基于改进RAC-GAN的电动船舶充电负荷场景生成方法

廖菲; 杨军; 林毅; 薛静玮; 吴少将; 朱睿

doi:10.7500/AEPS20240108008

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基于改进RAC-GAN的电动船舶充电负荷场景生成方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进RAC-GAN的电动船舶充电负荷场景生成方法
- Scenario Generation Method for Electric Ship Charging Loads Based on Improved Robust Auxiliary Classifier Generation Adversarial Network
- 电力系统自动化 2024年48卷第22期页码：171-181
- 作者机构：
  
  1.交直流智能配电网湖北省工程中心，湖北省武汉市 430072
  2.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
  3.国网福建省电力有限公司经济技术研究院，福建省福州市 350013
  4.福建水口发电集团有限公司，福建省福州市 350004
- 作者简介：
  
  廖菲(1997—)，女，博士研究生，主要研究方向：电动汽车、电力市场。E-mail：liaofei@whu.edu.cn
  杨军(1977—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统运行与控制、电动汽车、新能源接入。E-mail：JYang@whu.edu.cn
  林毅(1985—)，男，高级工程师，主要研究方向：电力系统优化、电网规划设计。E-mail：liny-02@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5108-202218280A-2-390-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20240108008
  中图分类号：
- 收稿：2024-01-08，
  
  修回：2024-05-30，
  
  网络出版：2024-10-14，
  
  纸质出版：2024-11-25
- 稿件说明：
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廖菲,杨军,林毅等.基于改进RAC-GAN的电动船舶充电负荷场景生成方法[J].电力系统自动化,2024,48(22):171-181.

LIAO Fei,YANG Jun,LIN Yi,et al.Scenario Generation Method for Electric Ship Charging Loads Based on Improved Robust Auxiliary Classifier Generation Adversarial Network[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(22):171-181.
廖菲,杨军,林毅等.基于改进RAC-GAN的电动船舶充电负荷场景生成方法[J].电力系统自动化,2024,48(22):171-181. DOI： 10.7500/AEPS20240108008.

LIAO Fei,YANG Jun,LIN Yi,et al.Scenario Generation Method for Electric Ship Charging Loads Based on Improved Robust Auxiliary Classifier Generation Adversarial Network[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(22):171-181. DOI： 10.7500/AEPS20240108008.

摘要

随着电动船舶的发展和普及，内河流域的港口用能结构正逐步由燃油转变为清洁的电能，港口负荷将对配电网峰谷差造成显著影响。为准确描述电动船舶充电负荷特征，提出了一种基于改进鲁棒性辅助分类生成对抗网络(RAC-GAN)的电动船舶充电负荷场景生成方法。首先，分析电动船舶充电负荷的特征，构建含环境特征与充电负荷的原始数据集；然后，对RAC-GAN进行改进，加入变分编码器对船舶数据集进行降维，抽取特征信息簇标签，并在判别器中引入噪声过渡模型和卷积层，以提高判别器的抗噪能力，并对网络的损失函数进行重定义；最后，以中国实际港口为例，基于改进的RAC-GAN生成船舶充电负荷的海量场景。仿真结果表明，所提方法能够学习到电动船舶的负荷特征，对噪声具有较高的鲁棒性，并且可以有效生成大量满足真实样本概率分布特征的电动船舶充电负荷场景。

Abstract

With the development and popularization of electric ships

the energy structure of ports in inland river basins is gradually changing from fuel oil to clean electric energy

and the port loads will significantly impact the peak-to-valley difference of the distribution network. To accurately characterize the charging loads of electric ships

a scenario generation method for electric ship charging loads based on the improved robust auxiliary classifier generation adversarial network (RAC-GAN) is proposed. First

the characteristics of electric ship charging loads are analyzed

and the original dataset containing environmental characteristics and charging loads is constructed. Then

the RAC-GAN is improved by adding a variational encoder to reduce the dimensionality of the ship dataset

extracting the feature information cluster labels

and introducing a noise transition model and a convolutional layer to improve the resistance to noise for the discriminator

and the loss function of the network is redefined. Finally

taking an actual port in China as a case

massive scenarios of ship charging loads are generated based on the improved RAC-GAN. Simulation results show that the proposed method can learn the load characteristics of electric ships

has high robustness to noise

and can effectively develop many electric ship charging load scenarios that satisfy the probability distribution characteristics of actual samples.

关键词

Keywords

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