1.一种负荷分解中功率信号自适应重构方法，其特征在于，包括：采集功率信号序列，将其转换为功率矩阵；

对所述功率矩阵按行进行行傅立叶变换；

基于得到的行傅立叶变换结果，迭代计算功率信号修正因子，对得到的行傅立叶变换结果进行修正；

判断当前迭代次数是否等于功率信号序列的长度；

若是，则对当前得到的修正结果，按行进行行傅立叶反变换生成没有缺失数据的功率信号序列；

其中，所述采集功率信号序列，将其转换为功率矩阵包括：ori

采集功率信号序列p ＝[P1,P2,…,PN]，其中，N为功率信号序列的长度；

按照功率信号序列的先后次序，将功率信号序列分为NR段，每段含有NC个数据，其中，符号 表示上取整；

如果N

将分段后的数据重新排列为矩阵的形式，一段数据为一行，得到功率矩阵其中，所述对所述功率矩阵按行进行行傅立叶变换包括：功率矩阵P按行进行行傅立叶变换FR，得到矩阵 并记：矩阵 其中，其中，所述基于得到的行傅立叶变换结果，迭代计算功率信号修正因子，对得到的行傅立叶变换结果进行修正包括：对第k‑1步迭代得到的矩阵 按列进行列傅立叶变换FC，得到矩阵确定第k步的阈值矩阵Tk；

根据阈值矩阵Tk，调整矩阵tk，得到矩阵对矩阵 按列进行列傅立叶反变换FC，得到功率信号修正因子根据得到的功率信号修正因子 修正矩阵 得到矩阵其中，所述阈值矩阵Tk中的元素Tk(i,j)表示为：其中，tk‑1(i,j)表示第k‑1步列傅立叶变换得到的矩阵tk‑1的第i行第j列元素，并且矩阵 Smax表示 中所有元素的最大值；Smin表示 中所有元素的最小值。

2.根据权利要求1所述的负荷分解中功率信号自适应重构方法，其特征在于，所述若是，则对当前得到的修正结果，按行进行行傅立叶反变换生成没有缺失数据的功率信号序列包括：

若k＝N，则对得到的 按行进行行傅立叶反变换 得到矩阵rec

重新排列矩阵P 中的数据，得到没有缺失数据的功率信号序列。

3.根据权利要求2所述的负荷分解中功率信号自适应重构方法，其特征在于，所述重新rec

排列矩阵P 中的数据，得到没有缺失数据的功率信号序列包括：rec

将得到的矩阵P 的第一行数据作为第一段，第二行数据作为第二段，以此类推，最后一行数据作为最后一段，将这些段按照顺序连接起来，并截取前面的N个数据组成一数据序列，此数据序列就是没有缺失数据的功率信号序列。