【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种可再生能源发电，特别涉及一种考虑时空相关性的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法。
技术介绍
1、在能源结构低碳化转型的背景下，风力发电在电力系统中所占比例不断提高，准确建模风电出力对实现电力系统合理规划运行具有重要意义。现有的风电出力场景生成方法主要包括基于概率模型的场景生成方法以及基于深度学习的场景生成方法。基于深度学习的场景生成方法无需对数据进行统计假设，利用风电出力数据对深度学习模型进行训练更新，能够准确、灵活和有效地刻画风电出力的未知分布及复杂特性。
2、然而对于部分新建、扩建风电场，其历史数据存在缺失或不足等情况，现有的基于深度学习的场景生成方法生成的风电出力场景无法较好地反映风电出力的不确定性，场景数据准确度下降。此外，有部分研究提出利用相邻风电场风电出力时空相关性实现数据缺失风电场场景生成，但并不是所有的相邻风电场风电出力特征均与数据缺失风电场相似，而且相似程度的高低也会导致数据迁移的效果变差以及场景生成的准确性，现有方法并没有从定量的角度衡量不同风电场之间的风电相似程度，也没有按照相似度...
【技术保护点】
1.一种数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤一中的相似数据域匹配方法具体操作如下：
3.根据权利要求2所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤二的具体操作如下：
4.根据权利要求3所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤三的具体操作如下：
5.根据权利要求1所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤一中获取参考风电场中的源域数据和目标风电场的少量样...
【技术特征摘要】
1.一种数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤一中的相似数据域匹配方法具体操作如下：
3.根据权利要求2所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤二的具体操作如下：
4.根据权利要求3所述的数据缺失风电场短期风电出力场景生成方法，其特征在于，步骤...
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