检索结果-南通市图书馆

Synthetic demand data generation for individual electricity consumers:Inpainting

Energy and AI 2024年第1期15卷 36-43页

作者： Dascha Dobrovolskij Hans-Georg Stark Universität Bremen Bibliothekstraβe 528359 BremenGermany Technische Hochschule Aschaffenburg Würzburger Straβe4563743 AschaffenburgGermany

In this contribution we deal with the problem of producing“reasonable”data,when considering recorded energy consumption data,which are at certain sections incomplete and/or *** task is important,when energy providers employ prediction models for expected energy consumption,which are based on past recorded consumption data,which then of course should be reliable and *** a related contribution Yilmaz(2022),GAN-based methods for producing such“artificial data”have been *** this contribution,we describe an alternative and complementary method based on signal inpainting,which has been successfully applied to audio processing Lieb and Stark(2018).After giving a short overview of the theory of proximity-based convex optimization,we describe and adapt an iterative inpainting scheme to our *** usefulness of this approach is demonstrated by analyzing real-world-data provided by a German energy supplier.

关键词： Time series Missing data points Time-frequency analysis Convex optimization douglas-rachford-algorithm Gabor transform

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