技術特征：

1.一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s2包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s3中，利用基于殘差機制的所述cnn網(wǎng)絡結構，通過殘差網(wǎng)絡在不同卷積層之間加入恒等映射，其中，利用下述邏輯，表達所述卷積層的殘差塊輸出：

4.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s4包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s42中，在所述雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡bi-lstm中，利用下述邏輯，計算t時刻的輸出隱藏狀態(tài)向量：

6.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s5包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s55中，利用下述邏輯，處理得到所述時間步n的注意力分布：

8.根據(jù)權利要求6所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s56中，利用下述邏輯，處理得到所述輸入序列在總序列中所占的比重：

9.根據(jù)權利要求1所述的一種時序數(shù)據(jù)補全方法，其特征在于，所述s6中，利用下述邏輯，在全連接輸出層中調整雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡bi-lstm的網(wǎng)絡參數(shù)，進行優(yōu)化訓練，利用均方誤差更新參數(shù)：

10.一種時序數(shù)據(jù)補全系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術總結
本發(fā)明提供一種時序數(shù)據(jù)補全方法及系統(tǒng)，方法包括：對直流換流變壓器采集時序相關度運行數(shù)據(jù)，構建原始時序缺損數(shù)據(jù)集X<subgt;0</subgt;；對原始時序缺損數(shù)據(jù)集X<subgt;0</subgt;進行時間相關度的預處理得到時間相關預處理矩陣X<subgt;1</subgt;；將時間相關預處理矩陣X<subgt;1</subgt;輸入CNN網(wǎng)絡中進行數(shù)據(jù)序列整合得到整合矩陣X<subgt;2</subgt;；將整合矩陣X<subgt;2</subgt;送入雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡Bi?LSTM進行時間相關性預測學習得到時間相關性預測結果X<subgt;3</subgt;；將時間相關性預測結果X<subgt;3</subgt;送入反注意力層anti?attention對預填數(shù)據(jù)降低注意力得到重構注意力矩陣X<subgt;4</subgt;；將重構注意力矩陣X<subgt;4</subgt;放入全連接輸出層得到數(shù)據(jù)預測補全結果。本發(fā)明解決了梯度消失、過度擬合以及補全數(shù)據(jù)的準確性低的技術問題。

技術研發(fā)人員：章海斌,李帷韜,張晨晨,劉威,廖軍,孫偉,馬歡,李奇越,吳勝,張倩,李萌萌,陳旭東,玉志鹍,夏勇,林玉娟,張靜
受保護的技術使用者：國網(wǎng)安徽省電力有限公司超高壓分公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19