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一种基于改进生成对抗网络的电能质量扰动数据填充方法 

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摘要:本发明属于电能质量分析技术领域,具体公开了一种基于改进生成对抗网络的电能质量扰动数据填充方法,包括以下步骤:通过监测设备获得电能质量扰动监测数据,并进行预处理,得到电能质量扰动监测数据的RGB图;构建生成对抗网络模型,并利用长短时记忆神经网络对生成对抗网络模型进行改进,得到改进生成对抗网络模型;对生成对抗网络模型进行训练,得到改进渐进式生成对抗网络模型;将RGB图输入改进渐进式生成对抗网络模型,生成电能质量扰动监测数据的缺失值,完成电能质量扰动数据填充。本发明能够保证缺失数据的高精度填充,解决了现有电能质量扰动数据处理方法模型训练速度慢,对时序数据处理效果差以及重复训练耗时长的问题。

主权项:1.一种基于改进生成对抗网络的电能质量扰动数据填充方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.通过监测设备获得电能质量扰动监测数据集,并对电能质量扰动监测数据集中的数据进行预处理,得到电能质量扰动监测数据的RGB图;S2.构建生成对抗网络模型,并利用长短时记忆神经网络对生成对抗网络模型进行改进,得到改进生成对抗网络模型;S3.基于渐进式训练方法对改进生成对抗网络模型进行训练,得到改进渐进式生成对抗网络模型;S4.将RGB图输入改进渐进式生成对抗网络模型进行特征提取,生成电能质量扰动监测数据的缺失值,完成电能质量扰动数据填充。

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