典型文献
基于时序信号图像编码和生成对抗网络的配电网台区数据修复
文献摘要：
受不可抗力影响,配电网低压台区数据中普遍存在缺失值,整体数据质量较差,限制了台区的精益化管理水平.传统的数据修复方法忽略了数据的周期性和时序性,修复精度较低.提出了一种基于图像编码和生成对抗网络的台区缺失数据修复方法.首先引入了一种一维时序信号编码图像预处理方法,将原始的时序信号转换为格拉姆角场图像,然后利用卷积神经网络在图像特征提取上的强大优势构建了生成对抗网络模型.结合像素损失和相似性损失的双重约束条件增强了生成图像的质量.整体流程由数据驱动,无需先验知识的分布假设与显式物理建模.最后的算例结果表明,该方法能够较为精确地实现台区缺失数据的修复.
文献关键词：
配电网;缺失数据修复;生成对抗网络;格拉姆角场
中图分类号：
作者姓名：
刘科研;周方泽;周晖
作者机构：
中国电力科学研究院有限公司,北京 100192;北京交通大学电气工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]刘科研;周方泽;周晖-.基于时序信号图像编码和生成对抗网络的配电网台区数据修复)[J].电力系统保护与控制,2022(24):129-136
A类：
B类：
时序信号,信号图像,图像编码,生成对抗网络,配电网台区,不可抗力,配电网低压台区,缺失值,数据质量,精益化管理,修复方法,时序性,缺失数据修复,图像预处理,预处理方法,信号转换,格拉姆角场,图像特征提取,强大优势,合像,像素,双重约束,成图,先验知识,显式,物理建模
AB值：
0.283392
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