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摘要
低压配电网台区位于输配电系统的末端，是开展配电系统管控的基础环节。受不可抗力的影响，台区终端采集数据普遍存在缺失值，整体数据质量较差，进而影响信息的正确性和决策分析的准确度。传统的数据修复方法忽略了台区数据的周期性和时序性，修复精度较低。该文提出一种基于生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)的配电网台区缺失采集数据修复模型，改进了GAN网络的结构，为判别器额外设计了提示机制，使其能够尽可能地利用未缺失信息，潜在地拟合原始数据的分布特征。所提出的方法不需要利用完整的数据集进行训练，整体运行在无监督的环境下，更适用于复杂的生产实际，实验结果表明，所提方法能够高精度地对台区缺失数据进行修复。
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单位北京交通大学; 中国电力科学研究院有限公司; 国网北京市电力公司
