今天我将针对我的《基于扩散模型的合成数据研究》进行汇报。

科研背景

•为了构建新一代电力系统以实现碳中和目标，有必要全面提升电网的数字化和智能化水平。这不仅是应对全球气候变化的重要举措，也是满足未来能源需求、推动经济和社会可持续发展的关键途径。在此背景下，智能电表作为一种先进的计量基础设施，得到了广泛部署。智能电表通过实时监测和采集用电数据，不仅能够促进能源流与信息流的深度融合，还能为电力系统提供更加高效和可靠的支持。尤其在住宅用电负荷特征（residential load profile）方面，智能电表的应用为电网的调度和管理带来了显著的改进。

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•智能电表能够精确记录每个家庭的用电情况，包括负荷波动、用电时间段等数据。这些数据帮助电力公司更准确地了解各类家庭的用电模式，从而为电网的负荷预测和优化调度提供依据。通过分析住宅负荷曲线，电力公司能够更好地识别电力需求的高峰和低谷，优化电力供应，减少能源浪费。此外，智能电表还为用户提供了详细的用电数据，帮助他们更好地管理家庭能源消费，推动节能减排。通过结合智能电表与先进的数据分析技术，电力系统可以实现更精确的负荷预测和实时的负荷调度，从而提高电网的效率和可靠性，支持可再生能源的集成，最终推动能源的绿色转型和碳中和目标的实现。

科研问题

•构建有效的数据驱动模型，特别是深度学习模型，通常需要大量的训练数据。这些数据对于模型的准确性和泛化能力至关重要。然而，在实际应用中，尤其是针对电力系统等领域，获得大量高质量的训练数据是一项巨大的挑战。

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•由于成本、监管和隐私方面的限制，电力公司在收集和使用这些数据时面临许多困难。尤其是在涉及客户隐私和敏感数据的场景下，客户获取训练数据的难度更大。这样一来，电力公司往往无法获得足够的训练数据来训练模型，从而影响了数据驱动方法在这些领域的有效性和广泛应用。

科研目的

1.提出了一种基于条件扩散模型（conditional diffusion models）的定制负载曲线合成方法。该方法能够根据每位用户的连续条件信息，实现专属的、高质量的负载曲线合成。

2.同时，我们设计了一种新的网络结构使训练过程更加高效（fast sampling）。