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针对在历史数据缺失的情况下，现有的新能源发电场景生成方法存在精度较低甚至失效的问题，提出一种基于条件深度卷积生成对抗网络(conditionaldeepconvolutions generative adversarial network,C-DCGAN)的新能源发电场景数据迁移方法。该方法以历史数据大规模缺失的新能源电站为目标电站，以历史数据完整的邻近新能源电站为源电站，通过生成对抗网络模型学习源电站与目标电站之间的场景数据映射关系，进而根据源电站场景数据，生成目标电站场景数据，且所生成的数据符合真实场景数据分布规律。采用实际风电数据集对所提算法和模型进行验证，并应用若干统计学指标，分别对文...
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电网技术
ISSN： 1000-3673
CN： 11-2410/TM
Year： 2022
Issue： 06
Volume： 46
Page： 2182-2190
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