【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及负荷数据合成，具体而言，涉及一种基于条件扩散模型的负荷数据合成方法及装置。
技术介绍
1、目前已有的负荷数据合成通常可分为两类：基于模型的方法和数据驱动的方法。基于模型的方法根据客户负荷的数学物理建模生成负荷数据。例如，通过建模家用电器和建筑物的物理特性来模拟住宅能源消耗；识别和模拟每个家庭组件的负荷模式来开发住宅建筑负荷合成方法。然而，这些方法需要精确的物理模型和领域知识，这使得它们难以在不同场景中推广。此外，基于模型的方法通常采用近似技术，这可能导致生成的负荷曲线出现较大偏差。而基于数据驱动的方法则根据历史负荷数据学习负荷特性，然后为客户生成新的负荷数据。例如，基于k-均值算法的负荷估计方法来生成智能电表的缺失值和未来值；结合混合模型聚类和马尔可夫模型，自上而下地合成住宅负荷。此外，随着深度学习的快速发展，一些研究人员提出了基于深度生成模型，尤其是对抗生成网络(generativeadversarial network,gan)的负荷曲线生成方法。例如，提出了一个基于gan的灵活框架，在设备级别生成合成的标记负荷模式和...
【技术保护点】
1.一种基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，利用所述条件信息对扩散模型进行扩展，得到条件扩散模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，通过所述条件扩散模型对所述负荷数据进行处理，得到所述负荷数据的合成负载曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，通过所述条件扩散模型的逆过程对所述加噪负荷数据逐步进行去噪处理，得到恢复负荷数据，包括：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，利用所述条件信息对扩散模型进行扩展，得到条件扩散模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，通过所述条件扩散模型对所述负荷数据进行处理，得到所述负荷数据的合成负载曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，通过所述条件扩散模型的逆过程对所述加噪负荷数据逐步进行去噪处理，得到恢复负荷数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，基于所述加噪负荷数据通过噪声预估模型确定添加至前一加噪负荷数据的噪声数据，包括：
6.根据权利要求5所述的基于条件扩散模型的负荷数据合成方法，其特征在于，所述条...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨锐雄，陈勇，顾延勋，吴宏远，赵晓燕，曾海，刘盾盾，张洪财，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司珠海供电局，
类型：发明
国别省市：
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