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典型文献
基于残差U型网络的低压台区电力缺失数据补全方法
文献摘要:
低压台区的用户电力数据在采集、传输等环节出现无规律缺失导致后续台区应用分析出现误差,为保证低压台区电力数据的完整性,提出了基于残差U型网络(RU-Net)的多用户电力缺失数据补全方法.首先,根据低压台区多用户电力数据缺失的特点,将电力数据构成可供一维卷积操作的时空张量数据格式.然后,利用RU-Net的编码与解码能力实现缺失数据的重构,通过引入残差学习以及批归一化层来优化网络结构.最后,基于所提方法对某台区用户功率数据随机缺失和连续缺失2种情况进行补全.结果表明,该方法能补全随机缺失率不超过40%与连续缺失不超过2d的台区电力数据,且在补全精度方面相比于传统方法有一定程度的提高.
文献关键词:
智能配电网;低压台区;U型网络(RU-Net);残差学习;数据缺失
作者姓名:
崔阳阳;赵洪山;曲岳晗;宋玮;蒲靓;米增强
作者机构:
华北电力大学电气与电子工程学院,河北省保定市 071003
引用格式:
[1]崔阳阳;赵洪山;曲岳晗;宋玮;蒲靓;米增强-.基于残差U型网络的低压台区电力缺失数据补全方法)[J].电力系统自动化,2022(09):83-90
A类:
时空张量
B类:
低压台区,缺失数据补全,电力数据,无规律,RU,Net,多用户,数据缺失,一维卷积,卷积操作,数据格式,编码与解码,解码能力,残差学习,批归一化层,随机缺失,缺失率,2d,智能配电网
AB值:
0.23703
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