[发明专利]基于双判别器生成对抗网络的电网静态安全分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于双判别器生成对抗网络的电网静态安全分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收电网静态安全分析请求，所述请求用于请求基于可再生能源场景进行电网静态安全分析；

响应于所述请求，调用双判别器生成对抗网络模型，生成可再生能源场景的出力曲线；

基于所述可再生能源场景的出力曲线进行电网静态安全分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双判别器生成对抗网络模型的极大极小化博弈模型为：

其中，E代表期望值，G表示生成器；D₁、D₂表示判别器；D(G(z))为生成的数据G(z)在判别器D中判别为真的概率；D(x)代表真实数据x在判别器D中判别为真的概率；噪声数据z的分布为z～P_z；P_data(x)为可再生能源数据x的真实分布；α、β为参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用卷积神经网络构造所述双判别器，生成对抗网络模型的生成器和判别器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将可再生能源出力历史数据作为输入量输入到所述双判别器生成的对抗网络模型中，训练得到生成器，使所述生成器生成符合联合分布的可再生能源出力场景的出力曲线。

5.一种基于双判别器生成对抗网络的电网静态安全分析系统，其特征在于，所述系统包括：

接收模块，用于接收电网静态安全分析请求，所述请求用于请求基于可再生能源场景进行电网静态安全分析；

生成模块，用于响应于所述请求，调用双判别器生成对抗网络模型，生成可再生能源场景的出力曲线；

分析模块，用于基于所述可再生能源场景的出力曲线进行电网静态安全分析。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述双判别器生成对抗网络模型的极大极小化博弈模型为：

其中，E代表期望值，G表示生成器；D₁、D₂表示判别器；D(G(z))为生成的数据G(z)在判别器D中判别为真的概率；D(x)代表真实数据x在判别器D中判别为真的概率；噪声数据z的分布为z～P_z；P_data(x)为可再生能源数据x的真实分布；α、β为参数。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，利用卷积神经网络构造所述双判别器，生成对抗网络模型的生成器和判别器。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，将可再生能源出力历史数据作为输入量输入到所述双判别器生成的对抗网络模型中，训练得到生成器，使所述生成器生成符合联合分布的可再生能源出力场景的出力曲线。

9.一种基于双判别器生成对抗网络的电网静态安全分析系统，其特征在于，所述系统包括：处理器、存储器，所述存储器存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的方法。