一种低量测环境下的电力系统数字孪生模型数据增强方法

本申请涉及一种低量测环境下的电力系统数字孪生模型数据增强方法。所述方法包括：首先，获取电力系统初始数据并进行预处理，得到训练数据集；之后，建立物理约束条件；之后，基于所述物理约束条件构建物理约束生成对抗网络模型，所述物理约束生成对抗网络模型包括生成网络和判别网络，其中，所述生成网络用于修复数据，所述判别网络用于判别修复数据的真实率；之后，基于所述训练数据集训练所述物理约束生成对抗网络模型，包括判别网络更新与生成网络更新；最后，将待修复电力系统数据输入训练后的物理约束生成对抗网络模型，得到增强数据。实现了数据的物理一致性和可靠性增强，提高了数字孪生模型的精度、稳定性和泛化能力。