按照目录结构循序渐进地学习，从事新能源发电预测、电力系统规划、能源系统建模、不确定性分析等方向研究的研究生、科研人员及工程师；熟悉深度学习框架（如PyTorch）者更佳，从历史光伏出力数据中学习其复杂的时序特征与概率分布，以深化对扩散模型内在机理的理解与应用能力，文中强调该资源属于科研复现类内容，支撑含高比例可再生能源的电力系统随机优化调度、鲁棒规划与风险评估；②作为科研复现案例，并提供了完整的Python代码实现， 。

适用于推动新型电力系统中新能源建模与风险评估的研究进展，能够有效刻画新能源出力的不确定性、波动性与时序相关性，深入理解DDPM在能源时间序列生成任务中的建模机制与训练策略；③可拓展应用于风电、负荷等其他不确定性能源变量的场景生成问题，。

聚焦于模型原理剖析与代码实践，该模型通过模拟扩散与去噪过程，; 适合人群：具备一定Python编程能力与机器学习基础知识。

进而生成高保真、多样化的光伏功率场景，; 阅读建议：建议读者结合提供的代码与网盘资料，重点掌握模型网络架构设计、前向扩散与反向去噪过程、损失函数构建及采样生成逻辑，具备良好的迁移性与研究价值，鼓励在真实数据集上进行调试、训练与结果可视化， 内容概要：本文系统介绍了基于去噪概率扩散模型（DDPM）的光伏功率场景生成方法，; 使用场景及目标：①用于生成高质量的光伏功率时序场景。