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💥第一部分——内容介绍
基于 W-GAN 的光伏出力场景生成方法研究
摘要
高比例光伏并网背景下，光伏出力固有的随机波动性给电力系统调度、储能容量配置与日前优化带来显著不确定性风险，精准刻画光伏出力时序场景是量化新能源不确定性、保障电网安全经济运行的核心前提。传统场景生成方法依赖参数分布假设，泛化能力有限，难以适配复杂气象条件下光伏出力非线性变化特征。本文以 Wasserstein 生成对抗网络（W-GAN）为基础，开展光伏多类型出力场景生成研究，依托长时间尺度实测光伏时序数据集完成模型训练与验证。模型采用 Wasserstein 距离构建判别器损失函数并引入梯度惩罚机制，解决原始生成对抗网络训练不稳定、模式崩溃、梯度消失等固有缺陷。实测算例结果显示，所构建 W-GAN 模型能够自主生成晴天、阴天等差异化气象特征下的完整光伏日出力时序场景，生成样本均值、标准差等统计特征与真实光伏数据高度吻合，充分证明该模型在光伏出力场景模拟中的有效性与可靠性。该建模框架具备良好通用性，可拓展应用于风电场景生成、新能源不确定性量化、电力系统随机优化及生成对抗网络算法改进等相关研究工作。
关键词：光伏出力；场景生成；不确定性建模；Wasserstein 生成对抗网络；梯度惩罚
1 引言
1.1 研究背景与意义
双碳目标驱动下，光伏发电装机规模持续扩张，光伏出力受光照强度、云层覆盖、温度等气象因素耦合影响，日内、日间波动幅度大，出力随机性、间歇性突出。在电力系统日前调度、机组组合、储能优化配置等工程场景中，仅依靠单一确定性出力曲线无法完整覆盖新能源出力波动区间，易造成调度方案偏保守或存在供电缺口，因此需要批量生成符合真实出力统计规律的时序场景，实现新能源不确定性精细化建模。
传统光伏场景生成方法主要分为参数化建模与非参数抽样两类。参数化方法通过假定光伏出力服从特定概率分布，拟合分布参数后随机抽样生成场景，该类方法对复杂多云、阴雨天气下的非标准出力曲线拟合效果较差；非参数方法以历史数据抽样、核密度估计为主，高度依赖原始数据集覆盖范围，难以生成历史数据中未出现的极端波动场景，场景多样性不足。
生成对抗网络凭借强大非线性数据拟合能力，无需预先设定概率分布形式，可直接学习历史时序数据内在分布规律，成为新能源场景生成的主流研究方向。但标准 GAN 采用 JS 散度衡量真实样本与生成样本分布差异，训练过程易出现梯度消失、模式坍塌、损失震荡等问题，生成光伏场景易出现出力曲线形态单一、极端工况缺失等缺陷。W-GAN 以 Wasserstein 距离替代 JS 散度衡量分布差异，搭配梯度惩罚约束判别器 Lipschitz 连续性，有效改善网络训练稳定性，能够更精准捕捉光伏出力多尺度波动特征，具备更高的场景生成精度与多样性。
基于此，本文依托实测长时间光伏时序数据搭建 W-GAN 光伏场景生成模型，完成多气象类型光伏出力场景生成与有效性验证，为新能源不确定性建模提供一套稳定、高精度的时序场景生成方案。
1.2 国内外研究现状
现阶段国内外已有大量研究将生成对抗网络应用于新能源出力场景生成领域。现有文献多采用条件 GAN 实现光伏、风电出力可控场景生成，通过输入气象标签约束生成曲线类型，但基础 GAN 架构存在训练不稳定问题，生成样本统计特性与真实数据偏差较大。部分研究引入 WGAN 框架优化风电场景建模，验证了 Wasserstein 距离对时序数据拟合的提升效果，但针对光伏多气象工况细分场景生成的系统性验证较少，缺少长周期实测光伏数据集支撑的完整算例分析。
现有研究存在两处明显不足：一是多数模型仅关注整体出力分布拟合，未区分晴天、阴天等差异化气象场景生成效果；二是缺乏完整实测长时序光伏数据支撑模型校验，难以证明生成场景统计指标与真实出力的一致性。本文借鉴现有条件 GAN 可再生能源场景生成思路，搭建带梯度惩罚的 W-GAN 模型，利用上千天实测光伏数据完成训练，分气象工况验证场景生成质量，弥补现有研究的短板。
1.3 研究内容与行文结构
本文主要研究内容： 1）梳理 W-GAN 相比标准 GAN 在时序数据生成上的优化机理，明确梯度惩罚约束对网络训练过程的改善作用； 2）基于长周期实测光伏时序数据集完成数据预处理，构建适配光伏日出力时序特征的 W-GAN 网络训练体系； 3）依托实测数据完成模型训练，实现多气象类型光伏日出力场景自主生成； 4）从均值、标准差等统计指标维度对比生成样本与真实光伏数据，验证 W-GAN 模型场景生成的准确性； 5）总结模型适用范围与拓展方向，阐述该框架在新能源不确定性建模、电力随机优化领域的应用价值。
行文结构安排：第一部分为引言，阐述研究背景、现有研究不足与核心研究内容；第二部分介绍 W-GAN 基础理论与光伏场景生成建模思路；第三部分说明实测光伏数据集来源与数据预处理流程；第四部分开展算例分析，对比不同气象场景生成效果与统计指标拟合精度；第五部分总结全文并给出模型拓展应用方向。
2 W-GAN 光伏场景生成建模原理
2.1 标准 GAN 存在的核心缺陷
标准生成对抗网络由生成器与判别器构成对抗训练架构，生成器接收随机噪声生成模拟光伏出力时序样本，判别器区分样本来源于真实历史数据或生成器输出。网络训练以最小化 JS 散度为目标，当真实数据分布与生成样本分布支撑集几乎无重叠时，JS 散度趋于恒定，判别器梯度趋近于零，出现梯度消失，生成器无法更新优化；同时训练过程易发生模式坍塌，生成器仅能输出少量高度相似的出力曲线，无法复现多云、阴雨等多样化光伏波动工况，场景代表性不足。
对于光伏时序出力这类连续型长序列数据，出力曲线日内变化梯度差异大、不同天气工况分布区分明显，标准 GAN 的训练缺陷会被进一步放大，生成场景难以贴合真实光伏出力统计规律，实际工程应用价值受限。
2.2 W-GAN 优化机理与梯度惩罚机制
W-GAN 核心改进为采用 Wasserstein 距离替代 JS 散度作为分布差异衡量指标，Wasserstein 距离可在两分布无重叠时依旧提供有效梯度信息，从根源缓解梯度消失问题，损失函数变化趋势与样本拟合程度保持一致，便于直观判断网络训练收敛状态。
Wasserstein 距离存在 Lipschitz 连续性约束要求，原始权重裁剪实现方式易造成判别器参数分布极端化，降低模型拟合能力。本文采用梯度惩罚策略替代权重裁剪，在真实样本与生成样本的插值样本处施加梯度模约束，稳定判别器参数更新过程，进一步提升网络训练稳定性，能够精准捕捉光伏出力日内平缓变化、短时剧烈波动等多重时序特征。
2.3 光伏场景生成建模整体思路
本文参考已有条件 GAN 可再生能源日前场景生成框架，搭建适配光伏时序数据的 W-GAN 模型。建模整体流程分为数据处理、网络对抗训练、场景生成、结果校验四个阶段。 数据阶段依托实测光伏时序数据构建训练集，统一时序尺度，划分不同气象工况样本；训练阶段生成器输入随机噪声，输出完整单日光伏出力时序曲线，判别器分别接收真实光伏样本与生成样本，以 Wasserstein 距离结合梯度惩罚构建损失函数，交替迭代更新生成器与判别器网络参数，直至网络收敛；训练完成后，向生成器输入随机噪声即可批量生成光伏日出力场景；最后通过统计指标对比、曲线形态可视化双重维度校验生成场景有效性。
该建模思路无需预先假设光伏出力概率分布，完全由历史实测数据驱动学习出力内在时序规律，天然适配多气象条件下光伏出力非线性随机特征。
3 光伏数据集与数据预处理
3.1 数据集基础信息
本文采用洛杉矶地区实测光伏出力时序数据作为模型训练数据源，数据集完整覆盖 1456 个自然日，包含全年不同季节、不同气象条件下的光伏日出力曲线，数据时间尺度完整，能够充分覆盖晴天、多云、阴天、阴雨等各类典型光伏出力工况，为 W-GAN 网络学习多样化出力特征提供充足样本支撑。
长周期实测数据集可规避短期数据样本类型单一、极端工况缺失的问题，保证训练完成后的模型具备生成全季节、全气象类型光伏场景的能力，提升模型泛化性能。
3.2 数据预处理流程
原始光伏实测数据存在少量缺失、异常跳变数值，同时出力数值区间跨度较大，直接输入网络会影响训练收敛速度，因此开展标准化预处理工作。 首先完成异常数据清洗，剔除设备故障、光照采集失效产生的无效出力点，通过相邻时序插值补齐少量缺失数据；其次对光伏出力时序做归一化处理，将出力数值映射至统一区间，降低数值尺度差异对网络参数更新的干扰；最后按照单日时序划分样本单元，每条样本对应完整一日光伏出力变化序列，划分训练样本集用于 W-GAN 网络迭代训练。
预处理完成后的数据集保留原始光伏出力日内波动趋势、日间出力差异、不同气象工况区分特征，完整保留数据内在统计规律，保障模型学习效果不受数据质量干扰。
4 算例分析与结果验证
4.1 模型训练设置
依托深度学习框架搭建 W-GAN 网络架构，基于预处理完成的 1456 天光伏时序样本开展对抗训练，设置合理迭代轮次、批次规模与学习率，交替完成判别器与生成器参数更新，以损失函数收敛趋势作为训练终止判断依据。训练全程采用梯度惩罚约束判别器 Lipschitz 条件，以生成样本与真实光伏数据间 Wasserstein 距离作为判别器核心损失，引导生成器不断优化输出场景的拟合精度。
4.2 多气象光伏场景生成效果
网络训练收敛后，通过生成器批量输出光伏日出力时序场景，可自主区分生成多种气象特征对应的出力曲线： 晴天场景下，生成曲线正午出力峰值高、日内变化平缓，早晚出力平滑过渡，无大幅随机波动，与晴朗天气光照稳定下的光伏出力特征完全匹配； 阴天、多云场景下，生成出力曲线存在多处短时跌落、震荡起伏，能够复现云层遮挡带来的出力随机波动，波动频次、波动幅度与实测阴天光伏样本保持一致； 阴雨工况生成场景整体出力水平偏低，全天峰值显著低于晴天，曲线整体平缓小幅波动，贴合阴雨弱光照下光伏出力特性。
各类气象场景曲线形态无明显失真，不存在标准 GAN 易出现的曲线畸形、出力突变异常等问题，场景多样性充足，可完整覆盖工程分析所需各类光伏出力工况。
4.3 统计指标定量验证
为量化评估生成场景与真实光伏数据的匹配程度，选取均值、标准差两类核心统计指标开展对比校验。均值反映单日光伏整体出力水平，标准差表征日内出力波动剧烈程度，两类指标是电力系统随机优化、不确定性分析中最常用的特征参数。
对比结果表明，W-GAN 生成光伏场景的均值、标准差与对应气象工况真实样本指标差值极小，整体统计分布高度重合。模型没有出现生成样本出力均值普遍偏高或波动程度显著失真的问题，证明网络准确学习到实测光伏数据的全局统计规律，生成场景具备与真实数据等效的不确定性表征能力，能够直接用于后续电力系统优化计算。
4.4 模型性能综合分析
综合曲线形态可视化与统计指标定量对比结果，可得出：本文构建的 W-GAN 光伏场景生成模型有效克服标准 GAN 训练不稳定、模式崩溃缺陷，梯度惩罚机制保障网络平稳收敛；依托千余天实测光伏数据训练后，模型可精准生成多类型气象光伏时序场景，生成样本统计特性与实测数据高度一致，模型合理性、有效性得到充分验证。
同时整套建模框架架构逻辑清晰，数据处理、网络训练、场景生成流程完整规范，具备较强的可复用性。
5 模型应用范围与拓展方向
5.1 现有模型适用领域
本文所搭建 W-GAN 光伏场景生成模型可直接应用于多类新能源与电力系统研究工作： 1）光伏出力不确定性建模：批量生成海量符合真实规律的时序场景，量化光伏日内、日间随机波动，为新能源不确定性分析提供数据支撑； 2）电力系统随机优化：用于日前机组组合、储能容量优化、配电网无功优化等随机调度模型，通过多场景模拟兼顾运行经济性与供电可靠性； 3）同类新能源场景生成：仅替换风电实测时序数据集，即可适配风电出力时序场景生成任务； 4）生成对抗网络算法基础研究：完整稳定的 WGAN 训练框架可作为基准模型，用于 GAN 网络改进、损失函数优化、时序生成网络结构创新等相关算法研究。
5.2 后续拓展研究方向
基于本文基础模型，可从多个维度开展进一步深化研究： 1）引入条件标签构建条件 W-GAN，将季节、辐照、温度等气象特征作为输入条件，实现可控式光伏场景生成，按需指定气象工况输出对应出力曲线； 2）融合时序注意力机制优化网络结构，强化模型对光伏出力短时剧烈波动、极端出力事件的捕捉能力，提升极端场景生成精度； 3）结合场景缩减算法，对 W-GAN 生成的海量场景进行聚类精简，在保留不确定性特征的前提下降低随机优化计算规模； 4）拓展至多能源耦合场景生成，同步生成光伏、风电、负荷多类型时序场景，支撑综合能源系统不确定性调度研究。
6 结论
针对传统光伏场景生成方法分布假设局限、标准 GAN 训练不稳定、生成场景拟合精度不足的问题，本文构建引入梯度惩罚的 Wasserstein 生成对抗网络光伏场景生成模型。依托洛杉矶地区 1456 天长周期实测光伏时序数据完成模型训练，利用 Wasserstein 距离衡量真实与生成样本分布差异，搭配梯度惩罚保障对抗训练过程稳定收敛。
算例结果表明，该 W-GAN 模型能够分别生成晴天、阴天等不同气象特征的光伏日出力时序场景，生成曲线贴合各类工况光伏出力变化规律；定量统计指标对比显示，生成样本均值、标准差与真实光伏数据高度接近，验证了模型在光伏场景生成任务中的合理性与精准度。
整套建模框架通用性强、流程完整清晰，不仅可用于光伏、风电新能源出力不确定性建模与电力系统随机优化分析，也能够作为基准模型支撑生成对抗网络相关算法改进研究，为高比例新能源电力系统场景模拟提供一套稳定可靠的技术方案。
📚第二部分——运行结果
【生成对抗网络GAN】光伏场景生成+W-GAN
🎉第三部分——参考文献
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