上海电力大学 罗萍萍等｜基于CGAN台风气象下负荷场景生成
本文提出了一种针对台风天气下的负荷场景生成新方法，该方法的特点为：1）合理计及台风的等级、登录位置、持续周期等特征，对台风下负荷样本拆分为相同维度并进行标签给定，并将标签与CGAN的“条件”结合，使得更易挖掘台风负荷样本特征。2）将常规负荷样本输入至CGAN进行预训练，结合数据扩充策略克服了台风下负荷样本集稀少而导致人工智能模型训练学习困难问题，提升了模型生成效果。3）创新性将CGAN用于台风下负荷样本的特征提取，实现了台风气象下负荷场景的有效生成。实际算例验证了文中所提算法的有效性和先进性。
- 2025-03-27
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