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作者：王玉财;李志远;吴一凡;李旭涛;郑子萱;胡文曦;陈逸飞;
单位：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司;国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;四川大学电气工程学院;
摘要：电能质量扰动数据在数据采集、测量、传输、转换及存储等众多环节中都可能受到不可预知因素的干扰，导致大量数据缺失进而影响后续电能质量评估与治理方案的制定。为解决现有数据填充方法泛化能力较差且训练过程繁杂的问题，提出了一种考虑电能质量扰动时空分布特性的数据填充方法。首先，考虑到电能质量数据的时序性，采用长短期记忆神经网络提取时间序列特征，同时利用生成对抗网络的强大生成能力进行数据填充。然后，为增强模型的泛化能力，引入将多类型电能质量数据转化为RGB图像的预处理技术，以应对多维度的电能质量扰动数据。最后，通过算例仿真验证了所提方法的有效性和准确性。
关键词：电能质量扰动数据;;生成对抗网络;;长短期记忆神经网络;;RGB图;;数据填充
基金资助：国家电网有限公司科技项目(5229ND230001)~~
