【摘 要】
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为了有效描述可再生能源出力不确定性，需要将多源数据进行协同建模。然而，多源可再生能源数据的利益归属方不同，在协同建模中会存在数据共享意愿问题。这会引发在数据传输过程中带来数据泄露的隐患。针对以上问题，本文提出一种考虑数据隐私保护的可再生能源场景生成框架，使用改进群体学习实现日前场景生成。本框架通过理论分析和算例论证其具有较好的安全性和可行性。当目标域可再生能源历史数据不足时，使用该框架对多源数据协
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（5700-202212197A-1-1-ZN）；
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为了有效描述可再生能源出力不确定性，需要将多源数据进行协同建模。然而，多源可再生能源数据的利益归属方不同，在协同建模中会存在数据共享意愿问题。这会引发在数据传输过程中带来数据泄露的隐患。针对以上问题，本文提出一种考虑数据隐私保护的可再生能源场景生成框架，使用改进群体学习实现日前场景生成。本框架通过理论分析和算例论证其具有较好的安全性和可行性。当目标域可再生能源历史数据不足时，使用该框架对多源数据协同建模，还能够有效提高目标域的场景生成精度。
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