基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法与气象响应特性研究

张凌; 杨新婷; 龙川; 苏韵掣; 刘方; 吴刚; 马天男; 沈晓东

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20260202

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基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法与气象响应特性研究

更新时间：2026-05-14

- 基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法与气象响应特性研究
- Vol. 49, Issue 2, Pages: 8-14+29(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司
  2. 国网四川省电力公司经济技术研究院
  3. 四川大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20260202
  CLC： TU831.2
- Published：2026
- 稿件说明：
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张凌, 杨新婷, 龙川, et al. 基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法与气象响应特性研究[J]. 2026, 49(2): 8-14+29.
DOI：

张凌, 杨新婷, 龙川, et al. 基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法与气象响应特性研究[J]. 2026, 49(2): 8-14+29. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20260202.

摘要

空调负荷作为典型的气象敏感型负荷，其日内演变过程受气温、湿度等气象因素显著影响，具有较强的时序性与不确定性，准确建模高温负荷波动对保障电力系统安全调度具有重要意义。现有基于生成对抗网络和变分自编码器的方法存在训练不稳定或生成结果过于平滑等局限。为此，提出了一种基于条件扩散模型的空调负荷场景生成方法。该方法通过引入气象与日期等先验信息，结合扩散过程与Transformer结构的去噪网络，构建具备可控性与物理一致性的负荷场景。以某小区2023年夏季的负荷与气象数据为研究对象，将所提方法与条件生成对抗网络(conditional generative adversarial networks

CGAN)和条件变分自编码器(conditional variational auto encoder

CVAE)进行对比，从样本精度、分布匹配性、不确定性刻画以及时空相关性等维度开展性能评估。实验结果表明，所提方法在多项指标上均显著优于CGAN和CVAE

且生成的负荷场景在时空相关性和气象响应特性上更接近真实数据，能够更准确地刻画高温条件下的空调负荷特性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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