【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力数据治理,具体涉及一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法及系统。
技术介绍
1、这里的陈述仅提供与本专利技术相关的
技术介绍
,而不必然地构成现有技术。
2、随着智能电网、可再生能源和电动化等技术的不断发展,电力系统正经历着数字化转型。大量传感器和监测装置被部署在电力系统中,实时采集着各种参数数据,为系统运行提供了全面的监测和控制能力。电力企业的数据资产呈现典型的大数据特征,这些电力数据来自电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电和调度各个环节,包括电网运行、设备管理、营销服务和企业管理等各类数据,蕴藏着反映电力企业生产经营和客户服务状况的丰富信息。
3、然而,在新型电力系统中,设备种类多、分布广、差异大,导致电网测量数据采集的不确定性增加,随机数据缺失率较高。停电会导致整个区域的电力供应中断,因此在停电期间无法记录或采集相关的电力数据,这将导致停电期间的数据丢失。停电前最后时刻的时间序列数据很可能与恢复后第一时刻的数据密切相关。对于电力数据而言,其大多数应用和算法都需要无缺失值的数据。电力
...【技术保护点】
1.一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,所述基于时间感知扩散的生成对抗模型包括噪音预测器和判别器;所述噪音预测器用于根据加入噪音数据的掩码部分的电力数据与未掩码的原始电力数据输出预测的噪音数据;所述判别器基于噪音预测器输出的噪音数据和采样的噪音数据,判别真实的采样噪音和生成的噪音数据,辅助生成一个更好的噪音预测器。
3.如权利要求2所述的一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,所述噪音预测器包括时间感知变换器层和特征变
...【技术特征摘要】
1.一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,所述基于时间感知扩散的生成对抗模型包括噪音预测器和判别器;所述噪音预测器用于根据加入噪音数据的掩码部分的电力数据与未掩码的原始电力数据输出预测的噪音数据;所述判别器基于噪音预测器输出的噪音数据和采样的噪音数据,判别真实的采样噪音和生成的噪音数据,辅助生成一个更好的噪音预测器。
3.如权利要求2所述的一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,所述噪音预测器包括时间感知变换器层和特征变换器层;根据电力数据的缺失特征,在时间感知变换器层中重写了变换器的位置编码模块,以捕捉与缺失时间间隔相关的信息;特征变换器层以每个时间点的张量为输入,学习时间依赖性。
4.如权利要求2所述的一种基于时间感知扩散的电力数据缺失值补全方法,其特征在于,所述判别器包括下采样卷积块、自注意力卷积块和上采样卷积块。
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【专利技术属性】
技术研发人员:史玉良,李浩宇,管永明,程林,王新军,陈志勇,孔凡玉,
申请(专利权)人:山东大学,
类型:发明
国别省市:
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