基于生成对抗和双重语义感知的配电网量测数据缺失重构

《基于生成对抗和双重语义感知的配电网量测数据缺失重构》是一篇深入探讨电力系统数据处理技术的研究论文，全文共36页。该研究针对配电网中常见的量测数据缺失问题，提出了一种结合生成对抗网络（GAN）与双重语义感知机制的新型数据重构方法。

在现代智能电网中，准确的量测数据是实现高效运行和故障诊断的基础。然而，由于设备故障、通信中断或人为操作失误等原因，常常导致部分数据丢失，影响系统的稳定性和安全性。本文通过引入生成对抗网络，利用其强大的数据生成能力，对缺失的数据进行合理预测和填补。

此外，论文还提出了“双重语义感知”机制，旨在从时间序列和空间分布两个维度对数据进行深度理解。这种多角度的数据分析方法能够有效捕捉数据之间的内在关联性，从而提高重构结果的准确性与可靠性。

研究过程中，作者设计了相应的实验方案，并在实际配电网数据集上进行了验证。实验结果表明，该方法在多个评价指标上均优于传统数据填充方法，具有较高的实用价值。

本文不仅为解决配电网数据缺失问题提供了新的思路和技术手段，也为后续相关研究奠定了理论基础，对于推动智能电网的发展具有重要意义。