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...