合成动态PMU数据生成：一种生成对抗网络方法
信号处理
2018-12-11 v1 机器学习
摘要
本文关注为研究与教育目的生成合成相量测量单元（PMU）数据。由于真实PMU数据的保密性以及无法公开获取真实电力系统基础设施信息，缺乏可信的现实数据日益成为关切。我们提出一种无模型方法直接生成合成PMU数据，而非构建合成电网再通过时域仿真产生合成PMU测量数据。我们用真实PMU数据训练生成对抗网络（GAN），该网络可用于生成捕捉系统动态行为的合成PMU数据。为验证GAN顺序生成以模拟PMU数据，我们从理论上分析了GAN学习系统动态的能力。进一步通过所提定量方法评估合成PMU数据，我们验证了GAN合成真实样本的能力，同时也认识到本文的GAN模型仍有改进空间。此外，这是此类生成模型首次应用于合成PMU数据。
引用
@article{arxiv.1812.03203,
title = {Synthetic Dynamic PMU Data Generation: A Generative Adversarial Network Approach},
author = {Xiangtian Zheng and Bin Wang and Le Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03203},
year = {2018}
}