基于改进生成对抗网络的台区采集数据修复

作     者：刘科研 周方泽 周晖 王存平 LIU Keyan;ZHOU Fangze;ZHOU Hui;WANG Cunping

作者机构：中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192 北京交通大学电气工程学院北京市海淀区100044 国网北京市电力公司北京市西城区100045 

基　　金：国家电网公司科技项目(52020116000G) 

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

年 卷 期：2022年第46卷第8期

页      码：3231-3239页

摘      要：低压配电网台区位于输配电系统的末端,是开展配电系统管控的基础环节。受不可抗力的影响,台区终端采集数据普遍存在缺失值,整体数据质量较差,进而影响信息的正确性和决策分析的准确度。传统的数据修复方法忽略了台区数据的周期性和时序性,修复精度较低。该文提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的配电网台区缺失采集数据修复模型,改进了GAN网络的结构,为判别器额外设计了提示机制,使其能够尽可能地利用未缺失信息,潜在地拟合原始数据的分布特征。所提出的方法不需要利用完整的数据集进行训练,整体运行在无监督的环境下,更适用于复杂的生产实际,实验结果表明,所提方法能够高精度地对台区缺失数据进行修复。

主 题 词：配电网 低压台区 缺失数据修复 生成对抗网络 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.1139

馆 藏 号：203113926...