基于VAE-CGAN的虚拟电厂光伏不确定性数据挖掘

关键词：条件生成对抗网络；变分自编码器；虚拟电厂；光伏；数据挖掘

中图分类号：TM919 文献标识码：A

0 引言

在传统的电力系统规划和运行过程中，常常采用基于统计方法的预测模型如时间序列分析、回归分析等，对光伏发电不确定性进行预测。然而，这些方法无法充分考虑光伏发电系统的复杂性，导致预测结果的准确性和鲁棒性有限[1]。因此，需要采用更加先进的数据挖掘技术以提高对光伏发电不确定性的理解和预测能力。虚拟电厂（virtual powerplant，VPP）技术作为能源领域的一个重要分支，旨在模拟和优化电力系统的运行。它通过对电力系统的各种组成部分进行建模，提供了一种全面的仿真环境，为电力系统规划、运行与管理提供了强有力的支持。在光伏发电领域，虚拟电厂技术用于模拟光伏发电系统的运行情况，特别是在考虑不确定性因素时，其作用尤为显著[2]。

人工智能不仅改变了人们对数据的理解方式，还为解决复杂问题提供了全新的视角和方法[3]。在深度学习的框架下，生成对抗网络（generativeadversarial networks，GAN）作为一种强大的生成模型引起了人们的广泛关注。通过竞争式学习机制，GAN 可以同时训练生成器和判别器网络，实现对数据分布的模拟和生成。由于独特的生成方式，GAN 在图像生成、自然语言处理等领域取得了突出成果。然而，随着GAN 的研究和应用不断深入，人们逐渐意识到标准的GAN 模型在生成特定类型数据时存在一定的局限性，因此条件生成对抗网络（conditional GAN，CGAN）应运而生。本文探讨基于VAE-CGAN 的虚拟电厂技术在光伏发电不确定性数据挖掘中的应用，以及如何更好地利用数据来支持电力系统的规划与运行决策。

1 虚拟电厂光伏系统

VPP 中的光伏系统是一种关键的分布式能源资源，通过光电能量转换方式，将光转变为电。光伏系统通过整合、协同和智能管理，提供了清洁、可再生的能源。这种可再生能源不仅推动了电力系统向更环保和可持续的方向发展，而且通过分布式能源整合，提高了系统的整体灵活性和可控性。光伏系统的能源交易和市场参与使其成为VPP 的重要组成部分，通过智能调度和能源交易，优化电力供应，提高经济效益。此外，光伏系统在减少对传统电网依赖、支持电力系统调频和提高稳定性方面发挥着关键作用，为实现可持续的智能能源管理提供了有力支持。通过优先利用光伏系统的电力，VPP不仅减少了对传统化石燃料的需求，还加快了电力系统中由传统能源向清洁能源过渡的进程。

2 相关技术

2.1 条件生成对抗网络

CGAN 是一种生成对抗网络的变体，其引入了条件信息以指导生成器生成特定类型的数据[4-5]。GAN 包括生成器和判别器。这两个部分通过对抗性训练共同进步，其中生成器的目标是制造出足够逼真的数据，而判别器的任务则是辨别哪些是生成器制造的数据，哪些是真实的数据。生成器接受一个随机噪声向量z 和条件信息y，然后生成数据样本x。生成器的输出可以表示为G（z，y）。判别器接收数据样本x 和条件信息y，并输出一个概率值D （x，y），以表示接收数据是真实数据的概率，D（x，y）是一个在[0，1] 内的值。

交叉熵损失函数是评估CGAN 生成器和判别器性能的关键指标，生成器的损失函数LG 可以表示为：

通过优化两种损失函数，CGAN 可以利用生成器来生成具有所需特征的逼真数据，利用判别器更加精准地判别输入数据是否为真实数据。

2.2 变分自编码器

变分自编码器（variational auto encoder，VAE）是一类用于生成数据的模型，也用于学习数据的潜在表示和生成新的数据点。它是一种无监督学习算法，能够从高维度数据中提取关键特征。VAE 由编码器和解码器构成，编码器的作用是将输入数据转换为潜在空间中的表示形式，而解码器负责基于潜在空间中的表示，重建原始数据。

3 基于VAE-CGAN的光伏不确定性数据挖掘

3.1 VAE-CGAN 模型结构

VAE-CGAN 模型结构如图1 所示，可以分为3个模块：数据预处理、生成器和判别器。数据预处理组件的作用是纵向拼接时序数据和条件信息。生成器和判别器的神经网络以对偶方式呈现，多层长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）与一个紧随其后的全连接层组成模型。VAE-CGAN模型结构参数如表1 所示。

3.2 模型训练流程

如图2 所示，VAE-CGAN 模型通过一个分阶段的训练流程来训练参数，这个过程中参数的训练顺序非常重要，这是因为CGAN 模型产生条件数据的能力主要依赖 VAE 模型是否能够准确地从数据中提取标签信息。如果VAE 模型提取的标签数据是错误的，CGAN 生成的输出数据将无法满足预期的条件要求。因此，在整个训练流程中，首先必须保证VAE 模型的有效运作，之后才能进行CGAN模型参数的训练。此外，每次更新模型参数后，需要使用最大均值差异（maximum mean discrepancy，MMD）评估方法来评估模型的性能。如果评估结果不符合要求，就需要重新选择VAE-CGAN 模型的超参数并重新进行训练。

4 实验结果

为了证明本文所提出模型的有效性，将其与基于高斯混合模型（gaussian mixture model，GMM）的光伏发电不确定性模拟方法进行比较。基于GMM 的建模方法，通过K-means 算法对VAE 提取的气象特征进行分类，进而使用分类结果作为判断相似天气的依据，并以此建立光伏发电功率的条件模型。在对比实验中，通过对比两种方法在模拟光伏发电数据上的表现来评估它们的准确性和适用性。序列结果对比如图3 所示。

由图3 可知，相较于GMM 模型，VAE-CGAN模型的置信区间更为紧凑，此外，VAE-CGAN 模型预测的期望值与实际观测值之间的偏差也更小。这表明在给定天气条件下，VAE-CGAN 模型有效缩小了光伏输出的不确定性波动，其在条件生成方面也表现出比GMM 模型更优异的性能。实验结果表明，VAE-CGAN 模型在预测光伏发电功率方面具有一定的优越性，为光伏发电系统的不确定性建模提供了一种更加可靠的解决方案。

5 结论

光伏发电系统是可再生能源领域的关键部分，在电力行业中扮演着日益重要的角色。然而，光伏发电的不确定性给电网调度和能源规划带来了挑战，因此对光伏发电不确定性进行准确建模与预测具有重要意义。本文将条件生成对抗网络和变分自编码器相结合，提出基于VAE-CGAN 进行虚拟电厂光伏不确定性数据的挖掘。该方法能够更有效地捕捉虚拟电厂光伏系统的不确定性特征，提高光伏发电功率预测的准确性和可靠性。实验结果表明，VAE-CGAN 模型在虚拟电厂光伏发电功率预测方面取得了令人满意的结果，为电力系统的运行和规划提供了可靠的支持。未来将进一步优化模型，探索如何将其应用于实际光伏发电场景中，以促进虚拟电厂的可持续发展。