基于改进生成式对抗网络的电气数据升频重建方法

《基于改进生成式对抗网络的电气数据升频重建方法》是一篇关于利用深度学习技术解决电气数据升频问题的研究论文，全文共32页。该研究针对电气系统中常见的数据采样率不足、信息丢失等问题，提出了一种改进的生成式对抗网络（GAN）模型，旨在提升电气数据的分辨率和完整性。

在电力系统运行过程中，由于传感器精度限制或通信带宽约束，电气数据往往以较低的采样频率获取，这可能导致关键动态特征的丢失，影响对系统状态的准确分析。为了解决这一问题，本文引入了生成式对抗网络，通过训练生成器与判别器之间的博弈，使生成器能够学习到高维数据的分布规律，并生成高质量的高采样率数据。

为了提高传统GAN在电气数据重建任务中的表现，作者对网络结构进行了多方面的改进。例如，在生成器部分引入了残差模块，增强了模型对局部特征的学习能力；在判别器中增加了注意力机制，提高了对关键特征的识别能力。此外，还优化了损失函数的设计，使其更贴合电气数据的特点，从而提升了重建结果的准确性。

实验部分采用实际电力系统的数据集进行验证，对比了多种主流方法在升频重建任务中的性能。结果表明，本文提出的改进方法在多个评价指标上均优于现有方法，具有较高的实用价值。该研究不仅为电气数据处理提供了新的思路，也为其他领域的高精度数据重建提供了参考。