基于gan的负荷数据修复及其在ev短期负荷预测中的应用

《基于gan的负荷数据修复及其在ev短期负荷预测中的应用》是一篇关于人工智能技术在电力系统领域应用的研究论文。该文共36页，内容详实，结构清晰，主要探讨了如何利用生成对抗网络（GAN）对缺失或损坏的负荷数据进行修复，并将其应用于电动汽车（EV）的短期负荷预测中。

文章首先介绍了负荷数据在电力系统中的重要性，指出由于各种原因，如传感器故障、通信中断等，实际运行中常出现数据缺失问题，这将严重影响电力系统的调度与管理。随后，作者提出了基于GAN的数据修复方法，通过训练生成器和判别器，使模型能够学习到正常负荷数据的分布特征，从而填补缺失值，提高数据的完整性和准确性。

在应用部分，文章进一步将修复后的负荷数据用于电动汽车的短期负荷预测。通过对历史数据的分析，结合GAN生成的高质量数据，构建了一个高效的预测模型，提高了预测精度，为电力系统提供了更可靠的参考依据。

该研究不仅具有理论价值，还具备广泛的实际应用前景，特别是在新能源快速发展背景下，电动汽车负荷预测对于电网稳定运行至关重要。本文的研究成果为未来智能电网的发展提供了新的思路和技术支持。