【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFE0122200）～～；
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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2 d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。
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