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基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法
被引量：
7
1
作者
蔡榕
杨雪
+2 位作者
田江
赵奇
王毅
《电力工程技术》
北大核心
2024年第1期229-237,共9页
城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-...
城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-correlation analysis,FCCA)算法和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA算法提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后,设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行。结果表明,所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。因此,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。
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关键词
新型电力系统
波动
互
相关
分析
(
fcca
)
多维特征
生成对抗网络(GAN)
缺失数据
核主成分
分析
(KPCA)
智能填补
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职称材料
基于去趋势互相关分析法的光照、温度和风速互相关性分析
被引量：
8
2
作者
吴晓升
江岳文
《中国电力》
CSCD
北大核心
2020年第6期97-106,123,共11页
合理利用气象因素之间的互相关特性有利于降低系统运行成本,提高系统稳定性。采用美国3个不同地区的光照、风速、温度的历史实测数据对三者所具有的长程自相关性与互相关性进行探究。首先利用去趋势波动分析法对3个地区的光照、风速、...
合理利用气象因素之间的互相关特性有利于降低系统运行成本,提高系统稳定性。采用美国3个不同地区的光照、风速、温度的历史实测数据对三者所具有的长程自相关性与互相关性进行探究。首先利用去趋势波动分析法对3个地区的光照、风速、温度的长程自相关性进行分析;其次采用去趋势互相关分析法(detrended cross-correlation analysis method,DCCA)和DCCA互相关系数进一步量化在不同尺度下三者之间的互相关性;最后构建风光互补发电场景并分析风光互补的总体特性和季节特性,验证了相关性分析的有效性和必要性。
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关键词
去趋势
波动
分析
法
互
相关
性
长程自
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性
风速
光照
温度
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职称材料
题名
基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法
被引量：
7
1
作者
蔡榕
杨雪
田江
赵奇
王毅
机构
国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
南京工程学院创新创业学院
国网电力科学研究院有限公司
出处
《电力工程技术》
北大核心
2024年第1期229-237,共9页
基金
国家电网有限公司总部科技项目(5108-202218280A-2-296-XG)。
文摘
城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-correlation analysis,FCCA)算法和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA算法提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后,设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行。结果表明,所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。因此,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。
关键词
新型电力系统
波动
互
相关
分析
(
fcca
)
多维特征
生成对抗网络(GAN)
缺失数据
核主成分
分析
(KPCA)
智能填补
Keywords
novel power systems
fluctuating cross-correlation analysis(
fcca
)
multi-dimensional features
generative adversarial networks(GAN)
missing data
kernel principal component analysis(KPCA)
intelligent filling
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于去趋势互相关分析法的光照、温度和风速互相关性分析
被引量：
8
2
作者
吴晓升
江岳文
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2020年第6期97-106,123,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(基于源网协调的新建风电场装机容量决策理论研究,51707040)
福建省自然科学基金资助项目(片区多风电场汇聚耦合氢储能系统送出规划研究,2018J01482)。
文摘
合理利用气象因素之间的互相关特性有利于降低系统运行成本,提高系统稳定性。采用美国3个不同地区的光照、风速、温度的历史实测数据对三者所具有的长程自相关性与互相关性进行探究。首先利用去趋势波动分析法对3个地区的光照、风速、温度的长程自相关性进行分析;其次采用去趋势互相关分析法(detrended cross-correlation analysis method,DCCA)和DCCA互相关系数进一步量化在不同尺度下三者之间的互相关性;最后构建风光互补发电场景并分析风光互补的总体特性和季节特性,验证了相关性分析的有效性和必要性。
关键词
去趋势
波动
分析
法
互
相关
性
长程自
相关
性
风速
光照
温度
Keywords
DFA
cross-correlation
long-range auto-correlation
wind speed
irradiation
temperature
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法
蔡榕
杨雪
田江
赵奇
王毅
《电力工程技术》
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于去趋势互相关分析法的光照、温度和风速互相关性分析
吴晓升
江岳文
《中国电力》
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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