基于条件生成对抗网络的风电功率日前场景生成方法及其在电力系统优化调度中的应用

基于风电的风向不稳定，调度也总是有点玄学。cGAN 的风电日前场景生成方法就挺有意思的，能用深度学习的方式，把风电出力的“不确定性”变得可预测一些。模型用的是PyTorch，结构不复杂，逻辑也清晰。适合对电力系统调度、或者风电预测方向感兴趣的你试试看。

基于条件的生成方式，cGAN能根据输入，比如天气、历史出力啥的，生成一堆“出现”的风电出力场景。这对做日前调度模型来说，蛮关键的。否则光靠点预测，误差大得让人头秃。

代码用Python写的，训练部分虽没完全展开，但主结构和关键代码都给了。比如生成器、判别器的搭建思路，损失函数的定义啥的，参考价值高。你要是真想跑通，可以按它的套路补全训练逻辑。

最妙的地方是它不仅能用在调度上，风电预测、新能源场景生成、鲁棒优化这些场景也能套得上。你甚至可以拓展到光伏出力预测、或者其他时间序列问题上去。

如果你搞过GAN、玩过PyTorch，基本能一眼明白怎么用。如果你新手，那也值得看看代码风格和思路，起码知道风电预测还能这么搞。想深入的话，几个相关文章也推荐点进去看看。

对了，源码部分展示得还行，但完整训练流程要你自己补齐。想拿来直接部署？得多调调，看看实际场景怎么配。你可以从这几个相关资料入手，思路会更清晰一点：

• 考虑风电功率不确定性的出力上报策略
• 深度学习的不确定性估计和鲁棒性
• 深度学习不确定性量化技术

如果你正烦恼风电不稳定带来的调度问题，可以试试用cGAN生成一批合理场景，搞定你的优化模型。