基于改进CGAN的新能源极端天气场景生成方法及系统

本发明提供了基于改进CGAN的新能源极端天气场景生成方法及系统，所述方法应用于包括数据处理模块、模型构建模块、训练处理模块和场景生成模块的系统，具体为：基于各类型极端天气下新能源的历史出力信息，提取新能源的极端出力特征，确定各类型极端天气场景对应条件信息；基于极值理论，通过概率分布迁移对历史出力信息进行数据增强；结合长短期记忆网络和条件信息嵌入，构建并训练条件生成对抗网络；调输入对应条件信息和随机噪声向量至条件生成对抗网络，生成目标新能源极端天气场景。本发明通过特征量化、概率增强与条件生成的协同作用，强化对极端天气下新能源出力相关性的学习能力，保障生成场景能够贴合实际。