【摘 要】
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根据《2019年中国能源集团500强分析报告》,我国能源电力系统为新旧能源混合的多源体系架构,并亟待电力能源产业的智能化革新和产业升级。电力网络智能化是我国能源技术发展战略中的重要一环,具有举足轻重的地位。电网智能化包括基于先进传感器技术的电网自主态势感知和调控等多个部分,其中电网自主态势感知在整个智能化进程中具有基础性的重要地位。然而,目前针对智能电网态势感知研究中光伏出力数据生成往往受限于大数
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根据《2019年中国能源集团500强分析报告》,我国能源电力系统为新旧能源混合的多源体系架构,并亟待电力能源产业的智能化革新和产业升级。电力网络智能化是我国能源技术发展战略中的重要一环,具有举足轻重的地位。电网智能化包括基于先进传感器技术的电网自主态势感知和调控等多个部分,其中电网自主态势感知在整个智能化进程中具有基础性的重要地位。然而,目前针对智能电网态势感知研究中光伏出力数据生成往往受限于大数据存储分析能力不足,且未能有效结合时下前沿人工智能技术,故而生成的时序数据在时间粒度上不够精细,无法有效针对时序场景数据的需求提供足量的细粒度生成数据。故本文主要针对光伏出力时序数据中的细粒度时序数据生成重要问题进行研究,并提出基于时空模态交叉技术的条件Wasserstein生成对抗网络（CWGAN）时序数据生成方法。并且本文方法针对CWGAN模型作了进一步改进,完成了功能模块间的有效衔接。本文方法可以有效挖掘电网已知观测节点之间的时空关联,并实现由空间关联到时序关联的跨模态的时序数据生成。在本文实验环节,该方法在NREL公开光伏数据集上进行了测试,并集中测试了其中来自美国五个州的光伏数据,不同的数据集具有不同的数据特征,如观测节点数量和节点空间密度等。并且还将CWGAM模型同其他同类问题方法进行对比实验,发现CWGAN模型在数据生成效果和模型训练时间上相对于其他前沿方法具有综合优势。并且,本文方法还对CWGAN模型的可靠性和稳定性加以测试,总结得出了CWGAN模型在不同数据集上均能够稳定运行,受数据集变化影响较小且可靠性更高。
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