摘要
本发明公开了一种基于生成式对抗网络的光伏电站有监督数据生成方法,用于数据增广技术领域,该光伏电站有监督数据生成方法包括以下步骤:初始化生成器和判别器,随机抽取训练样本;利用训练样本训练生成器与判别器,通过生成器生成符合光伏电站数据集分布的合成数据集;通过K均值聚类算法对合成数据集与光伏电站数据集的特征进行聚类,观察聚类中心和特征分布,并通过无监督聚类法评估合成数据集与真实数据集的特征分布差异,评估合成数据集的质量。本发明通过密度值排序、初始中心选择等步骤,实现了聚类的精细划分,结合密度值的计算和网格划分方法,有效避免了聚类过程中的初始中心选择偏差。
技术关键词
光伏电站
生成式对抗网络
数据生成方法
初始聚类中心
发电量
K均值聚类算法
损失函数优化
密度
数值
网格划分方法
传播算法
标签
无监督
崩溃现象
表达式
加权平均法
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降碳方法
入炉煤
发电量
历史运行数据
区间鲁棒优化
短期负荷预测方法
组合预测模型
多用户
GCN模型
负荷预测模型
生成式对抗网络模型
多模态
分类器模型
节点特征
神经网络模型