审稿意见

一、稿件概述

本文题为“基于生成对抗网络补全数据的配网状态优化”，由徐婕、白隆、顾晋豪和俞斌等人撰写。文章提出了一种基于双向循环生成对抗网络（WGAN-GP-BRNN）的数据补全模型，旨在解决配电网中因数据采集系统故障导致的实时量测数据缺失问题，并通过数据补全和修正实现配网状态优化。文章首先介绍了研究背景和意义，随后详细阐述了模型构建、数据补全与修正方法，并通过IEEE33节点算例验证了模型的有效性。

二、审稿意见

学术价值与创新性
学术价值：文章针对配电网中实时量测数据缺失的问题，提出了一种基于生成对抗网络的数据补全方法，这对于提高配电网状态评估的准确性和可靠性具有重要意义。文章的研究成果对于智能电网的建设和运行管理具有实际应用价值。
创新性：文章在生成对抗网络的基础上，引入了双向循环神经网络（BRNN），构建了WGAN-GP-BRNN模型，用于提高数据补全的精度和稳定性。这一创新点在一定程度上克服了传统生成对抗网络在数据补全中的不足，具有一定的学术创新性。
内容质量
逻辑结构：文章结构清晰，逻辑严密。从研究背景、模型构建、数据补全与修正方法到算例分析，各部分内容衔接紧密，层层递进，易于读者理解和把握文章的核心内容。
理论分析：文章对生成对抗网络和双向循环神经网络的基本原理进行了简要介绍，并详细阐述了模型构建和数据补全与修正方法的理论依据。理论分析深入且准确，为文章的实验验证提供了坚实的理论基础。
实验验证：文章通过IEEE33节点算例对提出的模型进行了验证，实验结果表明模型在数据补全和配网状态优化方面具有较好的效果。实验设计合理，数据详实，结论可信。
语言表达与格式规范
语言表达：文章语言表达准确、流畅，专业术语使用恰当，没有出现明显的错别字或语法错误。文章结构严谨，条理清晰，具有较高的可读性。
格式规范：文章格式规范，符合学术期刊的投稿要求。标题、摘要、关键词、正文、参考文献等各部分内容齐全，排版整齐，易于审阅。
修改建议
补充实验细节：建议在算例分析部分补充更多实验细节，如模型训练的具体参数设置、实验数据的预处理方法等，以便读者更好地复现实验结果。
讨论模型局限性：虽然文章提出的模型在实验中表现出较好的效果，但仍存在一定的局限性。建议作者在讨论部分增加对模型局限性的分析，如模型在处理复杂数据集时的性能表现、模型训练时间等，以便读者更全面地了解模型的特点和适用范围。
优化图表呈现：建议对文章中的图表进行优化，如增加图表标题、图例和坐标轴标签等，以提高图表的可读性和信息量。同时，注意保持图表与正文的对应关系，确保图表能够准确反映正文内容。
投稿建议
本文具有较高的学术价值和创新性，且内容质量良好，符合《中国电力》期刊的投稿要求。建议作者在修改完善后向该期刊投稿。
在投稿前，请作者认真审阅并修改文章，特别是注意补充实验细节、讨论模型局限性和优化图表呈现等方面的问题。同时，请确保文章格式规范、语言表达准确流畅，以提高稿件的录用率。
三、总结

综上所述，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据补全方法，旨在解决配电网中实时量测数据缺失的问题，并通过数据补全和修正实现配网状态优化。文章具有较高的学术价值和创新性，内容质量良好，但在实验细节、模型局限性和图表呈现等方面仍需进一步完善。建议作者在修改完善后向《中国电力》期刊投稿。