基于DCGAN的可再生能源风功率与光伏功率场景生成方法

风功率和光伏功率的预测不好搞，尤其碰上数据稀疏、噪声大的情况，模型就容易翻车。DCGAN的思路挺巧的，用卷积做生成建模，模拟出接近真实的风速和光照场景，不仅能补数据，还能提升模型鲁棒性。你要是正好在搞可再生能源方向的建模，这套方案值得试一试。

DCGAN 的整体结构和 CNN 有点像，思路也直白——判别器学会区分真假数据，生成器反着干，骗过判别器。文里还带了几种变体：LSGAN、WGAN、cGAN，各有千秋，想跑得稳的可以看看 WGAN，想加条件控制的用 cGAN 更合适。

代码部分用的是PyTorch，结构清晰，逻辑不绕。数据准备、模型构建、训练流程都有示例，适合拿来跑通一遍。像Generator、Discriminator这些类的写法也比较规范，熟悉 GAN 的朋友上手会快。

风能和光伏这种典型的时间序列问题，生成对抗网络不是万能药，但用来扩展训练集、做场景模拟还是蛮靠谱的。你甚至可以把生成器产出的数据加到真实样本里，一起训练主模型，提升泛化能力。

，如果你有一定的 Python 基础，了解点 GAN 的基本原理，想在能源建模方向搞点新花样，这篇文章挺适合入门试试水。文末还有不少参考链接，想拓展的可以顺着继续看。