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低压配电网台区位于输配电系统的末端，是开展配电系统管控的基础环节。受不可抗力的影响，台区终端采集数据普遍存在缺失值，整体数据质量较差，进而影响信息的正确性和决策分析的准确度。传统的数据修复方法忽略了台区数据的周期性和时序性，修复精度较低。本文提出了一种基于生成对抗网络的配电网台区缺失采集数据修复模型，改进了GAN网络的结构，为判别器额外设计了提示机制，使其能够尽可能地利用未缺失信息，潜在地拟合原始数据的分布特征。所提出的方法不需要利用完整的数据集进行训练，整体运行在无监督的环境下，更适用于复杂的生产实际，实验结果表明，文中方法能够高精度地对台区缺失数据进行修复。