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申请/专利权人：华北电力大学;国网冀北电力有限公司经济技术研究院;北京新源智慧互联科技有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228046A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/23211;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/088;G06N3/09;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种基于数据驱动的风光出力典型场景生成方法，属于新能源发电领域。本发明方法将卷积网络融合进入对抗网络GAN的生成器和判别器中，并采用Wasserstein距离改进传统GAN算法中的JS散度，得到改进后的对抗网络C‑DCWGAN进行场景预测。本发明方法考虑大量历史风光出力场景数据集，用C‑DCWGAN基于设定的气象条件生成符合新能源出力特征的场景集合，并基于并将皮尔逊相关系数和后向场景削减法对场景集合进行削减，最终提取出典型场景。本发明方法较现有技术能生成更精确的新能源典型出力场景用于电力系统调度优化研究。
主权项：1.一种基于数据驱动的风光出力典型场景生成方法，其特征在于，包括如下步骤：从历史风光出力场景数据集中根据指定的气象条件选取相应的多个历史风光出力数据作为真实数据，基于真实数据确定噪声数据，将选定的气象条件作为条件数据，基于真实数据、噪声数据和条件数据构成训练集训练对抗网络；基于噪声数据和条件数据使用训练好的对抗网络的生成器生成目标场景集合；基于目标场景集合得到典型场景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学;国网冀北电力有限公司经济技术研究院;北京新源智慧互联科技有限公司 一种基于数据驱动的风光出力典型场景生成方法
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