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低压台区缺失数据的改进U-Net补全方法研究

低压台区缺失数据的改进U-Net补全方法研究

引用

作者：崔阳阳华北电力大学

学位级别：硕士

低压台区用户用电数据是负荷预测、线损计算、能效分析等应用的基础,但在采集、传输等环节出现无规律缺失,成为了后续高级应用分析的瓶颈。为保证低压台区用户用电数据的完整性,提出了基于改进U型网络（resnet U-Net,RU-Net）的多用户... 详细信息

低压台区用户用电数据是负荷预测、线损计算、能效分析等应用的基础,但在采集、传输等环节出现无规律缺失,成为了后续高级应用分析的瓶颈。为保证低压台区用户用电数据的完整性,提出了基于改进U型网络（resnet U-Net,RU-Net）的多用户电力缺失数据补全方法。（1）首先,对低压台区缺失数据产生原因、缺失模式进行分析与总结;然后,提出缺失数据补全性能的三种评价标准,分别为平均绝对误差、平均百分比误差、均方根误差;最后,对残差U型网络相关的理论基础进行了详细的介绍,分别为卷积神经网络,U-Net网络、残差学习。（2）针对台区单一量测数据缺失问题,以低压台区功率数据为例首先对低压台区功率数据进行特性分析,并基于分析出的特性进行模型输入时空张量的构建;然后进行单量测缺失数据的改进U-Net补全模型的构建,利用RU-Net网络的编码与解码能力实现单量测缺失数据的重构,通过引入残差学习以及批归一化层优化网络结构;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两种情况进行补全,结果表明,该方法不仅能实现随机缺失和连续缺失两种缺失情况的精确补全,而且所提方法在补全精度方面相比传统方法有不同程度的提高。（3）针对台区多量测数据缺失问题,首先对台区多量测数据特性进行分析,基于总结的特性进行测量-时间-用户三维输入张量的构建,这种高阶耦合数据结构使得模型更好的捕捉台区数据之间的复杂关系;然后进行多量测缺失数据的改进UNet补全模型的构建,利用RU-Net网络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优化网络结构;最后,基于所提方法对某台区多量测数据随机缺失和连续缺失两种情况进行补全,结果表明该方法相比单量测量补全方法有更高的补全精度。

关键词：低压配电台区缺失数据补全数据高维相关性 U-Net 残差学习

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低压台区缺失数据的张量补全方法研究

低压台区缺失数据的张量补全方法研究

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作者：寿佩瑶华北电力大学

学位级别：硕士

低压配电网的用户用电数据是低压台区线损计算、负荷预测、非侵入式负荷识别等应用的基础,但在采集、传输等环节,用户数据往往会出现不同程度的缺失,成为后续应用的瓶颈。为了突破这一瓶颈,本文针对低压配电网用户数据的特点提出了基于... 详细信息

低压配电网的用户用电数据是低压台区线损计算、负荷预测、非侵入式负荷识别等应用的基础,但在采集、传输等环节,用户数据往往会出现不同程度的缺失,成为后续应用的瓶颈。为了突破这一瓶颈,本文针对低压配电网用户数据的特点提出了基于张量的低压配电网用户数据高精度补全方法。（1）首先,本文详尽地分析了低压配电台区产生数据缺失的原因,并总结分析了经典数据缺失模式。然后,从数据的相对值、绝对值及波动性角度出发提出了缺失数据补全性能的评估指标。同时,对张量的理论基础知识进行了介绍。（2）针对低压台区单一量测数据缺失补全问题,首先以低压台区电流数据为例分析了低压台区单一电流量测数据的用户空间相关性,电流的周期及时序特性,将低压台区用户电流数据以用户-天数-时间间隔形成电流数据三阶张量表示模型。为提取多用户电流数据蕴含的高阶相关性,将张量模型与奇异值分解相结合建立电流量测数据的低秩张量补全模型,利用交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）来迭代求解该模型。最后,利用实际的低压台区多用户电流数据进行仿真算例分析,其结果表明该方法不仅能够同时完成随机缺失数据和整天缺失数据的补全,而且与三次插值、卡尔曼滤波及矩阵补全方法相比具有更小的补全误差。（3）针对低压台区多量测数据缺失补全问题,首先分析了低压台区用户多量测量数据的特征:与单量测量数据特征不同的是,其不仅包含了单一量测数据的特性;考虑电路基本定律,其还包括了多量测量之间的相关性及各种特性相互之间的耦合关系。因此,低压台区用户多量测量的数据结构是空间-时间-量测量的高阶耦合数据结构,蕴含了丰富的空间-时间-量测量间高阶耦合相关性。为提取多量测数据的高阶耦合相关性,以测量-时间-用户为三个特征阶构造了三阶多量测量数据张量模型。然后,同上将张量理论与奇异值分解相结合,建立了多用户多量测量缺失数据张量补全模型,并采用交替方向乘子法迭代求解该模型。最后,使用该方法在随机数据缺失和整天数据缺失两种情况下进行仿真算例分析,补全多量测量缺失数据。其结果表明该方法与单一量测数据方法相比获得了更高的精度。

关键词：低压台区数据补全数据高维相关性量测量低秩张量

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