本發明提供了一種基于變分自編碼器的場景生成方法和裝置,所述方法包括:獲取高維歷史時序數據;通過變分自編碼器降維到二維隱變量空間,獲得若干組場景樣本點集合;對每個場景樣本點進行概率分布建模并分類,獲得子分布分類結果;通過DBSCAN密度聚類,典型場景樣本點和極端場景樣本點;通過變分自解碼器進行解碼,獲得典型場景時序數據和極端場景時序數據。相比于現有技術,充分利用歷史時序數據并保留歷史數據特性,生成符合歷史數據分布特性和時序特性的新能源負荷場景;通過聚類思想識別出典型場景樣本點和極端場景樣本點,有效反映系統可能出現的運行狀況,提高了擬合精度。
聲明:
“基于變分自編碼器的場景生成方法和裝置” 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)