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摘要
柔性高压直流输电作为新一代的高压直流输电技术，是构建智能电网的一种重要方式。换流站阀厅核心设备在运行的过程中由于安全距离使得维护人员无法靠近检测，对它的检测依赖于室内的监控系统以及巡视机器人等，对于所产生的设备故障风险无法及时处理，对柔直阀厅所产生检测数据进行风险预测显得尤为重要。提出了一种针对柔直阀厅所产生多模态数据的风险预测模型，该模型基于生成对抗网络，使用非异常数据进行训练，学习数据的潜在分布，对数据进行重构，根据重构所产生的误差判断数据的异常程度。通过真实采集到的实验数据进行实验证明所构建的模型能够很好的学习到数据的潜在分布，对于构建的异常数据能够进行有效识别，该模型相比于传统方法更加准确。
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单位福建省电力有限公司
