Intelligent Detection and Recovery of Missing Electric Load Data Based on Cascaded Convolutional Autoencoders
المؤلفون المشاركون
Gao, Qiang
Dong, Li
Chen, Yuanyi
Ruan, Wei
Ying, Guode
Wang, Xin
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Under the background of Energy Internet, the ever-growing scale of the electric power system has brought new challenges and opportunities.
Numerous categories of measurement data, as the cornerstone of communication, play a crucial role in the security and stability of the system.
However, the present sampling and transmission equipment inevitably suffers from data missing, which seriously degrades the stable operation and state estimation.
Therefore, in this paper, we consider the load data as an example and first develop a missing detection algorithm in terms of the absolute difference sequence (ADS) and linear correlation to detect any potential missing data.
Then, based on the detected results, we put forward a missing recovery model named cascaded convolutional autoencoders (CCAE), to recover those missing data.
Innovatively, a special preprocessing method has been adopted to reshape the one-dimensional load data as a two-dimensional matrix, and hence, the image inpainting technologies can be conducted to address the problem.
Also, CCAE is designed to reconstruct the missing data grade by grade due to its priority strategy, which enhances the robustness upon extreme missing situations.
The numerical results on the load data of the Belgium grid validate the promising performance and effectiveness of the proposed solutions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xin& Chen, Yuanyi& Ruan, Wei& Gao, Qiang& Ying, Guode& Dong, Li. 2020. Intelligent Detection and Recovery of Missing Electric Load Data Based on Cascaded Convolutional Autoencoders. Scientific Programming،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209159
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xin…[et al.]. Intelligent Detection and Recovery of Missing Electric Load Data Based on Cascaded Convolutional Autoencoders. Scientific Programming No. 2020 (2020), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209159
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xin& Chen, Yuanyi& Ruan, Wei& Gao, Qiang& Ying, Guode& Dong, Li. Intelligent Detection and Recovery of Missing Electric Load Data Based on Cascaded Convolutional Autoencoders. Scientific Programming. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209159
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209159
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر