典型文献
基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法
文献摘要：
针对设备故障和人为干扰等因素造成光伏数据缺失的问题,提出了一种基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法.首先,使用Wasserstein散度生成对抗网络(Wasserstein divergence for GANs,WGAN-div)学习光伏数据的时序性规律与耦合关系;其次,设计了重构约束,通过优化生成器的噪声输入,使得重构后的样本最大限度贴近真实样本;针对优化高维变量问题,采用纵横交叉算法催化粒子群算法的寻优过程,防止优化时出现早熟问题.实验结果表明,在光伏数据含有大量缺失值时,所提方法具有较高的重构准确率.该方法也适用于电力系统中类似数据的缺失值重构,具有良好的应用前景.
文献关键词：
光伏数据缺失重构;生成对抗网络;重构约束;纵横交叉粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
殷豪;丁伟锋;陈顺;王陈恩;陈嘉铭;孟安波
作者机构：
广东工业大学 自动化学院,广东省 广州市 510006
文献出处：
引用格式：
[1]殷豪;丁伟锋;陈顺;王陈恩;陈嘉铭;孟安波-.基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法)[J].电网技术,2022(04):1372-1381
A类：
纵横交叉粒子群算法,交叉粒子群算法,光伏数据缺失重构
B类：
生成对抗网络,重构方法,设备故障,人为干扰,Wasserstein,散度,divergence,GANs,WGAN,时序性,耦合关系,重构约束,化生成,生成器,实样,高维变量,纵横交叉算法,早熟,缺失值,电力系统
AB值：
0.210788
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