一种基于改进生成对抗网络的风光典型运行场景的生成方法

本发明涉及系统优化与调度领域，一种基于改进生成对抗网络(GAN)的风光典型运行场景的生成方法。步骤如下：(1)建立基于模型网络结构的GAN优化模型。纳入额外的约束和条件，以精确指导GAN的训练过程。通过在生成器(G)和判别器(D)的输入中嵌入额外的标签信息引导GAN的训练，使其生成的样本能够精准满足特定需求。条件生成对抗网络(CGAN)融合了监督学习与无监督学习的策略，并额外引入了类别标签或其他有助于样本生成的辅助信息。(2)建立基于目标函数的GAN优化模型。目标函数在GAN的训练过程中起着决定性的作用，指导网络参数优化方向。采用带有梯度惩罚的WGAN(WGAN‑GP)模型，该模型摒弃了传统的权重裁剪方法，转而采用梯度惩罚项来增强模型的稳定性。通过限制判别器D的梯度不超过预定的Lipschitz常数K，构建了梯度惩罚项，确保模型满足K‑Lipschitz连续性条件。同时将WGAN‑GP与CGAN的训练目标函数相结合，以生成满足特定要求的风光发电功率场景。(3)针对具体的应用场景和数据特性，设计适合的神经网络结构。确定神经元的数量、层次结构以及激活函数等关键要素。为了提升模型的特征提取能力，选择卷积神经网络(CNN)替代作为基础网络架构，有效捕获样本的深层次特征。(4)运行场景生成模型训练及其评价指标的建立。在模型训练阶段，利用大量的风光运行场景数据对GAN进行训练，并通过不断迭代和调整网络参数，使GAN能够生成符合目标函数要求的场景。同时，建立全面的评价指标体系，以全面评估生成的场景在质量和多样性方面的表现。