基于条件生成对抗网络（CGAN）的场景生成方法研究与应用

基于条件生成对抗网络（CGAN）的场景生成方法研究与应用摘要在含高比例可再生能源的电力系统中，风电、光伏出力以及负荷需求具有显著的不确定性，准确生成具有时序相关性和空间耦合性的典型场景，是系统规划、运行与风险评估的重要基础。本文提出一种基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）的场景生成方法，采用卷积神经网络（CNN）构建生成器与判别器，引入Wasserstein距离及梯度惩罚（WGAN-GP）作为损失函数，以提升训练的稳定性和生成样本的质量。以某地区风电、光伏和负荷的历史数据为蓝本，通过模拟数据验证模型性能，生成500组具有代表性的场景，并利用损失曲线和自相关系数箱线图对生成结果进行评价。本文提供了完整的理论分析、模型架构、训练流程及Python代码实现，为相关研究提供了可复现的参考。关键词：条件生成对抗网络；Wasserstein距离；场景生成；卷积神经网络；自相关分析1 引言随着“双碳”目标的推进，可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高。风电、光伏出力受气象条件影响，呈现强烈的随机性和波动性；同时负荷需求也受到经济、气候、社会行为等多种因素影响。这些不确定性因素给电力系统的规划调度、可靠性评估和风险管理带来了巨大挑战。场景生成（Scenario Generation）技术通过构造一组能够反映未来可能状态的时序样本，将不确定性问题转化为确定性分析框架，成为解决上述问题的关键手段。传统的场景生成方法主要包括基于统计建模的方法（如时间序列模型、马尔可夫链）和基于物理模拟的方法（如气象预测、负荷预测）。这