熟悉Python编程。
提升对系统脆弱性的认知；④作为数据增强手段，。
提升调度模型在罕见工况下的鲁棒性。
内容概要：本文研究基于条件生成对抗网络（C-GAN）的风光联合出力极端场景生成方法，尝试在不同数据集上验证模型泛化能力，结合风力和光伏发电的历史数据，提升电力系统在极端情况下的安全性和稳定性，动手复现并调试代码，旨在应对风能和光伏发电固有的间歇性与不确定性，并通过实际历史数据进行实验验证，紧密结合理论与实践，还能高概率生成符合物理规律的极端低出力或高出力场景，为电网调度决策、风险评估、备用容量规划和应急预案制定提供了高质量、多样化的场景输入，生成用于安全校核与风险预警的极端运行场景；②为含风光储的微电网或区域电网的优化调度、备用容量配置提供可靠的输入场景集；③研究极端天气条件下风光出力的联合概率分布与尾部相关性，结果表明，从而深入理解深度生成模型在电力系统场景生成中的独特优势与潜在挑战，; 使用场景及目标：①用于电力系统中高比例可再生能源接入背景下，通过构建C-GAN模型，建议读者在学习过程中重点关注模型设计的物理意义与数据预处理技巧，生成具有代表性的极端出力场景，; 阅读建议：此资源以Python代码实现为核心，; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，重点解决了传统场景生成方法难以捕捉多变量非线性相关性和极端尾部特征的问题， ，文中详细阐述了C-GAN的网络结构设计、损失函数构建、训练优化策略及模型评估方法，从事新能源电力系统分析、电力系统规划与调度、极端场景建模、概率预测与风险评估等相关领域的研究人员和工程技术人员，该方法不仅能有效保留原始数据的统计特性。