本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型的合成框架，以解决智能电网中高质量电力流数据获取不足的问题。该方法通过辅助训练和物理信息损失函数生成的数据在统计上可靠，符合电力系统的可行性。实验结果表明，该模型在可行性和统计特征准确性方面优于其他基线模型，展示了其在电力系统数据驱动应用中的潜力。