TY -的A2 -杨,Ting AU -王,鑫盟——陈Yuanyi盟——阮,魏盟——高,强盟,应Guode盟——咚,李PY - 2020 DA - 2020/12/07 TI -智能检测和恢复丢失的电动加载数据基于级联卷积Autoencoders SP - 8828745六世- 2020 AB -互联网背景下的能源,电力系统的规模不断增长带来了新的挑战和机遇。众多类别的测量数据,作为沟通的基石,扮演着重要的角色在系统的安全与稳定。然而,当前采样和传输设备不可避免地遭受数据丢失,严重降低了稳定运行和状态估计。因此,在本文中,我们考虑到加载数据为例,首先开发一个丢失的检测算法的绝对差序列(广告)和线性相关,以发现任何潜在的丢失的数据。然后,根据检测结果,我们提出了一个失踪的复苏模型命名级联卷积autoencoders (CCAE),恢复丢失的数据。创新,采取了特殊的预处理方法,重塑一维载荷数据作为一个二维矩阵,因此,可以进行图像修复技术解决这一问题。同时,CCAE旨在重建丢失的数据年级的年级由于其优先级策略,这提高了鲁棒性在极度缺失的情况。数值结果的数据加载比利时网格验证有前途的性能和该方案的有效性。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8828745 - 10.1155 / 2020/8828745摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER