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电力负荷异常数据将为电力系统规划、负荷预测以及用能分析等带来较大的负面影响,亟需对负荷数据异常进行检测与识别。首先针对电力负荷数据异常分类、原因及其特征开展分析;其次改进传统Transformer编码器结构,采用多头注意力层代替掩码多头注意力层,同时移除前馈网络,以提高模型对负荷时序序列的全局注意力;然后基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)生成器与判别器的博弈结构,提出了一种改进的GAN-Transformer的模型,给出了模型的详细架构与数学表达,帮助模型更好的捕捉趋势性特征同时加速模型收敛;引入多阶段映射与训练方法,综合焦点分数打分机制,通过分阶段负荷序列重构帮助模型更好的提取负荷数据异常特征;最后通过算例分析,验证了所提模型的有效性与优越性。 相似文献
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《机床与液压》编辑部 《机床与液压》2022,(1)
一、对来稿的要求1.来稿。应具有科学性、实用性、逻辑性。文字准确、通顺、精炼,重点突出。稿件应包括篇名(中英文)、摘要及关键词(中英文)、作者及作者单位(中英文)、正文、参考文献等,并提供中图分类号和作者简介。若是科研基金项目或国家、部、省级攻关项目,请将项目类型名称和编号标注在文稿首页的页脚,并请提供项目书第一页和有项目组成员页面的电子版。 相似文献