找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于广义动态因子模型与生成对抗网络的风电场景生成
Wind Power Scenario Generation based on the Generalized Dynamic Factor Model and Generative Adversarial Network
Young-ho Cho · Hao Zhu · Junghyeop Im · Duehee Lee 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
为开展资源充足性研究，我们利用时空特征（空间和时间相关性、波形、边际和爬坡率分布、功率谱密度以及统计特征）合成了分布式风电场的多个长期风电情景。在情景中生成空间相关性需要为相邻风电场设计公共因子，为远距离风电场设计对立因子。广义动态因子模型（GDFM）可以通过互谱密度分析提取公共因子，但它无法精确复制波形模式。生成对抗网络（GAN）可以通过假样本判别器验证样本，从而合成能体现时间相关性的合理样本。为结合GDFM和GAN的优势，我们使用GAN提供一个滤波器，从观测数据中提取包含时间信息的动态因子，...
解读: 该风电场景生成技术对阳光电源储能与并网产品具有重要应用价值。通过广义动态因子模型与GAN网络的结合，可以准确预测风电功率波动特征，这对ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan系统的容量配置具有重要指导意义。该方法可集成到iSolarCloud平台，提升风储联合运行的经济性。同时，其时空...
知识集成GAN模型用于光伏并网分析中的全年天气随机时间序列模拟
Knowledge-Integrated GAN Model for Stochastic Time-Series Simulation of Year-Round Weather for Photovoltaic Integration Analysis
Xueqian Fu · Fuhao Chang · Hongbin Sun · Pei Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
对于高比例光伏发电的电力系统随机生产模拟而言，气象模拟已变得至关重要。生成式人工智能已成为气象序列随机模拟的核心技术。鉴于生成式人工智能技术在内容生成方面的不可控性，本研究提出了一种由数据与知识融合驱动的年度气象场景随机模拟新方法。融合工作包括构建月度气象生成对抗网络（MWGAN）、一种基于统计概率知识的生成场景质量提升方法，以及一套用于评估生成气象场景的统计机器学习方法。利用中国广东某地48年的气象数据，对所提出的年度气象场景随机模拟方法进行了验证。通过将所提出的模型与五种前沿的生成对抗网络（...
解读: 该知识集成GAN模型对阳光电源光伏储能系统具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器产品线，可用于优化MPPT算法的预测性控制，通过高保真气象序列模拟提升发电功率预测精度；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，全年逐时天气随机模拟可支持储能容量优化配置与充放电策略制定，提升系统经济性...