技術(shù)編號：40389563
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明屬于小樣本場景生成，具體涉及基于改進lsgan的多風(fēng)電場小樣本聯(lián)合場景生成方法。背景技術(shù)、在廣域多風(fēng)電場風(fēng)電功率預(yù)測中，存在著低風(fēng)速與高風(fēng)速小樣本場景歷史風(fēng)電出力及風(fēng)速數(shù)據(jù)稀缺問題，導(dǎo)致預(yù)測模型無法得到充分訓(xùn)練，進而嚴(yán)重影響預(yù)測精度。在采用傳統(tǒng)方法對低風(fēng)速與高風(fēng)速的小樣本數(shù)據(jù)進行生成時，不同類別的小樣本數(shù)據(jù)概率密度函數(shù)差異大，存在模式崩潰的危險。改善小樣本數(shù)據(jù)生成模型，有助于提高風(fēng)電預(yù)測精度，提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性。技術(shù)實現(xiàn)思路、本發(fā)明的目的在于提供基于改進lsgan的多風(fēng)電場小樣本聯(lián)合場...
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