申请/专利权人：清华大学;雅砻江流域水电开发有限公司

申请日：2021-10-26

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114021437B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06Q50/06;G06F113/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.02.25#实质审查的生效;2022.02.08#公开

摘要：本申请属于电力系统多能互补协调运行技术领域，涉及一种风电光伏有功场景生成方法、装置、电子设备和存储介质。首先需要收集历史风电和光伏有功出力数据，并进行数据清洗、数据样本集选取和数据维度调整等预处理；其次，构建起包含生成器、编码器和判别器的含推理模型的生成对抗网络；通过将历史数据输入神经网络，并采用一定的训练顺序，通过降低各自损失函数的方式进行参数更新；最后得到能刻画风电和光伏有功出力特性的生成样本，经过性能检验后的风电和光伏有功出力特性的生成样本可用于后续多能互补协调运行模型的研究。

主权项：1.一种风电光伏有功场景生成方法，其特征在于，包括：获取历史风电、光伏发电有功功率数据，对数据进行预处理，得到真实样本x；构建一个生成对抗网络，确定网络结构和参数；利用真实样本x中的训练集样本，对生成对抗网络进行训练；利用真实样本x中的验证集样本，对生成对抗网络进行性能检验；所述生成对抗网络，包含生成器、编码器和判别器，其中：所述生成器的输入为随机噪声z，经过两个全连接层、变形层和三个反卷积层，得到的输出为Gz；所述编码器的输入为真实样本x中的训练集样本，经过三个卷积层、一个荡平层和两个全连接层，得到的输出为GEx；判别器的输入为随机噪声为z或所述编码器输出GEx，经过两个全连接层，输出第一结果，判别器的输入为随机噪声为z或所述编码器输出GEx，经过两个全连接层，输出第一结果，判别器的输入为所述生成器输出Gz或真实样本x中的训练集样本，经过两个卷积层和一个变形层，得到第二结果，第一结果和第二结果通过一个拼接层，拼接在一起，再经过三个全连接层，输出得到判别值DGz,z或判别值Dx,GEx；所述利用真实样本x中的训练集样本，对生成对抗网络进行训练，包括：1设定生成器、编码器和判别器训练过程中的目标函数分别为：其中，生成器和编码器的目标函数为： 判别器的目标函数为： 其中，G0z和分别代表生成器和编码器在上一阶段的优化结果，λ1和λ2分别代表两个正则项的系数，其中λ对应正则项的系数，λ的取值范围为0-1；其中和满足： 式中c为服从[0,1]均匀分布的随机变量；2设置生成对抗网络的训练参数如下：2-1真实样本x中的训练集样本对批处理batch为40；2-2生成器、编码器和判别器中的各输出层采用Sigmoid作为激活函数，其它各层采用ReLU或Leaky-ReLU作为激活函数；2-3设定ndis＝3，即每个循环中，判别器D训练三次，生成器和编码器各训练一次；2-4判别器D的目标函数的正则项系数为λ＝10，生成器G和编码器E目标函数的正则项系数为λ1＝4,λ2＝2；3训练过程如下：3-1初始化生成器G、编码器E和判别器D的参数；3-2从高斯分布pgz中选取m个噪声样本{z1,...,zm}；3-3从真实样本集x中的训练集中选取m个样本{x1,...,xm}；3-4用生成器将{z1,...,zm}映射为Gzi,i＝1,...,N；3-5用编码器将{x1,...,xm}映射为GExj,j＝1,...,N；3-6利用以下公式，计算出 3-7得到判别器对生成器输出的判别结果DGzi,zi,i＝1,...,N；3-8得到判别器对编码器输出的判别结果Dxj,GExj,i＝1,...,N；3-9利用生成器和编码器的目标函数计算生成器和编码器的损失；3-10利用判别器的目标函数计算判别器的损失；3-11按照下面的公式更新生成器参数、编码器参数和判别器参数θG、θE、θD： 其中，θG,t-1、θE,t-1、θD,t-1、θG,t、θE,t、θD,t分别为第t-1轮循环后的生成器、编码器和判别器参数，以及第t轮训练后的生成器、编码器、判别器参数；3-12重复步骤3-2-3-11步，直到模型参数θG,t、θE,t、θD,t收敛，完成生成对抗网络的训练。

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