基于改进信息最大化生成对抗网络的风光出力场景可控生成方法

基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大化生成对抗网络(information maximizing generative adversarial nets,Info GAN)的风光出力场景生成方法。该方法在目标函数中增加了基于互信息的正则化项,最大化控制编码与生成场景之间的互信息,无监督学习控制编码与生成场景统计特征的映射关系,并引入Gumbel-Softmax分布提高了生成场景的质量。结合风电场和光伏电站的真实数据进行了算例分析,算例结果表明,所提方法不仅能准确描述风光出力不确定性,而且具有可解释性,能够可控生成指定风光出力场景。

基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究

为了降低在线交易欺诈数据的不平衡性对欺诈检测效果的影响,提出了一种基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法。该方法建立了WGAN网络包括生成模型和判别模型,对数据进行Key特征选取,在数据生成过程中进行Gumbel-softmax技巧采样输出,优化生成数据质量和提高训练稳定性;交替训练判别模型和生成模型直至模型收敛;接着将收敛的生成模型作为样本生成器生成少数类样本对原始数据进行平衡处理;利用平衡处理后的数据训练分类模型并进行模型评估。通过实验证明,该方法生成数据的效果优于SMOTE及其变种方法。