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龙图腾网获悉国网电力科学研究院有限公司申请的专利基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115758131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211272477.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法、装置及系统是由薛峰;李威;刘福锁;窦春霞;张学广;朱玲;王骞;许剑冰;郑亮;郄朝辉;李兆伟;胡阳;周霞设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法、装置及系统，包括将获取到的预测风电数据和真实风电数据划分为训练集和测试集；获取预设的校正条件生成对抗网络，所述校正条件生成对抗网络包括条件校正器、判别器和生成器；所述条件校正器用于对接收到的数据进行校正，其输出端分别与所述判别器和生成器相连；利用所述训练集训练所述校正条件生成对抗网络，直至判别器和生成器之间达到Nash均衡；利用训练好的校正条件生成对抗网络输出风电场景数据。本发明能够获得更加准确的风电场景数据。

本发明授权基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于校正条件生成对抗网络的风电场景数据生成方法，其特征在于，包括： 将获取到的预测风电数据和真实风电数据划分为训练集和测试集； 获取预设的校正条件生成对抗网络，所述校正条件生成对抗网络包括条件校正器、判别器和生成器；所述条件校正器用于对接收到的数据进行校正，其输出端分别与所述判别器和生成器相连； 利用所述训练集训练所述校正条件生成对抗网络，直至判别器和生成器之间达到Nash均衡； 利用所述训练集和测试集对训练好的校正条件生成对抗网络完成交叉验证； 利用训练好的校正条件生成对抗网络输出风电场景数据； 所述条件校正器包括第一层网络和第二层网络； 将训练集中的预测风电数据分为预测失准事件A1和预测合理事件A2； 当所述训练集输入至所述条件校正器后，利用所述第一层网络根据预测误差，判断预测失准事件A1是否发生； 当判断完预测失准事件A1后，利用所述第二层网络基于改进旋转门算法识别出预测失准事件A1下的风电爬坡事件A3； 将预测风电数据中识别为风电爬坡事件A3的数据片段保留，剩余数据片段利用对应的真实风电数据替换，生成新的预测风电数据，用作条件标签输入至生成器和判别器；所述利用所述第二层网络基于改进旋转门算法识别出预测失准事件A1下的风电爬坡事件A3，具体包括： 将训练集中的真实风电数据输入至旋转门算法模块； 利用旋转门算法模块将真实风电数据划分为若干个阶段，并根据风电爬坡事件A3的定义判断每个阶段是否有风电爬坡事件A3发生；其中，风电爬坡事件A3的定义具体为：风电功率的变化幅度与额定功率相比满足第一设定比例，则记为爬坡事件，或风电功率的变化幅度与额定功率相比满足第二设定比例，且持续时间满足预设阈值，则记为爬坡事件； 利用旋转门算法模块输出真实风电数据的判断结果，完成风电爬坡事件A3的识别； 所述将预测风电数据中识别为风电爬坡事件A3的数据片段保留，具体为： 将所述判断结果按时段对应到预测风电数据，获得预测风电数据中识别为风电爬坡事件A3的数据片段； 保留预测风电数据中识别为风电爬坡事件A3的数据片段。

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