本次组会将会对上次组会所介绍的《基于TIME-ACGAN模型的电力时序数据生成研究》的技术线路进行介绍。

科研背景

随着新一轮能源技术革命的兴起，我国提出以碳达峰、碳中和为目标的能源战略，建立清洁、低碳、安全、高效的能源体系。对于这些目标，电力行业正在经历着多维度的转型，在用电侧，消费者的消费方式也朝着数字化、个性化、便捷化、开放化的方向转变。

2020年，我国首次将数据纳入五大生产要素之一，数据作为战略性和基础性资源的价值已经得到社会的广泛认可。无论是数据收集、分析还是使用，都已经成为现在社会各行各业的核心工作，其中电力行业也不例外。截至到2022年底，我国已经部署了7亿个智能电表。因此，使用人工智能技术对细粒度的用户用电数据进行分析，可以为消费者提供更多个性化的能源使用服务，帮助电力供应商训练更加准确的负荷预测模型，制定更加高效的电力调度决策，提高新能源的消纳量。

科研问题

然而，当前用户数据在流通与使用中不断创造价值的同时，用户个人信息面临着严重的隐私泄露挑战。在智能电网领域，电力用户需要面对智能电表等监测设备给个人带来的隐私风险。

这一矛盾中的一个潜在解决方案是使用GAN网络来生成用户用电时序数据，这样可以在不暴露用户真实数据的前提下，释放数据的价值属性。但vanilla GAN网络在生成电力时序数据时，存在训练不稳定、无法准确捕捉时序特征、无辅助标签进行训练等问题。

科研目的

提出一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的时间序列生成模型，在保护用户隐私的同时，实现数据价值属性的流通。相比于传统的GAN模型，本文提出的模型能够更好的控制生成的数据类别，更好的提取电力时序数据的时序特征（temporal dynamics）。

研究内容

提出的Time-ACGAN的结构如图所示，其组成部分结构等将在组会中进行详细介绍。

评估方法

评估方法如下图所示，具体内容将在组会中进行介绍。