文档名：基于自编码器与生成对抗网络的风电周度场景生成方法
摘要：随着"双碳目标"的提出,发展低碳清洁能源发电技术势在必行,模拟其出力特性对电力系统可靠运行提供重要保障.针对周度出力场景时序性与不确定性模拟难度大的问题,本文提出了一种结合自编码器与生成对抗网络的周度场景生成方法,首先通过深度卷积自编码器(DCAE)的特征自提取能力高效地抽象序列隐特征,起到降维的作用;其次结合K-means聚类技术与对抗生成网络(CGAN)生成典型周度场景;最后通过算例验证了本文所提方法在模拟具有时序性与不确定性的周度场景上有较高的适用性.
Abstract：Withtheproposalofthe"Double-CarbonTarget",itisimperativetodeveloplow-carboncleanenergypowergenerationtechnology.Simulationofitsoutputcharacteristicsprovidesanimportantguaranteeforthereliableoperationofthepowersystem.Aimingatthedifficultyofsequentialityanduncertaintysimulationofweeklyoutputscenarios,ascenariogenerationmethodcombiningAutoencoderandGenerativeAdversarialNetworksisproposedinthispaper.Firstly,thehiddenfeaturesofthesequenceareextractedefficientlybythefeatureself-extractionabilityofDeepConvolutionalAutoencoder(DCAE),whichplaysaroleindimensionreduction.Secondly,combinedwithK-meansclusteringtechnologyandConditionalGenerativeAdversarialNetworks(CGAN)withWassersteintypicalweeklyscenariosaregenerated.Finally,anexampleisusedtoverifythehighapplicabilityoftheproposedmethodinthesimulationofperiodicscenarioswithsequentialityanduncertainty.
作者：孙义豪 郭勇 冯健冰 全少理 丁岩 于昊正 任洲洋 Author：SUNYihao GUOYong FENGJianbing QUANShaoli DINGYan YUHaozheng RENZhouyang
作者单位：国网河南省电力公司经济技术研究院,河南郑州450000输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学),重庆400044
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：TM743
关键词：周度场景生成 自编码器 生成对抗网络 清洁能源发电
Keywords：weeklyscenariogeneration autoencoder generativeadversarialnetwork cleanenergypowergenera-tion
机标分类号：TP391TM715TM615
在线出版日期：2024年1月15日
基金项目：国家重点研发计划基于自编码器与生成对抗网络的风电周度场景生成方法[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(12)孙义豪 郭勇 冯健冰 全少理 丁岩 于昊正 任洲洋随着"双碳目标"的提出,发展低碳清洁能源发电技术势在必行,模拟其出力特性对电力系统可靠运行提供重要保障.针对周度出力场景时序性与不确定性模拟难度大的问题,本文提出了一种结合自编码器与生成对抗网络的周度场景生成...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于自编码器与生成对抗网络的风电周度场景生成方法 Weekly scenario generation method based on autoencoder and generation adversarial network
基于自编码器与生成对抗网络的风电周度场景生成方法.pdf
- 文件大小:
- 2.66 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
