(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111673999.2 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 国网河北省电力有限公司营销服 务 中心 地址 050035 河北省石家庄市高新区湘江 道与兴安大街交口南行100米路西电 力科技园院内C座 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 申洪涛　李飞　孙胜博　陈蕾　 史轮　高波　杨挺　 (74)专利代理 机构 石家庄国为知识产权事务所 13120 专利代理师 李荣文 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种电力边缘侧设备的数据增强方法、 装置 及终端设备 (57)摘要 本发明适用于电力系统监测技术领域， 提供 了一种电力边缘侧设备的数据增强方法、 装置及 终端设备， 该方法包括： 获取电力边缘设备的初 始数据， 将初始数据进行预处理， 生成待增强数 据； 待增强数据包括量测数据和运行监控数据； 将量测数据输入 预存的第一生 成对抗网络， 生成 增强量测数据； 将所述运行监控 数据输入预存的 第二生成对抗网络， 生成增强运行监控数据； 计 算增强量测数据和增强运行监控数据的关联性 参数， 若关联性参数负荷预设的关联性阈值， 则 输出增强量测数据和增强运行监控 数据。 本发明 提供的电力边缘侧设备的数据增强方法能够基 于数量不足的电力边缘设备数据生成新的可靠 的增强量测数据和增强运行监控 数据， 为电力提 供数据分析提供依据。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114462792 A 2022.05.10 CN 114462792 A 1.一种电力边 缘侧设备的数据增强方法， 其特 征在于， 包括： 获取电力边缘侧设备的初始数据， 将所述初始数据进行预处理， 生成待增强数据； 所述 待增强数据包括 量测数据和运行监控数据； 将所述量测数据输入预存的第一 生成对抗网络， 生成增强量测数据； 将所述运行监控数据输入预存的第二 生成对抗网络， 生成增强运行监控数据； 计算所述增强量测数据和所述增强运行监控数据的关联性参数， 若所述关联性参数符 合预设的关联性阈值， 则输出 所述增强量测数据和所述增强运行监控数据。 2.如权利要求1所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述将所述量测 数据输入预存的第一 生成对抗网络之前， 所述方法还 包括： 构建所述第 一生成对抗网络的框架， 所述第 一生成对抗网络包括第 一生成网络和第 一 判别网络； 在所述第一生成网络和所述第 一判别网络中引入条件变量， 构建第 一生成对抗网络的 第一损失函数； 基于历史量测数据和所述第一损 失函数进行迭代训练， 计算最优的第一网络参数， 得 到所述第一 生成对抗网络 。 3.如权利要求2所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述构建第 一生 成对抗网络的第一损失函数， 包括： 基于第一 生成网络建立第一 概率似然函数； 基于所述 概率似然函数建立第一 概率等式； 基于所述第一 概率等式建立所述第一损失函数。 4.如权利要求3所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述第 一概率似 然函数包括： P11＝minEP(m)log DA(m) P12＝maxEP(g(h))log DA(G(h)) 所述第一 概率等式包括： max EP(g(h))log DA(G(h))＝min EP(g(h))log(1‑DA(G(h))) 其中， h为隐藏变量， G(h)为第一生成网络根据隐藏变量生成的量测数据生成样本， DA (m)为分类器A输出量测数据真实样本的条件概率， EP(m)为输出量测数据真 实样本的期望， DA (G(h)为分类器A输出量测数据生成样本的条件概率， EP(g(h))为输出量测数据生成样本的期 望。 5.如权利要求3所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述第 一损失函 数包括： Loss1p＝min[EP(m)log DA(m∣ n)+EP(g(h))log(1‑DA(G(h∣ n)))] Loss1n＝min[EP(g(h))log DB(G(h∣ n))] 其中， Loss1p为第一生成网络损失函数， Lo ss1n为第一判别网络损失函数， h为隐藏变量， n为条件变量， G(h∣ n)为第一生 成网络根据隐藏变量和条件变量生 成的量测数据生 成样本， DA(G(h∣ n))为分类器A输出量测数据 生成样本的条件概率， DB(G(h∣ n))为分类器B输出量测 数据生成样本的条件概率， DA(m∣ n)为分类器A输出量测数据真实样本的条件概率， EP(g(h))第 一生成网络输出量测数据生成样本的期望值， EP(m)为第一生成网络数据 输出量测数据真实权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114462792 A 2样本的期望值。 6.如权利要求1所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述将所述运行 监控数据输入预存的第二 生成对抗网络之前， 所述方法还 包括： 构建所述第 二生成对抗网络的框架， 所述第 二生成对抗网络包括第 二生成网络和第 二 判别网络； 在所述第二生成网络和所述第 二判别网络中引入条件变量， 构建第 二生成对抗网络的 第二损失函数； 基于历史运行监控数据和所述第二损失函数进行迭代训练， 计算最优的第二网络参 数， 得到所述第二 生成对抗网络 。 7.如权利要求1所述的电力边缘侧设备的数据增强方法， 其特征在于， 所述计算所述增 强量测数据和所述增强运行监测数据的关联性 参数， 包括： 获取同一 生成条件下， 预设数量的增强量测数据和预设数量的增强运行监测数据； 计算所述增强量测数据与所述增强运行监测数据之间的皮尔逊相关系数。 8.一种电力边 缘侧设备的数据增强装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取电力边缘侧设备的初始数据， 将所述初始数据进行预处理， 生 成待增强数据； 所述待增强数据包括 量测数据和运行监控数据； 增强量测数据生成模块， 用于将所述量测数据输入预存的第一生成对抗网络， 生成增 强量测数据； 增强运行监控数据生成模块， 用于将所述运行监控数据输入预存的第二生成对抗网 络， 生成增强运行监控数据； 关联性参数计算模块， 用于计算所述增强量测数据和所述增强运行监控数据的关联性 参数， 若所述关联性参数符合预设的关联性阈值， 则输出所述增强量测数据和所述增强运 行监控数据。 9.一种终端设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114462792 A 3