基于LSTM-GAN的风光荷耦合场景生成方法及系统

本发明公开了基于LSTM‑GAN的风光荷耦合场景生成方法及系统，该方法包括：获取省级风光荷数据，省级风光荷数据包括风电出力数据、光伏出力数据和负荷数据；根据省级风光荷数据，采用改进的生成对抗网络模型中的生成器，获得生成场景；改进的生成对抗网络模型是在生成对抗网络模型的生成器中引入全连接层和长短期记忆网络LSTM形成；将高斯随机噪声与真实场景输入到改进的生成对抗网络模型的辨别器中，通过对抗训练方式，交叉训练生成器和辨别器；从改进的生成对抗网络模型中提取训练好的生成器，将高斯随机噪声输入训练好的生成器中，生成随机的日风光荷场景。本发明能够很好地表征风光荷的时序和耦合特征，且模型精度有较大提升。