本發明涉及一種基于對抗學習模型的新能源場景生成方法及系統,所述方法包括:生成用于對抗學習模型的神經網絡訓練的樣本集以及每個樣本的標簽;構建判別網絡D和生成網絡G;將隨機向量z和樣本的標簽輸入到生成網絡G中,得到模擬樣本G(z),將模擬樣本G(z)、真實樣本以及樣本的標簽同時輸入到判別網絡D中;對生成網絡G和判別網絡D的神經網絡進行反向傳播訓練,并進行迭代;迭代收斂后,生成網絡G生成并輸出優化的新能源運行場景。本發明能夠克服傳統方法生成出力參數單一、結果不準確、需要大量簡化假設等問題,優化了新能源出力參數,為能源互聯網的隨機優化運行控制提供了數據基礎和保證。
聲明:
“基于對抗學習模型的新能源場景生成方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)