綜合能源系統(tǒng)（Integrated energy system, IES）運(yùn)行狀態(tài)分析常以廣泛化信息技術(shù)應(yīng)用提供的數(shù)據(jù)為支撐,然而傳感器故障、網(wǎng)絡(luò)通信中斷等信息異常導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失會(huì)直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量.在考慮數(shù)據(jù)缺失的情況下,本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)信息對(duì)抗學(xué)習(xí)的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分析方法.首先構(gòu)建深度生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial network,GAN）對(duì)數(shù)據(jù)缺失部分進(jìn)行可靠性補(bǔ)償.在設(shè)計(jì)生成器結(jié)構(gòu)過(guò)程中,通過(guò)引入系統(tǒng)拓?fù)溧徑泳仃噷?duì)生成器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化排序,進(jìn)而在訓(xùn)練過(guò)程中采用設(shè)計(jì)的多屬性融合生成器損失函數(shù),促使生成器進(jìn)一步得到高精度補(bǔ)償數(shù)據(jù).接著將判別器提取的不同時(shí)刻完整能源數(shù)據(jù)的特征作為基礎(chǔ),采用淺層特征分布及深層特征信息差異值融合判斷,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分析.最后對(duì)不同數(shù)據(jù)缺失補(bǔ)償及不同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)改變情況進(jìn)行仿真,驗(yàn)證了本文所提方法的可行性與有效性. 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020,46(09)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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