简介： 本发明涉及一种基于对抗学习模型的新能源场景生成方法及系统，所述方法包括：生成用于对抗学习模型的神经网络训练的样本集以及每个样本的标签；构建判别网络D和生成网络G；将随机向量z和样本的标签输入到生成网络G中，得到模拟样本G(z)，将模拟样本G(z)、真实样本以及样本的标签同时输入到判别网络D中；对生成网络G和判别网络D的神经网络进行反向传播训练，并进行迭代；迭代收敛后，生成网络G生成并输出优化的新能源运行场景。本发明能够克服传统方法生成出力参数单一、结果不准确、需要大量简化假设等问题，优化了新能源出力参数，为能源互联网的随机优化运行控制提供了数据基础和保证。