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基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
被引量：
3
1
作者
刘志坚
陶韵旭
+2 位作者
刘航
罗灵琳
李明
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期161-170,共10页
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,...
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。
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关键词
负荷数据缺失
负荷
预测
三阶张量
生成对抗网络
分解损失
混沌映射粒子群优化算法
补全方法
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职称材料
基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全
被引量：
4
2
作者
刘正超
吴科成
+2 位作者
蔡珑
顾洁
金之俭
《广东电力》
2018年第5期68-73,共6页
针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法。通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵...
针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法。通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵补全算法。使用该算法对我国南方某电网负荷数据缺失值进行恢复,计算并分析恢复算法的误差以及其分布情况,并与传统插值和外推方法的误差分布进行对比。结果表明,相比传统方法,基于低秩矩阵的数据补全算法具有更高的精度和更强的鲁棒性。
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关键词
负荷数据缺失
低秩矩阵补全
数据
恢复
核范数
线性Bregman方法
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职称材料
题名
基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
被引量：
3
1
作者
刘志坚
陶韵旭
刘航
罗灵琳
李明
机构
昆明理工大学电力工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期161-170,共10页
基金
云南省基础研究计划重点项目(202301AS070055)
云南省基础研究计划青年项目(202201AU070086)
云南省基础研究计划面上项目(202401AT070356)。
文摘
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。
关键词
负荷数据缺失
负荷
预测
三阶张量
生成对抗网络
分解损失
混沌映射粒子群优化算法
补全方法
Keywords
load data missing
load forecasting
third-order tensor
generative adversarial network
decomposition loss
chaotic particle swarm optimization algorithm
completion method
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全
被引量：
4
2
作者
刘正超
吴科成
蔡珑
顾洁
金之俭
机构
广东电网有限责任公司计划发展部
上海交通大学电气工程系
出处
《广东电力》
2018年第5期68-73,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0900101)
文摘
针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法。通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵补全算法。使用该算法对我国南方某电网负荷数据缺失值进行恢复,计算并分析恢复算法的误差以及其分布情况,并与传统插值和外推方法的误差分布进行对比。结果表明,相比传统方法,基于低秩矩阵的数据补全算法具有更高的精度和更强的鲁棒性。
关键词
负荷数据缺失
低秩矩阵补全
数据
恢复
核范数
线性Bregman方法
Keywords
load data missing
low rank matrxc Completion
data recovery
nuclear norm
linear Bregman
分类号
TM73 [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
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被引量
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1
基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
刘志坚
陶韵旭
刘航
罗灵琳
李明
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全
刘正超
吴科成
蔡珑
顾洁
金之俭
《广东电力》
2018
4
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职称材料
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引证文献
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