典型文献
基于GAIN的数据插补及Bi-GRU在充电桩预警中的应用
文献摘要：
在实际采集充电桩多维运行数据的过程中,会出现非人为因素而导致的数据丢失,因此在生成对抗网络的基础上引入提示机制,研究基于生成对抗插补网络的缺失数据插补方法.同时基于充电桩安全影响因素以及典型故障类型的分析,提出充电桩运行状态评价方法,在此基础上建立基于双向门控循环单元的充电桩安全预警模型,对异常告警的充电桩异常运行状态进行实时故障预测,实现充电桩的安全预警.通过算例分析,结果表明所提的生成对抗插补网络的数据插补方法在数据插补方面精度较高,使用插补后的数据集对充电桩的故障预测精度更高,从而提高充电桩的安全预警准确率.
文献关键词：
充电桩;生成对抗网络;数据插补;状态评价;安全预警;故障预测
中图分类号：
作者姓名：
李翔;高辉;陈良亮
作者机构：
南京邮电大学自动化学院/人工智能学院,江苏南京 210023;国电南瑞科技股份有限公司,江苏南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]李翔;高辉;陈良亮-.基于GAIN的数据插补及Bi-GRU在充电桩预警中的应用)[J].广东电力,2022(12):22-31
A类：
B类：
GAIN,Bi,GRU,充电桩,运行数据,非人,人为因素,数据丢失,生成对抗网络,缺失数据插补,插补方法,安全影响因素,典型故障,故障类型,运行状态评价,状态评价方法,双向门控循环单元,安全预警,预警模型,异常告警,异常运行状态,故障预测,算例分析
AB值：
0.278405
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