今天主要对我的研究基于AC-TimeGAN模型的电力时序数据生成研究进行汇报

科研背景

随着先进计量基础设施(Advanced Metering Infrastructure, AMI)的出现使得人们能够以细粒度的时间分辨率分析住宅负荷特性，这种数字化计量基础设施通常被视为能源转型的一个推动者。在用电测，它不仅仅简化了电能的计量，更重要的是为住宅用户提供了便利，通过数据的精准采集和实时监控，居民能够更清晰地了解自己的能源使用情况，从而做出更加节能的决策。

科研问题

因此，在电力行业中，智能电表的广泛部署使得使用人工智能技术来细致分析用户的用电数据变得可行。然而，这些技术为了高效训练通常需要大量有代表性的数据集。因此带来了下面的挑战：

•收集这些数据面临着显著的安全和隐私挑战

•高质量的公开数据集也相对稀缺

为了解决上述的挑战，使用合成数据（Synthetic Data）代替原始数据来进行下游的机器学习训练成为了一种可行的方案。在时间序列领域，时间序列生成对抗网络（Time-series Generative Adversarial Networks，TimeGAN）这一GAN的变种进一步扩展了这一领域，为电力时间序列数据的生成提供了创新的解决方案。

家庭智能电表的时间序列数据通常包含丰富的信息，如能源消耗模式、峰值使用时段等。这些数据通常与社会人口统计数据（如家庭大小、位置、收入水平）有关联，使得数据的特征非常复杂和多变。尽管TimeGAN是一种有效的时序数据生成模型，但其在处理具有丰富特征和复杂关联的真实世界数据时仍然可能无法生成稳定且高质量的数据。

科研目的

提出了时间序列生成模型Auxiliary Classifier Wasserstein TimeGAN with Gradient Penalty（AC-TimeGAN），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TimeGAN模型，本文提出的模型同时通过引入Wasserstein距离和辅助分类器，提高了模型的稳定性和生成数据的质量，从而能够更好地处理和生成复杂的时间序列数据。

这种改进的模型可以更有效地处理复杂的真实世界时间序列数据。在家庭智能电表数据中，AC-TimeGAN能够模拟和生成符合实际社会人口统计特征的高质量合成数据，从而在能源需求预测、用户行为分析等方面提供洞察。