基于改进GAN的低压有源台区线损率预测方法及系统

本发明涉及一种基于改进GAN的低压有源台区线损率预测方法及系统，属于数据预测技术领域，解决了现有因缺少样本数据导致线损率预测不准确的问题。包括构建历史样本序列放入历史样本集中；构建包括生成器、特征提取器和判别器的生成对抗网络；生成器根据每条历史样本序列和样本生成策略获取多条生成样本序列；特征提取器分别根据每条历史样本序列及其对应的多条生成样本序列提取真实特征和多条生成特征；判别器对真实特征和生成特征进行判别；获取判别为真的生成特征对应的生成样本序列放入历史样本集，与设备额定容量一起构建预测数据集，对时序神经网络模型进行训练得到线损率预测模型，进而得到预测时刻的线损率。实现了线损率的准确预测。