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随着实际环境中实时传感器数据的增加,定位异常情况变得越来越困难.同时,在基于图像的异常检测领域,生成对抗网络因其能够对复杂的高维图像分布进行建模而得到发展.为了能够精准快速地定位光伏发电系统中光伏逆变器的异常,提出了一种新的基于GAN的异常检测和定位框架.并将多变量时间序列利用角场转换为一系列二维图像,以此利用编码器和解码器的结构.特别是在一系列图像中采用卷积长短期记忆网络的编码器,保证了对每个时间序列数据的时间信息以及各变量之间的相关信息进行提取.最后通过执行异常评分函数来检测和定位异常,并通过相关实验证明了此方法在实际光伏逆变器数据异常检测任务中的有效性.