面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法

《面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法》是一篇关于电力系统中负荷数据处理与分析的研究论文，全文共32页。该研究聚焦于配用电侧的负荷数据，旨在通过深度学习技术提升负荷数据的分辨率，从而更精确地反映电力系统的运行状态。

随着智能电网和新能源的快速发展，配用电侧的负荷数据变得越来越复杂和多样化。传统的数据采集手段往往存在精度不足、采样率低等问题，难以满足现代电力系统对高精度、高分辨率数据的需求。本文提出了一种基于深度学习的端到端超分辨率感知方法，能够有效提升负荷数据的时空分辨率。

该方法利用深度神经网络模型，直接从低分辨率的负荷数据中学习高分辨率的特征表示，无需依赖传统的插值或重建算法。通过端到端的学习方式，模型可以自动优化参数，提高预测精度和泛化能力。实验结果表明，该方法在多个实际数据集上均取得了优于传统方法的性能表现。

文章还详细讨论了模型的结构设计、训练策略以及评估指标，为后续研究提供了理论支持和实践参考。此外，作者还探讨了该方法在实际应用中的可行性，如在需求响应、负荷预测和电网调度等场景中的潜在价值。

总体而言，这篇论文为解决配用电侧负荷数据分辨率不足的问题提供了一个创新性的解决方案，具有重要的理论意义和应用前景。通过深度学习技术的引入，不仅提升了数据质量，也为电力系统的智能化发展奠定了基础。