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由于风电出力的随机性和时间相关性,利用常规的短期点或区间预测方法所得到的风电数据,无法支撑高比例风电接入下电力系统的鲁棒调度和可靠运行。提出一种基于时间生成对抗网络(TimeGAN)的风电随机场景预测模型。首先,将风电样本分解为静态和时间序列数据,并搭建嵌入、复现、生成和判别网络结构;其次,以静态和时间序列数据为样本,联合训练嵌入和复现网络;最后,以嵌入网络输出为样本,对抗训练生成和判别网络,并将生成网络输出反馈至嵌入-复现训练以检验时间序列拟合效果。以最小化重构、有监督和无监督损失为目标,模型深度学习风电时间特性并预测随机场景。算例验证了所提模型的有效性。 相似文献
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功能高分子材料,简称功能高分子,是指那些可用于工业生产中的具有物理和化学功能如光、电、磁、声、热等特性的高分子材料.例如感光高分子、导电高分子、光电转换高分子、医用高分子、高分子催化剂等.主要对功能高分子材料及发展进行了介绍. 相似文献
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