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作者：施清译;汪伟;安斯光;邹国平;
单位：中国计量大学机电工程学院;
摘要：在智能电网中，非侵入式负荷检测等技术的实现都需要使用大量标记过的电器功率数据，而这类数据的收集和标注十分昂贵、耗时并且容易侵犯用户的安全隐私。为了应对数据收集的挑战，文中提出一种将时序生成对抗网络和通道空间双注意力机制相结合的数据生成方法，用来合成与实际电器功率数据相似的合成数据。时序生成对抗网络结合无监督的灵活性和有监督的可控性，能够进行家用电器数据生成，注意力机制又能够使时序生成对抗网络注重电器启动时的波形，忽略电器未启动时的干扰，构建一个符合真实工况且随机的数据生成模型。文中使用五种性能度量指标对该模型生成的数据进行评估，并且使用主成分分析（PCA）降维进行可视化分析。实验结果表明，使用该方法生成的合成数据具有与真实数据非常相似的特征，并有较高的精度。
关键词：数据生成;;时序生成对抗网络;;注意力机制;;深度神经网络;;数据收集;;电器波形
基金资助：国家自然科学基金项目（52077203）;; 浙江省属高校基本科研业务费（2021YW06）
