【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网，特别涉及一种基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法。
技术介绍
1、电能计量数据是智能电网中至关重要的信息基础，可以广泛用于电力调度、用户计费、电力负荷分析和设备故障监测等。
2、然而，在实际运行中，电能计量数据因多种原因可能出现缺失或异常，主要包括以下几种情况：1、通信网络故障，在数据传输过程中，由于通信信号中断或网络延迟，部分电能计量数据可能无法及时上传或记录，导致数据丢失；2、测量设备故障，计量设备在长期运行中可能会出现硬件故障或传感器误差，导致采集到的电能数据不准确甚至丢失；3、环境因素干扰，外部环境的突然变化可能影响数据采集的稳定性，造成异常值或缺失数据；4、人为操作误差，在设备维护或数据录入过程中，人为操作可能会导致数据录入不全或错误。
3、为了提高电能计量数据的质量和可靠性，需要对数据进行修复，相关技术中的数据修复方法包括有线性插值、样条插值、knn算法以及基于时间序列的arima模型等。然而，这些方法存在以下局限性：1、空间依赖性不足，电能计量数据具有明显...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，对S1步骤中采集到的原始电能计量数据用min-max归一化的方式进行标准化处理，表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，S1步骤中的图结构，其具体构建方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，S2步骤中的空间特征提取，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，对s1步骤中采集到的原始电能计量数据用min-max归一化的方式进行标准化处理，表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，s1步骤中的图结构，其具体构建方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，s2步骤中的空间特征提取，其具体执行步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络和时间序列注意力机制的电能计量数据修复方法，其特征在于，s3步骤中的时间特征提取，其具体执行步骤包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋鲁军，陈识微，沈莹，郎宏飞，王晶，商少锋，高婷，孙欣荣，朱航，何晓庆，
申请(专利权)人：杭州电力设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。