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申请/专利权人：国网经济技术研究院有限公司;华北电力大学;国网甘肃省电力公司经济技术研究院
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种月度源荷随机场景生成方法和系统，包括：收集风电功率、光电功率和负荷功率源荷数据，并按照月度时序整理成数据集。设计生成器和判别器的网络结构，使其互为镜像，并通过渐进增长逐步生成由低分辨率向高分辨率增长的月度源荷场景集。在训练过程中，利用渐进式增长机制以及多种训练策略和目标函数，提高了模型的稳定性和效率。通过对风‑光‑荷时序序列的纵向拼接和多时间尺度卷积模块的特性，增强了网络对源荷各自时序特征和相关性的提取能力。最终，生成了高质量的多时间间隔的源荷随机场景集，其中包括720月度场景，可用于电力系统规划、运营决策以及电量交易等应用领域，具有重要的实用价值和应用前景。
主权项：1.一种月度源荷随机场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：收集源荷数据，并按月度时序整理成数据集；所述源荷数据包括：风电功率、光电功率、负荷功率；确定所述数据集的数据分辨率和时间间隔；设计生成器和判别器的网络结构，使生成器和判别器互为镜像；判别器接受真实样本的数据分辨率随判别器网络的层数增加而增加；生成器通过渐进增长生成由低分辨率向高分辨率逐步增长的场景集；在低维隐空间内捕捉月、周下的日级别时序基本模式和趋势；随着训练进行，逐渐增加数据分辨率、减小场景的时间间隔，以最终实现月度源荷场景生成；在生成场景过程中，根据相同时刻作为拼接条件，将不同源荷的实测数据按顺序匹配后进行拼接；采用多层卷积提取采样点功率值和时序特征，并利用滑动窗口特性捕捉不同数据源之间的相互关系；生成器最终输出月度源荷场景；在生成器和判别器中采用LeakyReLU作为激活函数；使用带梯度惩罚项的Wasserstein距离作为损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网经济技术研究院有限公司 华北电力大学 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 一种月度源荷随机场景生成方法和系统
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