【摘 要】
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在对配电网进行概率潮流计算时,通常采用的风速概率模型存在准确性差、求解参数复杂及多风机出力相关性难以考虑的缺点,为此提出一种采用双向生成对抗网络BIGAN(bidirectiona
【机 构】
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天津大学智能电网教育部重点实验室,国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
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在对配电网进行概率潮流计算时,通常采用的风速概率模型存在准确性差、求解参数复杂及多风机出力相关性难以考虑的缺点,为此提出一种采用双向生成对抗网络BIGAN(bidirectional generative adversarial network)刻画风电出力不确定性的配电网概率潮流计算方法。首先,分析BIGAN的基本原理和训练过程,给出了利用BIGAN生成风功率样本的步骤。其次,以实际风功率数据为原始样本,通过BIGAN获得生成样本,然后考察原始样本和生成样本的时间相关性、概率分布特性及空间相关性,验证B
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