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基于物理信息的去噪扩散概率模型合成电力流数据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型的合成框架，旨在解决智能电网中电力流数据获取不足的问题。实验结果表明，该模型在可行性和统计特征准确性方面优于三种基线模型，显示出在电力系统数据驱动应用中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型的合成框架。
- 该框架旨在解决智能电网中电力流数据获取不足的问题。
- 引入辅助训练和物理信息损失函数以提高数据的可靠性和可行性。
- 实验结果显示该模型在可行性、多样性和统计特征准确性方面优于三种基线模型。
- 研究展示了生成建模在电力系统数据驱动应用中的潜力。
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