据，其完整性和准确性至关重要。然而，在实际应用过程中，由于信号干扰、设备故障或传输过程中的数据丢失等问题，可能导致录波数据出现缺失或异常现象。为了确保后续分析工作的顺利进行，开发一种高效的录波数据重建算法显得尤为必要。
本文提出了一种基于多维时间序列分析的录波数据重建方法。该算法首先通过采集历史记录下的正常录波数据构建参考模型，利用统计学原理对数据分布特性进行全面描述；随后，针对目标数据片段中的缺失部分，采用插值法结合预测模型进行初步填补，并通过自适应调整机制优化填补效果；最后，引入机器学习框架进一步校正重建结果，以提高最终输出的质量。
具体而言，本算法具有以下特点：一是能够有效处理不同类型的缺失情况（如连续型与离散型），适应性强；二是能够在保证速度的同时兼顾精度需求，适合实时应用场景；三是具备较强的鲁棒性，在面对复杂工况时仍能保持稳定表现。
实验表明，相较于传统方法，所提出的录波数据重建算法不仅提升了重建成功率，还显著降低了计算资源消耗。未来，我们计划将此技术应用于更广泛的领域，如智能电网监控、新能源接入管理等，为推动能源行业数字化转型贡献力量。
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