近日，我校信电学院引进优秀人才、“青年新星B”付学谦副教授在《IEEE可持续能源汇刊》（IEEE Transactions on Sustainable Energy）上发表研究论文《基于Bi-LSTM和样式迁移重构的新型GAN模型—用于光伏发电时序动态模拟》（A Novel GAN Architecture Reconstructed Using Bi-LSTM and Style Transfer for PV Temporal Dynamics Simulation）。《IEEE可持续能源汇刊》是IEEE PES的旗舰期刊之一，是电力系统与可再生能源领域水平最高、影响最大、关注程度最高的国际顶级期刊。

为了实现光伏发电年度随机时序模拟，本文重构了GAN的结构，提出了一种基于Bi-LSTM和样式迁移的新型GAN。本文通过Bi-LSTM构建生成器网络，有效模拟了光伏功率的时间动态。同时，为了克服传统GAN在训练过程中生成多样性不足的问题，本文引入了风格迁移策略，确保模拟结果具有更高的多样性。仿真结果表明，所提出的GAN在模拟光伏发电的多样性和时间特性方面相比StyleGAN、TimeGAN、BayesianGAN、Markov chain等模型具明显优势。

论文所提出基于Bi-LSTM和样式迁移重构的光伏时序动态模拟新型GAN模型

该研究工作的第一完成单位为中国农业大学，合作单位是清华大学。我校信息与电气工程学院付学谦副教授为论文的第一作者兼通讯作者，2022级硕士研究生张春雨为论文的学生第一作者兼共同通信作者。该研究工作得到国家自然科学基金课题（No. 52007193）的资助。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10601515