一种基于聚类优化的Wasserstein生成对抗网络方法，用于应对光伏发电输出场景中的不确定性及数据不足问题

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A clustering enhanced Wasserstein generative adversarial network approach for addressing uncertainty and limited data in photovoltaic output scenarios

光伏不确定性量化与场景生成方法研究：提出K-WGAN融合特征聚类方法，有效解决数据稀缺问题，在准确性、效率及跨区域适应性上优于传统LHS方法，预测区间覆盖率达99%，验证了其在电力系统规划中的实用性。

　　
该研究聚焦于解决大规模光伏（PV）资源并网背景下数据稀缺条件下的场景生成难题，提出了一种融合K-medoids聚类与Wasserstein距离优化的生成对抗网络（K-WGAN）方法。通过对比分析发现，该方法在数据量不足时仍能保持高精度场景生成能力，同时具备更强的适应性和计算效率优势。

研究首先系统梳理了光伏不确定性量化方法的发展脉络。传统方法包括区间预测、概率密度估计和蒙特卡洛采样等，但存在三大瓶颈：1）依赖统计假设导致模型灵活性不足；2）蒙特卡洛采样需要海量历史数据支撑；3）传统GAN易出现梯度消失和模式坍塌问题。最新研究虽通过引入变分自编码器（VAE）、贝叶斯方法等改进模型，但在数据稀缺场景下仍面临模型过拟合、极端值生成不足等挑战。

研究团队突破性地将聚类分析引入生成对抗网络框架。通过K-medoids算法对光伏出力特征进行非线性聚类，有效识别了数据中的关键特征簇（如高/低出力时段、极端天气事件等）。这种特征工程预处理使模型能够从少量样本中捕捉到光伏出力的核心分布规律。结合Wasserstein距离构建的生成网络，既解决了传统GAN的梯度问题，又通过 Wasserstein metric 的度量优势更精准地量化场景间的差异。

实验设计具有鲜明的对比验证特征。通过构建不同数据规模（100%到4%）的测试矩阵，系统揭示了算法性能与数据量的非线性关系。特别值得注意的是，当数据量降至原始规模的4%（约200小时样本）时，K-WGAN仍能保持98%以上的预测区间覆盖率，而传统LHS方法在相同条件下覆盖率骤降至72%。这种抗稀疏性优势源于特征聚类模块对关键分布特征的强化学习机制。

跨区域验证部分凸显了方法的普适性。在中国东部某工业区与日本关西地区的数据对比中，K-WGAN生成的场景在天气敏感型出力特征（如云层遮挡效应）上的吻合度达到89.7%，显著高于LHS的63.2%。这种适应能力得益于模型中引入的动态特征权重调整机制——系统会根据目标区域的历史气候特征自动调整聚类参数，确保模型在异构数据环境中的稳定性。

研究创新性地构建了多层级评估体系，突破传统单一指标评价的局限。除常规的均值误差（MFE）、标准差误差（RMSE）外，特别引入了极端事件捕获率（EER）和场景多样性指数（SDI）。实验数据显示，K-WGAN在极端低出力场景（-3σ以下）的捕获率达到82%，而传统WGAN仅为47%。场景多样性指数则显示，K-WGAN生成的场景在时间序列上的相关系数（R2）控制在0.15以内，有效避免了模式重叠问题。

在工程应用层面，研究团队开发了模块化部署方案。该方案将特征聚类模块与生成网络解耦，使得用户可根据实际需求灵活配置：当数据量充足时，可启用高精度特征提取模块；在数据稀缺场景下，则自动切换至轻量化聚类模式。实测表明，在华东某光伏电站的调度系统中，K-WGAN模块的部署使场景生成时间缩短了40%，同时将调频设备的误触发率降低了28%。

研究还特别关注了不同采样策略的影响。通过对比随机采样、分层采样和基于聚类的定向采样，发现采用K-medoids特征簇划分后的采样策略，在数据量低于500小时时，场景生成质量反而提升19%。这揭示了特征驱动采样相较于传统随机采样的本质差异——前者通过聚类分析识别出关键特征空间，使采样更精准地覆盖高概率特征区域。

值得注意的是，研究团队在模型优化方面做了多项创新设计。在生成器架构中，采用分层损失函数（包括Wasserstein距离、边缘约束损失和多样性奖励项），有效平衡了生成数据的分布匹配、边缘保持和多样性需求。在判别器部分，引入时序感知模块，通过注意力机制捕捉光伏出力的时序依赖性。这些改进使模型在4%数据量下的RMSE仍能控制在真实值的5.3%以内。

实际应用验证部分选择了两个典型场景：一是中国西北戈壁光伏场（年均日照时数2200小时），二是日本关西多雨地区（年均日照时数1300小时）。实验表明，K-WGAN在西北戈壁场景的预测方差比传统方法降低34%，而在关西多雨场景的极端低出力捕捉率提升至78%。这种跨气候带的适应性验证，为全球不同地理条件下的光伏不确定性量化提供了通用解决方案。

研究还揭示了不同数据规模下的最优模型配置。当历史数据量超过2000小时时，单纯使用WGAN就能达到98.5%的预测区间覆盖率；但在数据量减少至1000小时以下时，引入K-medoids特征聚类的模型性能衰减幅度仅为18%，显著优于未聚类的WGAN（衰减幅度达42%）。这为工程实践提供了关键决策依据：当数据积累不足时，特征聚类模块能有效弥补数据量的不足。

在工程实施方面，研究团队开发了标准化的部署流程。该流程包含数据预处理（特征清洗、缺失值填补）、聚类分析（K-medoids算法确定最优聚类数）、模型训练（动态调整生成器与判别器的迭代次数）和场景验证（多指标交叉检验）四个阶段。实测表明，按照该流程部署，平均可将场景生成时间从传统方法的45分钟压缩至18分钟，同时将场景评估误差降低至2.3%以下。

研究最后指出了未来改进方向：1）探索联邦学习框架下的分布式场景生成；2）开发面向极端气候事件的强化学习补偿模块；3）构建跨区域数据共享平台以突破数据稀缺瓶颈。这些延伸研究将为光伏不确定性量化技术向更广泛的应用场景拓展奠定基础。

该研究成果标志着光伏不确定性量化技术从"数据驱动"向"特征驱动"的重要转变。通过融合特征工程与生成对抗网络的双重优势，不仅解决了数据稀缺带来的建模难题，还显著提升了场景生成的物理合理性和工程适用性。研究提出的模块化部署方案和跨区域验证体系，为全球能源系统规划提供了可复用的技术框架，特别是在发展中国家数据积累不足的背景下具有重要推广价值。