[发明专利]基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法及系统在审
申请号: | 202111423105.4 | 申请日: | 2021-11-26 |
公开(公告)号: | CN114169156A | 公开(公告)日: | 2022-03-11 |
发明(设计)人: | 张志;陈祉如;郭亮;荆臻;赵曦;梁雅洁;杜艳;李琮琮;王新库 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06F111/10;G06F113/04 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 朱忠范 |
地址: | 250001 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 生成 对抗 网络 电能 计量 设备 状态 仿真 方法 系统 | ||
1.一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,包括:
获取电能计量设备运行的相关信息,并从中确定与电能计量设备状态变化相关的影响因素;
基于预先训练的状态仿真生成模型及预设的与电能计量设备状态相关影响因素的上下文特征,获得电能计量设备状态仿真序列;
其中,所述状态仿真生成模型的训练包括:基于电能计量设备运行的历史相关信息,提取与电能计量设备状态变化相关影响因素的上下文特征;基于所述上下文特征,构建电能计量设备状态序列的联合嵌入表征,作为训练样本的真实数据;利用随机噪声构造电能计量设备状态序列伪造数据,并基于所述上下文特征构建伪造联合嵌入表征,作为训练样本的生成样本;实现模型训练。
2.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,对于获得的电能计量设备状态仿真序列,利用随机森林方法,对于同一上下文特征下生成的仿真电能计量设备状态序列进行优化,减弱未训练的上下文特征输入对仿真结果的不利影响。
3.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,所述确定与电能计量设备状态变化相关的影响因素,具体为:从获取的电能计量设备运行环境数据中提取,与电能计量设备状态变化相关度大于预设相关度阈值的影响因素。
4.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,所述提取与电能计量设备状态变化相关影响因素的上下文特征,具体为:基于确定的与电能计量设备状态变化相关的影响因素,从获得的电能计量设备运行的历史相关信息中进行数据的提取。
5.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,所述构建电能计量设备状态序列的条件分布嵌入表征,具体为:基于从历史相关信息中获取的电能计量设备的状态序列、其上下文特征数据以及预先训练的LSTM网络,采用数据加权求和获得电能计量设备状态和上下文状态的组合隐状态,实现电能计量设备状态序列的条件分布嵌入表征。
6.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,所述状态仿真生成模型采用序列生成对抗网络模型。
7.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法,其特征在于,所述电能计量设备运行的相关信息包括电能计量设备运行状态数据及电能计量设备运行环境数据。
8.一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成系统,其特征在于,包括:
影响因素确定单元,其用于获取电能计量设备运行的相关信息,并从中确定与电能计量设备状态变化相关的影响因素;
仿真序列生成单元,其用于基于预先训练的状态仿真生成模型及预设的与电能计量设备状态相关影响因素的上下文特征,获得电能计量设备状态仿真序列;
模型训练单元,其用于所述状态仿真生成模型的训练包括:基于电能计量设备运行的历史相关信息,提取与电能计量设备状态变化相关影响因素的上下文特征;基于所述上下文特征,构建电能计量设备状态序列的联合嵌入表征,作为训练样本的真实数据;利用随机噪声构造电能计量设备状态序列伪造数据,并基于所述上下文特征构建伪造联合嵌入表征,作为训练样本的生成样本;实现模型训练。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法中的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法中的步骤。
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