一种配电网量测数据缺失重构方法

摘要

一种基于生成对抗和双重语义感知的配电网量测数据缺失重构方法，属于电力大数据处理技术领域。该方法利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)博弈对抗的思想，通过模型自主提取数据特征和时空分布特性，结合上下文信息、生成感知信息、重构感知信息构成的双重语义感知(Double Semantic Perception)缺失重构约束，寻找与待重构数据最大相似数据来实现量测数据缺失重构。本发明完全基于数据驱动，克服了配电网复杂环境下，基于业务机理建立数学重构模型在适应性、算法效率和准确性多方面的局限性。使用该方法避免了传统缺失重构过程中需根据大量先验知识对数据进行分布假设及特征显式建模，并改善了传统GAN收敛速度慢、训练不稳定等缺陷，具有较高的数据缺失重构精度。