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申请/专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能浙江能源销售有限责任公司;华能(浙江)能源开发有限公司;浙江苍华海上风电科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的中长期负荷数据增强方法、系统、设备及存储介质，将用户一天的负荷数据均分为n点原始用能数据；建立生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；使用正态分布的随机噪声输入至生成器中，输入向量为n点，输出为n点仿造的模拟用能数据；将原始用能数据和模拟用能数据输入至判别器中，判别器区分输入的任意样本是否为真实数据，输出判断输入为真实数据的概率；对判别器和生成器通过损失计算函数进行优化；数据集扩充时，以正态分布的随机数输入至生成对抗网络模型，输出用能数据，基于该数据，生成用户一天的用能数据，进而生成周、旬、月的用能数据，扩展中长期负荷数据集。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的中长期负荷数据增强方法，其特征在于，包括以下过程：将用户一天的负荷数据均分为n点原始用能数据；建立生成对抗网络模型，生成对抗网络模型包括生成器和判别器；使用正态分布的随机噪声输入至生成器中，输入向量为n点，输出为n点仿造的模拟用能数据；将原始用能数据和模拟用能数据输入至判别器中，判别器区分输入的任意样本是否为真实数据，输出判断输入为真实数据的概率；对判别器通过损失计算函数进行优化，优化方向为：当生成器的仿造数据作为输入时，输出概率趋近于0；当预处理后的数据作为输入时，输出概率趋近于1；对生成器通过损失计算函数进行优化，优化方向为：当生成器的仿造数据输入判别器时，输出概率趋近于1；重复优化过程，当判别器对于任意给定的输入，输出概率值为0.5时，完成优化；数据集扩充时，以正态分布的随机数输入至生成对抗网络模型，输出用能数据，基于该数据，生成用户一天的用能数据，进而生成周、旬、月的用能数据，扩展中长期负荷数据集。

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权利要求：

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