基于LSTM-CGAN 的風(fēng)電場(chǎng)景生成方法

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摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)電場(chǎng)景生成方法未充分利用風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)誤差，以及未合理考慮風(fēng)電序列時(shí)間相關(guān)性的問題，提出了一種基于LSTM-CGAN（LongShort-Term MemoryConditionalGenerativeAdversarialNetwork）的風(fēng)電場(chǎng)景生成方法。該方法在條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程中引入了符合風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差分布的隨機(jī)噪聲，同時(shí)使用深度長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)搭建條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器和判別器。（剩余6042字）