基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法

作     者：殷豪 丁伟锋 陈顺 王陈恩 陈嘉铭 孟安波 YIN Hao;DING Weifeng;CHEN Shun;WANG Chenen;CHEN Jiaming;MENG Anbo

作者机构：广东工业大学自动化学院广东省广州市510006 

基　　金：国家自然科学基金项目(61876040) 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2022年第46卷第4期

页      码：1372-1381页

摘      要：针对设备故障和人为干扰等因素造成光伏数据缺失的问题,提出了一种基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法。首先,使用Wasserstein散度生成对抗网络(Wasserstein divergence for GANs,WGAN-div)学习光伏数据的时序性规律与耦合关系;其次,设计了重构约束,通过优化生成器的噪声输入,使得重构后的样本最大限度贴近真实样本;针对优化高维变量问题,采用纵横交叉算法催化粒子群算法的寻优过程,防止优化时出现早熟问题。实验结果表明,在光伏数据含有大量缺失值时,所提方法具有较高的重构准确率。该方法也适用于电力系统中类似数据的缺失值重构,具有良好的应用前景。

主 题 词：光伏数据缺失重构 生成对抗网络 重构约束 纵横交叉粒子群算法 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.0694

馆 藏 号：203109795...