【可再生能源场景生成】使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法研究（该方法基于两个互连的深度神经网络与基于概率模型的现有方法相比）（Python代码实现）

原创 于 2025-07-04 20:37:14 发布 · 969 阅读 · 29 ·
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

一、可再生能源场景生成的技术需求与挑战

二、生成对抗网络（GAN）的核心机制与优势

1. GAN的基本架构

2. 相较于概率模型的优势

三、GAN在可再生能源场景生成中的关键技术演进

1. 基础GAN的改进方向

2. 典型应用架构

3. 双深度神经网络架构的创新

四、与传统概率模型的性能对比验证

1. 生成质量对比

2. 计算效率提升

五、研究挑战与未来方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Python代码、数据、文章下载

💥1 概述

情景发电是可再生能源渗透率高的电力系统运行和规划的重要步骤。在本文中，提出了一种使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法，该方法基于两个互连的深度神经网络，与基于概率模型的现有方法相比，我们的方法是数据驱动的，在时间和空间维度上捕获了大量相关资源的可再生能源生产模式。为了验证，我们使用了来自NREL积分数据集的风能和太阳能时间序列数据。证明所得，所提出的方法能够以完全多样的行为生成真实的风力和光伏功率分布我们还说明了如何在训练期间使用标记数据，根据不同的兴趣条件生成场景。例如，场景可以根据天气事件（例如

大风天、强烈的斜坡事件或大的预测误差）或一年中的时间（例如，7月的一天的太阳能发电）。由于神经网络的前馈性质，无需复杂的采样技术，就可以非常有效地生成场景。

GAN背后的直觉是利用深度神经网络（DNN）的力量，既表达复杂的非线性关系（生成器），又对复杂信号进行分类（鉴别器）。GAN的关键见解是在生成器DNN和鉴别器DNN之间建立一个最小最大两人游戏（因此名称中使用了“对抗性”）

在每个训练时期，生成器更新其权重以生成“假”样本，试图“欺骗”鉴别器网络，而鉴别器试图区分真实历史样本和生成的样本之间的差异。理论上，在达到纳什均衡时，GAN的最优解将为我们提供一个生成器，该生成器可以准确地恢复真实数据的分布，因此鉴别器将无法区分样本是来自生成器还是来自历史训练数据。此时，生成的场景与真实历史数据无法区分，因此尽可能真实。图2显示了我们特定环境下GAN培训程序的总体架构。

一、可再生能源场景生成的技术需求与挑战

可再生能源（风能、太阳能等）的波动性和不确定性给电网规划与运行带来核心挑战：

  1. 间歇性与时空关联性
    • 风光出力受天气影响呈现强随机性，且多站点间存在复杂时空相关性
    • 传统年均值静态评估无法满足高精度调度需求
  2. 概率建模的局限性
    • 气候时变性、机组非线性转换导致先验概率分布假设困难
    • 传统方法（蒙特卡洛、Copula函数等）难以同步捕捉时序波动与空间依赖特征
  3. 高质量场景的生成要求
    • 需同时满足：概率分布拟合度（如出力波动统计特性）、时序模式保真（如日内波动规律）、空间相关性还原（多站点联合出力）

关键结论：[[9,14,17-19]]表明，概率模型的显式假设瓶颈与多维特征耦合问题是传统方法的根本缺陷。

二、生成对抗网络（GAN）的核心机制与优势

1. GAN的基本架构

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  • 生成器G：将潜在空间噪声z∼pz(z)z∼pz​(z)映射为生成样本G(z)G(z)，目标欺骗判别器
  • 判别器D：二分类器评估样本来源真实性，目标识别生成样本
  • 对抗过程：通过Min-Max博弈达到纳什均衡：
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然后，在训练过程中，生成器产生一个“假”数据，判别器评估这个“假”数据和真实数据的相似度，并根据评估结果更新判别器和生成器的权重。生成器的目标是生成类似于训练数据的“假”数据，而判别器的目标是识别“真实”数据和生成器生成的“假”数据。两个网络通过博弈的方式相互对抗学习，最终生成器可以生成与训练数据相似的新数据。2.在每一步迭代中，生成器生成一个“假”数据，判别器评估这个“假”数据和真实数据的相似度；4.生成器再次生成一个“假”数据，判别器再次评估这个“假”数据和真实数据的相似度；
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