一种基于CGAN算法的极端天气场景生成方法、介质及系统

本发明公开了一种基于CGAN算法的极端天气场景生成方法、介质及系统，其包括步骤：S1：获取历史数据，以提炼得到不同类型极端天气下的气象指标和电网运行状态指标；S2：建立风险场景的统计特性指标，并基于所述气象指标和电网运行状态指标，根据所述统计特性指标筛选出影响电网安全稳定性的极端天气，并形成训练集；S3：耦合卷积神经网络与Transformer自注意力机制，以建立能够实现极端天气场景生成的条件生成对抗网络模型；S4：将所述训练集和随机噪声分别输入到所述条件生成对抗网络模型的生成器和判别器中，并实现极端天气场景生成。该极端天气场景生成方法融合了卷积神经网络与Transformer自注意力机制，显著提升了模型的自动特征提取能力。