【复现】基于概率调控的风光联合出力极端场景生成方法（Python代码实现）

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💥第一部分——内容介绍

基于 C-GAN 的风光联合出力极端场景生成方法研究

摘要

高比例风光新能源并网背景下，风电、光伏出力具有强随机性、波动性与尾部极端特性，极端出力场景易引发电网功率失衡、调压调频资源短缺、线路过载等安全风险。传统随机场景生成方法多聚焦风光常规出力区间模拟，难以精准刻画小概率、高影响的极端出力工况，无法为电网安全稳定校核、储能容量优化、调度策略制定提供可靠极端边界样本。针对该问题，本文复现基于概率调控的条件生成对抗网络（C-GAN）风光联合极端场景生成框架，结合极值理论（EVT）与广义帕累托分布（GPD）对风光出力尾部极端数据进行拟合建模，统一沿用高功率、低功率、峰谷差三类极端量化评价指标，依托实测风光历史数据集完成模型训练与场景生成。所提方法可定向生成符合真实出力尾部分布特征的风光联合极端出力样本，有效弥补传统场景生成算法极端工况模拟能力不足的缺陷，生成样本可直接支撑新能源电力系统不确定性量化、极端工况调度仿真、电网风险评估等相关研究工作。

关键词：风光联合出力；极端场景；条件生成对抗网络；极值理论；广义帕累托分布；不确定性分析

1 引言

1.1 研究背景与意义

新型电力系统建设持续推进，风电、光伏装机规模逐年攀升，新能源出力不确定性对电网运行约束不断收紧。风电受风速湍流、昼夜温差影响，光伏受光照强度、云层遮挡、季节变换干扰，二者出力耦合呈现复杂非线性特征，除日常平稳波动区间外，存在大功率骤升、出力骤降、昼夜峰谷差值极大等极端工况。此类极端场景发生概率低，但会造成电网有功功率大幅盈余或缺口，迫使火电深度调峰、储能满功率充放电，甚至触发线路越限、电压越限等安全事故，是电网风险防控、规划设计重点关注的边界工况。

现有风光场景生成技术以蒙特卡洛模拟、传统生成对抗网络、Copula 函数为主，仅能复刻风光出力主体分布区间，对概率密度尾部的极端数据拟合精度较差，生成样本极端特征失真，难以覆盖实际运行中风险最高的极限工况。极值理论专门针对随机变量尾部小概率事件建模，广义帕累托分布可精准捕捉出力极端值分布规律，条件生成对抗网络能够依托条件约束定向生成指定特征的出力序列，二者结合可实现极端场景定向生成，为新能源系统极端工况研究提供新思路。

在此基础上，参考现有概率调控型 C-GAN 风光极端场景生成完整思路，复现一套融合 EVT-GPD 尾部拟合与 C-GAN 网络的风光联合极端出力生成体系，通过标准化极端评价指标验证生成样本有效性，为风光不确定性建模、电网极端风险仿真提供完整可行的研究方案，同时为后续算法改进、多能源耦合极端场景拓展研究提供基础支撑。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 风光出力场景生成研究现状

早期风光场景生成依赖概率统计模型，利用正态分布、威布尔分布拟合单源出力，再通过 Copula 函数刻画风光相关性，该类方法计算简便，但假设分布形式固定，难以适配复杂实测数据，极端尾部拟合偏差显著。随着深度学习发展，生成对抗网络（GAN）被引入电力时序场景生成，无约束 GAN 可复刻风光出力整体时序特征，但生成过程无定向调控能力，无法针对性输出极端工况样本。

条件生成对抗网络（C-GAN）通过增设条件标签实现生成过程可控，可将季节、时段、出力幅值作为约束条件，定向输出指定特征的风光出力序列，大幅提升场景生成的针对性，目前已广泛应用于常规风光出力、负荷时序、电价场景模拟，但针对极端尾部工况的定向生成研究仍存在完善空间。

1.2.2 极端出力建模与极值理论应用现状

针对新能源极端出力问题，现有研究引入极值理论处理尾部小概率事件，通过超限阈值筛选风光极端出力样本，采用广义帕累托分布拟合超限样本尾部分布，量化极端出力发生概率与幅值区间。现有 EVT-GPD 模型多用于极端出力概率评估，仅能输出极端值统计特征，无法生成完整时序极端场景，缺少时序连续性与风光耦合相关性，难以直接用于电网时序仿真。

部分文献提出融合极值理论与 C-GAN 的联合建模框架，利用 EVT-GPD 修正数据集尾部分布，再通过条件 GAN 定向生成极端风光联合时序场景，同时构建标准化极端量化指标评判样本极端程度，兼顾尾部分布真实性与时序耦合特征，有效解决传统方法极端场景失真问题，但相关完整复现与落地研究较少，缺少标准化、可复用的建模流程。

1.2.3 现有研究不足总结

1）传统统计模型与基础 GAN 模型无定向生成极端场景的能力，生成样本集中于常规出力区间，极端工况样本稀缺； 2）单纯极值理论仅能完成极端值概率统计，无法生成连续时序风光联合出力序列，不满足电网时序仿真需求； 3）多数极端场景生成研究未设置统一量化评价标准，难以客观评判生成样本极端特征贴合度； 4）现有融合 C-GAN 与 EVT-GPD 的极端生成方法公开完整落地框架较少，不利于后续研究复用与算法优化。

1.3 本文主要研究内容与创新点

1.3.1 主要研究内容

1）基于实测风光历史数据集完成数据预处理，采用极值理论筛选风光出力超限极端样本，借助广义帕累托分布完成出力尾部特征拟合，刻画风光联合出力极端值分布规律； 2）复现概率调控型 C-GAN 网络建模框架，将极端工况标签作为条件约束输入网络，搭建可定向生成极端时序出力样本的生成模型； 3）沿用高功率、低功率、峰谷差三类极端量化指标，构建完整的生成样本极端特征评价体系； 4）基于真实风光数据集完成模型训练、场景生成与结果对比分析，验证所复现 C-GAN 极端场景生成方法对风光尾部极端工况的复刻能力。

1.3.2 核心创新点

1）融合 EVT-GPD 尾部拟合与 C-GAN 条件生成框架，先通过极值理论修正数据集极端尾部分布，再利用条件网络定向输出极端风光联合时序，兼顾极端概率真实性与时序耦合连续性； 2）统一采用三类标准化极端量度指标量化生成样本极端程度，实现极端场景生成效果可量化、可对比，规避主观评价偏差； 3）完整复现现有文献概率调控 C-GAN 极端生成逻辑，形成一套架构清晰、可复用的风光极端场景建模体系，适配新能源不确定性分析、电网极端风险校核等多类研究场景。

1.4 论文整体结构

本文各章节安排如下：第一章为引言，阐述研究背景、国内外现状、研究内容与创新点；第二章介绍风光联合出力极端数据建模基础，包含实测数据集处理、极值理论与 GPD 尾部拟合原理、三类极端量化指标定义；第三章详述基于 C-GAN 的风光联合极端场景生成整体框架，包含条件标签构建、网络约束逻辑、概率调控生成思路；第四章开展实例分析，依托实测风光数据完成模型训练，对比分析生成样本极端特征与真实极端工况贴合程度；第五章总结全文研究工作，并展望后续可拓展研究方向。

2 风光联合出力极端数据建模基础

2.1 实测风光数据集预处理

本文依托真实区域风电、光伏同步时序出力数据集开展研究，原始数据包含长时间尺度下逐时段风电出力、光伏出力二维时序序列，完整覆盖四季、昼夜、晴阴多云等多种运行工况，同时包含常规平稳出力与极端出力样本。

数据预处理分为多环节：首先剔除设备故障、数据传输异常造成的缺失值、跳变异常点，通过插值法补齐短时空缺时序；其次完成出力归一化处理，将风电、光伏出力统一映射至标准出力区间，消除机组装机容量差异带来的数据量纲影响；最后划分训练集与测试集，保证数据集中同时包含大量常规出力样本与少量极端尾部样本，为后续极值拟合与网络训练提供完整数据支撑。

2.2 基于 EVT-GPD 的风光出力尾部极端拟合

风光出力整体分布分为主体区间与尾部极端区间，常规概率分布仅能拟合主体区间，尾部小概率极端值拟合误差较大。本文采用极值理论中的超限峰值模型，设置统一超限阈值筛选风光出力极端超限样本，筛选出高于上限阈值的高功率极端样本、低于下限阈值的低功率极端样本，形成极端尾部数据集。

针对筛选后的超限极端样本，采用广义帕累托分布对样本尾部分布进行拟合，求解分布尺度参数与形状参数，精准量化风光极端出力的概率分布规律，修正原始数据集尾部分布特征，弥补原始数据极端样本数量不足、尾部特征不突出的问题，为后续 C-GAN 网络提供具备完整极端特征的训练数据，保证生成样本极端幅值、发生概率与实际电网运行工况保持一致。

2.3 风光极端场景量化评价指标

为客观衡量生成风光联合出力序列的极端程度，与参考文献保持一致，构建三类独立极端量度指标，分别从出力上限、出力下限、昼夜波动差值三个维度刻画极端工况特征： 1）高功率极端指标：表征风光联合出力同时处于高位的极端工况，对应电网有功盈余、弃风弃光风险场景，指标数值越高代表极端程度越强； 2）低功率极端指标：表征风光联合出力同步处于低位的极端工况，对应电网有功功率缺口、调峰压力激增场景，指标数值越高代表极端缺出力风险越大； 3）峰谷差极端指标：表征单日风光出力最大值与最小值差值极大的工况，对应日内功率剧烈波动、调频资源不足场景，指标差值越大，日内波动极端性越显著。

三类指标相互独立、互为补充，可全方位评判生成时序样本是否覆盖实际运行中的各类极端边界工况，作为模型生成效果的核心评判依据。

3 基于 C-GAN 的风光联合极端场景生成整体框架

3.1 条件生成对抗网络适配极端场景生成的优势

基础生成对抗网络仅依靠随机噪声生成时序样本，无可控约束，输出样本随机混杂常规工况与极端工况，无法定向批量生成极端场景。条件生成对抗网络在原始生成器、判别器双博弈结构基础上，引入外部条件标签作为共同输入，将生成过程由无约束随机生成转化为条件可控生成。

针对风光极端场景生成需求，C-GAN 的适配优势体现在两方面：一是可将极端工况类型作为条件标签输入网络，区分高功率、低功率、大峰谷差三类极端工况，实现定向生成；二是可嵌入 EVT-GPD 拟合得到的尾部分布特征作为辅助条件约束，引导生成器学习风光出力尾部极端分布规律，避免生成样本极端幅值失真。通过生成器与判别器的对抗训练，生成样本在满足条件标签约束的同时，复刻真实风光时序相关性、昼夜变化规律与尾部极端特征。

3.2 极端工况条件标签构建

结合前文三类极端量化指标，构建标准化条件标签体系作为 C-GAN 网络的输入约束。标签体系区分工况类别标签与极端程度标签两层结构：工况类别标签用于区分高功率、低功率、峰谷差三类极端场景；极端程度标签基于 EVT-GPD 拟合得到的极端概率区间划分，量化极端工况的严重等级。

训练阶段将风光原始时序数据与对应极端标签配对输入网络，使生成器建立 “标签 – 风光联合出力时序” 的映射关系；生成阶段仅输入指定极端类型、指定极端程度的标签，即可定向输出对应类型的风光联合极端出力时序序列，实现极端场景可控生成。

3.3 融合 EVT-GPD 的概率调控生成逻辑

本文完整复现文献中概率调控的建模思路，将极值理论拟合得到的尾部分布参数作为隐性约束嵌入 C-GAN 训练流程，实现生成样本极端概率可控。训练前期利用 GPD 拟合参数修正训练数据集的极端样本权重，提升网络对尾部极端工况的学习权重，避免模型偏向学习占比更高的常规出力样本；训练博弈过程中，判别器除判别时序序列真假外，额外增加尾部极端分布损失约束，对比生成样本与真实样本的 GPD 分布参数差异，倒逼生成器输出符合真实尾部概率特征的极端时序。

整套框架实现双重约束：显性条件标签约束极端工况类型，隐性 EVT-GPD 分布参数约束极端值概率分布，从工况类别与统计分布两个维度保障生成极端场景的真实性。

3.4 模型整体运行流程

完整建模与场景生成流程分为四个阶段： 第一阶段：数据预处理与极端样本筛选，基于实测风光时序数据，采用 EVT 超限阈值筛选极端样本，通过 GPD 完成尾部分布拟合，求解分布特征参数； 第二阶段：构建极端工况条件标签，划分三类极端工况与多级极端程度，完成数据 – 标签配对，划分训练数据集； 第三阶段：搭建并训练概率调控型 C-GAN 网络，将时序数据、极端标签、GPD 分布参数共同输入网络开展对抗训练，直至生成样本与真实样本分布收敛； 第四阶段：极端场景生成与量化评估，输入目标极端工况条件标签，批量生成风光联合出力时序样本，采用三类极端量度指标完成生成效果评价。

4 实例分析

4.1 算例基础设置

本文采用区域电网实测风电、光伏同步出力时序数据集作为基础数据，数据时间跨度覆盖全年完整季节变化，时序分辨率与电网调度仿真标准保持统一，数据内包含大量常规出力样本与少量高功率、低功率、大峰谷差极端工况样本。统一设置风光出力超限阈值筛选极端样本，采用广义帕累托分布完成尾部拟合，求解对应尺度、形状参数；同步构建三类极端工况多级条件标签，完成数据集标签配对。

模型训练阶段划分训练集与测试集，训练集用于 C-GAN 网络对抗学习，测试集中真实极端时序样本作为基准，用于对比生成样本极端特征。评价环节统一使用高功率、低功率、峰谷差三类极端量度指标，量化对比真实极端样本与 C-GAN 生成样本的极端特征差异。

4.2 EVT-GPD 尾部拟合结果分析

通过极值理论超限阈值筛选后，提取数据集内风光联合出力极端超限样本，利用广义帕累托分布完成尾部拟合，得到极端出力分布参数。拟合结果表明，风光出力尾部数据与 GPD 分布契合度较高，相较于正态、威布尔等传统分布，广义帕累托分布可大幅降低极端幅值拟合误差，能够精准刻画大功率溢出、低出力缺额、日内大幅波动三类极端工况的概率分布规律。

经 GPD 修正后的训练数据集尾部极端特征得到强化，弥补原始实测数据极端样本数量偏少的缺陷，为后续 C-GAN 网络提供充足、特征完整的极端工况学习样本，从数据源头保障极端场景生成的可靠性。

4.3 C-GAN 生成极端场景效果分析

完成网络收敛训练后，分别输入三类极端工况条件标签，批量生成对应类型风光联合极端出力时序序列，从时序特征、风光耦合相关性、极端量化指标三个维度开展分析。

从时序维度观察，C-GAN 生成的极端出力序列具备与真实样本一致的昼夜变化规律，风电、光伏出力时序耦合关系贴合实测数据，不存在出力时序断层、幅值突变失真等问题；针对指定极端标签生成的样本，能够稳定复现对应极端特征，输入高功率标签时风光联合出力同步维持高位，输入低功率标签时整体出力持续处于低位，输入峰谷差标签时日内出力最大值与最小值差值显著放大，实现极端工况定向生成。

基于三类极端量度指标开展量化对比，生成样本的极端指标数值区间与真实极端样本高度重合，指标分布偏差较小，证明生成样本的极端严重程度与实际电网运行边界工况保持一致；相较于无约束 GAN 生成结果，本文复现的概率调控 C-GAN 模型极端样本占比显著提升，无需人工筛选即可批量获取有效极端时序样本，大幅降低极端场景获取成本。

4.4 方法适用性分析

本文复现的 C-GAN 风光联合极端场景生成方法依托实测数据训练，输出时序样本兼具真实时序耦合特征与尾部极端概率特征，生成样本可直接应用于多类电力系统研究场景：一是新能源电网不确定性仿真，批量补充各类极端边界工况，完善随机场景集；二是电网安全稳定校核，模拟风光极端出力引发的功率盈余、缺额风险，校验调峰、调频、储能设备容量配置合理性；三是新能源调度策略优化，基于极端时序样本测试极端工况下调度方案的可行性与经济性；四是后续算法改进研究，本文完整建模框架可作为基础，拓展至多源储能、负荷、氢能耦合的综合能源系统极端场景生成研究。

5 结论与展望

5.1 全文结论

本文完整复现融合极值理论、广义帕累托分布与条件生成对抗网络的风光联合出力极端场景生成方法，依托实测风光时序数据集完成整套建模与验证工作，主要得到以下结论： 1）极值理论结合广义帕累托分布可精准拟合风光出力尾部极端样本分布，有效弥补实测数据极端工况样本稀缺、尾部特征拟合精度不足的缺陷，为极端场景建模提供可靠数据基础； 2）条件生成对抗网络通过增设极端工况条件标签，可实现高功率、低功率、大峰谷差三类极端场景定向可控生成，搭配 GPD 分布参数概率调控约束，能够保证生成样本极端幅值、发生概率与真实工况匹配； 3）高功率、低功率、峰谷差三类极端量化指标可全面客观评判生成样本极端程度，量化对比结果证明本文复现 C-GAN 模型生成的极端风光联合时序具备较高真实性与有效性； 4）整套建模框架流程清晰、可复用性强，生成极端场景样本适配新能源不确定性分析、电网极端风险评估、调度优化等电力领域相关研究工作。

5.2 后续研究展望

基于本文现有研究基础，可从以下方向开展进一步拓展研究： 1）多能源耦合极端场景拓展：在风光联合出力基础上，引入负荷、储能、氢能等多元元件，构建综合能源系统多源协同极端场景生成模型； 2）算法性能优化改进：针对 C-GAN 训练不稳定、生成样本多样性不足等问题，改进网络损失函数、引入先进生成网络结构，进一步提升极端场景生成质量； 3）时空联合极端建模：纳入多区域风光场站空间相关性，构建时空耦合 C-GAN 模型，生成跨区域同步极端出力场景，适配大电网互联系统风险分析； 4）工程落地应用延伸：将极端场景生成模型与电网规划、在线风险预警平台结合，开发极端工况实时生成与风险评估一体化工具，提升模型工程实用价值。

📚第二部分——运行结果

【C-GAN】风光联合极端场景生成+C-GAN研究

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