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基于生成对抗网络的可再生能源场景生成方法——风功率与光伏功率场景的应用及扩展研究

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简介：
本研究提出了一种利用生成对抗网络（GAN）技术生成可再生能源场景的方法，专注于风电和光伏发电场景的创建及其应用拓展。通过模拟不同条件下的电力输出情况，该模型为优化能源管理系统、预测电网稳定性提供了有力工具。 基于生成对抗网络的可再生能源场景生成方法包括风功率场景生成和光伏功率场景生成，可用于随机优化、数据扩充等后续研究。以下是可供选择的方法： 1. 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 2. 最小二乘生成对抗网络(LSGAN) 3. Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN) 4. 含梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP) 5. 条件生成对抗网络(cGAN) 任选一个方法，可以使用Python和PyTorch进行编程实现。

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  • 基于生成对抗网络的可再生能源场景生成方法——风功率与光伏功率场景的应用及扩展研究
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    本研究提出了一种利用生成对抗网络（GAN）技术生成可再生能源场景的方法，专注于风电和光伏发电场景的创建及其应用拓展。通过模拟不同条件下的电力输出情况，该模型为优化能源管理系统、预测电网稳定性提供了有力工具。 基于生成对抗网络的可再生能源场景生成方法包括风功率场景生成和光伏功率场景生成，可用于随机优化、数据扩充等后续研究。以下是可供选择的方法： 1. 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 2. 最小二乘生成对抗网络(LSGAN) 3. Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN) 4. 含梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP) 5. 条件生成对抗网络(cGAN) 任选一个方法，可以使用Python和PyTorch进行编程实现。
     
  • MATLAB代码：基于对抗生成网络GAN的风光场景生成算法 关键词：场景生成 GAN 对抗生成网络 风光场景 参考文档：可添加...
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    本文介绍了一种使用MATLAB实现的基于对抗生成网络（GAN）的风光场景生成算法，通过深度学习技术生成逼真的自然景观图像。关键词包括场景生成、GAN和对抗生成网络等。 本段落介绍了一种基于数据驱动的风光新能源场景生成模型的MATLAB代码，该模型使用对抗生成网络（GAN）来实现典型风光场景的生成。通过构建这种网络结构，可以以不同的时间间隔查看训练结果与测试结果，并提供了三种运行方式：a) 时间场景生成；b) 时空场景生成；c) 基于事件的场景生成。相较于传统的蒙特卡洛或拉丁超立方等方法而言，数据驱动的方法更具创新性且可信度更高。
     
  • 基于多风场出力相关性分析的可再生能源场景生成及聚类算法下的场景缩减与概率分配研究
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    本研究探讨了利用多风场出力相关性分析技术进行可再生能源场景的生成和聚类，进而实施场景缩减与概率分配的研究，为提高能源系统灵活性提供新的理论依据和技术手段。 本段落探讨了基于多风电场出力相关性的可再生能源场景生成方法，并通过聚类算法将这些场景减少到几个代表性的场景，每个场景都有确定的出现概率。 提出了一种利用Copula函数（连接函数）描述空间相邻风电场之间相互关系的方法。这种方法可以捕捉变量之间的非线性、非对称性和尾部相关性，且对于边缘分布没有特定限制。文中详细阐述了多个风电场出力的边缘分布函数及如何构造和确定相应的Copula函数，并通过拟合得到最优的Copula函数来生成场景。 整个过程使用MATLAB编程语言实现。
     
  • 基于时空关联的多风电场功率场景生成及评估方法
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    本研究提出了一种基于时空关联性的多风电场功率场景生成与评估的新方法，旨在优化风力发电系统的运行和管理。 含有多个风电场的场景生成技术能够为电力系统的长期规划与运行提供所需的基础数据支持。为了在场景生成过程中考虑多风力发电场所产生的电功率之间的时空相关性，本段落提出了一种两阶段的方法：首先，在第一阶段中运用Copula函数来建模各个风电场之间出力的空间关联性，并由此获得初始的风电出力量化场景；接着，在第二阶段里通过随机微分方程模型对各风电机组发电量的时间序列波动特性进行模拟，进而重构原始得到的场景数据集。这样处理后所生成的新系列能够更好地保留原有时间序列中的自相关特征。 为了检验这些新生成的数据的有效性，我们构建了一套评价指标体系，并且引入了多重分形去趋势波动分析方法来提供描述风电功率的时间序列特性和动态变化特性所需的多维度量化标准。以某一特定区域内的风力发电场为例进行实验验证，在季度尺度上成功地模拟出了该区域内各风电场所产生的电能输出场景，结果显示所提出的方法能够准确再现原始时间序列中的时空关联性特征。
     
  • 基于蒙特卡洛法的风电和光伏功率场景生成方法（MATLAB编程实现）
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    本研究提出了一种利用蒙特卡洛模拟技术来生成风电与光伏发电功率场景的方法，并通过MATLAB进行了具体实现。该方法能够有效预测不同天气条件下的可再生能源输出，为电力系统的规划和运行提供支持。 基于蒙特卡洛的风电功率与光伏功率场景生成方法采用MATLAB编程实现。该方法包括两种形式： 1. 普通蒙特卡洛方法：这种方法不考虑时间相关性。 2. 考虑时间相关性的蒙特卡洛方法：通过利用多元高斯分布来构建时间相关性，从而更好地模拟风电和光伏出力在相邻或相近时间段内的关联特性。 由于单一风能与太阳能的输出功率在同一时段内具有一定的相互影响，因此考虑这种时间相关性对于准确建模至关重要。对比考虑和不考虑相关性的场景生成结果可以发现两者之间存在显著差异。 此外，采用后向削减技术来获取典型场景及其相应的概率分布也是本方法的一部分内容。这些工作由本人独立完成，并提供相关的参考文献以供进一步研究使用。
     
  • 基于概率距离的风光场景快速生成与削减方法
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    本研究提出了一种创新的概率距离算法，用于高效地生成和优化风光场景图像，显著提升了渲染速度及视觉效果。 MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词： - 风光场景生成 - 场景削减 - 概率距离削减法 - 蒙特卡洛法 参考文档： 《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》 仿真平台：MATLAB平台 优势： 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！ 主要内容： 该代码主要进行风电、光伏以及电价场景不确定性模拟。首先由一组确定性的方案开始，通过蒙特卡洛算法生成50种光伏场景。为解决大规模光伏场景带来的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法来减少场景数量至5个。运行后直接输出削减后的五个关键场景及其对应的概率分布，并提供这些结果的可移植性和应用性。
     
  • 基于概率距离的快速风光场景生成与削减方法.zip
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    本研究提出了一种基于概率距离的快速风光场景生成和削减方法，旨在提高图像处理效率及质量。该技术结合统计学原理优化资源消耗，适用于大规模数据集分析。 风光场景生成与削减方法的研究报告基于概率距离快速削减法。此文档探讨了如何利用这一方法有效地创建及减少风景图像中的特定元素或整体景观配置，以优化视觉效果和数据处理效率。研究报告包含了详细的理论分析、实验设计以及结果讨论，为相关领域的研究提供了有价值的参考信息。
     
  • 风能、太阳能和负荷场景生成；风电输出各场景及其概率；光伏发电各场景及其概率；负荷各场景及其概率；场景削减；样本概率设定与优化；样本精简
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    本研究探讨了风能、太阳能发电及电力负荷场景的概率分布，包括不同发电量和负载情况的场景分析，并通过样本精简实现场景削减与优化。 内容概要：本段落介绍了风力发电、光伏发电以及负荷场景的生成方法，并探讨了风电出力各场景及其概率分布、光伏出力各场景及相应的概率分析、各类负荷点的概率模型，还包括如何进行样本削减以优化计算效率的过程。文中还提到了在Matlab平台上使用拉丁超立方抽样技术来模拟不同情况下的电力系统行为，包括初始化样本集合的步骤和基于欧氏距离评估每个样本的重要性等关键环节。
     
  • MATLAB代码实现：利用概率距离进行风光场景快速生成与削减的方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离方法 蒙特卡洛模拟
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    本文提出了一种基于概率距离的MATLAB算法，用于高效地生成和简化风景光效场景。通过运用蒙特卡洛模拟技术，该方法能够快速计算出最优场景布局，并在保持视觉真实性的前提下大幅减少场景中的元素数量，从而实现高效的风光场景削减与优化。 MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词： - 风光场景生成 - 场景削减 - 概率距离削减法 - 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》 仿真平台：MATLAB平台 优势： 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，并非常见的烂大街代码，非常精品。 主要内容： 该代码主要进行风电、光伏以及电价场景不确定性模拟。首先通过一组确定性的方案，利用蒙特卡洛算法生成50种光伏场景。为解决大规模光伏场景导致的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法来减少场景数量至5个。运行后直接输出削减后的五个典型场景及其相应的发生概率，并且代码具有很强的移植和应用性。
     
  • 基于拉丁超立方抽样法的风电、光伏及负荷场景生成方法及其典型场景提取
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    本研究提出了一种结合拉丁超立方抽样技术的创新方法，用于创建包含风力发电、光伏发电和电力需求数据的复杂场景。该方法能够高效地模拟多种环境条件下的能源系统行为，并从中挑选出具有代表性的案例进行深入分析。这种方法对优化可再生能源整合策略及提高电网灵活性至关重要。 基于拉丁超立方抽样的方法可以生成风力发电、光伏发电以及负荷的场景。通过后向场景削减（BR）技术可以获得典型场景及其概率分布。这种方法为风电功率场景、光伏功率场景及负荷场景提供了参考文献，并且可以用MATLAB语言进行完美复现。