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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118013272A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/0475;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于WGAN‑GP的数据驱动型配电网故障数据增强方法，包括以下步骤：采集含有缺失的原始配电网工况数据，并补齐缺失值；根据系统预警标签对原始配电网工况数据中包含的故障数据进行筛选分类；对不同故障类别的电力数据分别进行线性归一化处理，作为模型输入，搭建WGAN‑GP模型并设置参数；将待增强的配电网缺失故障数据进行线性插值以及归一化处理后，输入WGAN‑GP模型中，得到增强后的配电网故障数据。本方法可以对配电网故障数据进行增强，生成与原始配电网工况数据中包含的故障数据分布高度相似的高质量数据，解决配电网故障诊断中数据集不平衡的问题。为实现及时准确的配电网故障诊断提供坚实的基础。
主权项：1.一种基于WGAN-GP的数据驱动型配电网故障数据增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、采集配电系统中含有部分缺失以及部分异常值的原始配电网工况数据，采用插值法补齐原始配电网工况数据，完成原始数据集的构建；所述原始数据集中带有系统预警标签、台区变压器ID标签以及故障日期标签；所述系统预警标签为配电系统对故障类型的判断；台区变压器ID标签为配电系统中变压器的唯一编号；步骤2、对原始数据集进行数据维度信息的扩充，得到扩充数据集；所述扩充数据集中扩充后新增的数据为无标签数据；步骤3、根据原始数据集中系统预警标签、变压器ID标签以及故障日期标签对扩充数据集进行故障数据筛选与分类，并将分类后的扩充数据集作为故障数据集；步骤4、对所述故障数据集进行归一化预处理，将归一化处理后的故障数据集作为训练集；步骤5、建立WGAN-GP模型，所述WGAN-GP模型包括生成器网络、判别器网络以及惩罚机制；步骤6、将训练集输入到WGAN-GP模型中进行训练，完成训练后从生成器中批量得到样本数据；对样本数据进行反归一化处理，得到与原始数据集分布相似的仿真数据集，实现配电网故障数据增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于WGAN-GP的数据驱动型配电网故障数据增强方法
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