随着可再生能源逐步渗透,电力系统随机性不断加强,其不确定性为调度、规划、运行带来了更大的挑战,因此需要研究针对不确定进行建模的方法.提出一种基于生成对抗网络的负荷场景随机生成方法,该方法基于深度卷积生成对抗网络架构,以JS散度作为目标函数,对生成器以及判别器交替进行训练.针对生成负荷序列质量的衡量,从数据多样性以及锐度2个方面,提出TSTR(train on synthetic test on real)以及TRTS(test on real train on synthetic)2个指标,基于支撑向量回归模型进行判断,实验结果表明,随着训练的进行,生成器产生的数据质量逐渐提高,且当训练完成时可以产生满足多样性以及锐度要求的数据.
负荷场景生成 生成对抗网络 多样性 锐度 支持向量回归算法