基于校正条件生成网络的风氢不确定性场景生成方法

基于校正条件生成网络的风氢不确定性场景生成方法，解决了如何生成不确定性场景的问题，属于新能源不确定性场景生成领域。本发明包括：步骤1、根据GAN网络模型，构建生成器和判别器的损失函数；步骤2、训练时，将风电的预测数据和真实数据输入到条件校正器进行校正，得到校正后的风电样本数据，再将校正后的风电样本数据同时输入至生成器和判别器，生成器提取风电样本数据的分布特征，生成不确定场景数据，再将不确定场景数据输入至判别器，判别器输出识别为真的数据，生成器根据判别器的输出进行更新，直至收敛，完成训练；步骤3、利用训练完成的生成器对各种不确定性场景进行具体识别。