《Energy Conversion and Management-X》：A direct upscaling probabilistic forecasting model for PV cluster power generation based on softDTW-(ClusterGAN-KShape)-AMQWavenet
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为解决光伏集群功率预测中因云层运动导致的时序不对齐、天气模式复杂难以解耦及概率预测模型泛化能力不足等问题，研究人员开展了基于softDTW-(ClusterGAN-KShape)-AMQWavenet的直接多步概率预测研究。结果表明，该模型在不同天气条件下平均降低RMSE达15-25%，Winkler Score显著优于对比模型，仅需一个代表站的关键特征即可实现高精度集群预测，大幅降低数据依赖性和模型复杂度，展现出强大的实际部署潜力。
随着全球能源转型的加速，光伏发电已成为许多国家能源战略的优先选择。国际能源署预测，到2030年全球可再生能源装机容量将大幅扩张。中国光伏装机容量增长尤为迅猛，预计到2025年将占全国总装机容量的约30%。然而，光伏发电固有的随机性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。特别是随着光伏电站大规模集群化并网，准确预测区域光伏集群的聚合出力对系统运营商和调度中心制定日前发电用电计划和进行电力平衡分析至关重要。
目前的光伏集群概率预测方法主要面临三大瓶颈：在输入层面，依赖静态相关性筛选代表站，缺乏捕捉云层运动引起的非线性相位偏移的能力，导致输入数据的物理代表性不足；在表征层面，聚类方法多为单一静态策略，难以协同解耦功率序列中并存的宏观模式和微观波动，导致复杂天气下训练样本出现模态混叠，削弱模型泛化能力；在建模层面，现有主流概率预测架构（如TFT、DeepAR、MQ-RNN）存在固有局限，例如TFT的静态位置编码无法适应动态云运动引起的瞬时关联重构，而基于RNN的模型则存在梯度相关问题。
为了系统解决上述瓶颈，昆明理工大学的研究团队提出了一种新颖的softDTW-(ClusterGAN-KShape)-AMQWavenet直接升尺度概率预测框架。该研究发表在国际期刊《Energy Conversion and Management-X》上。研究人员首先引入了可微分的软动态时间规整方法，用于自适应地选择与集群聚合波动形态最匹配的代表站和关键气象特征。其次，设计了一种改进的混合聚类策略，融合了ClusterGAN和KShape的优势，以高保真度地解耦历史天气驱动模式，构建高质量的條件训练样本库。最后，开发了一种集成多头注意力机制的AMQWavenet预测模型，能够直接输出聚合集群出力的多分位数概率预测。
研究团队为开展此项研究，主要应用了几项关键技术方法：首先，使用softDTW方法进行代表站和关键特征变量的联合选择；其次，提出了ClusterGAN与KShape的混合聚类策略，对历史功率曲线进行天气模式划分；最后，构建了AMQWavenet预测模型，其核心是带有残差连接的WaveNet编码器和集成多头注意力机制的解码器。实验数据来源于中国新疆某大型基地14个相邻光伏电站2020年1月至10月的实际发电数据和气象测量值。
软动态时间规整的代表站选择：研究采用softDTW方法计算各电站功率序列与集群总功率序列的形态相似性。结果表明，该方法比传统的皮尔逊相关系数更能区分不同电站的贡献，成功筛选出与集群波动形态最一致的代表站K，并进一步确定了总辐射和散射辐射为关键解释变量。
混合聚类策略的性能分析：通过轮廓系数评估，提出的ClusterGAN-KShape混合聚类方法的轮廓系数得分（0.419）显著高于单独的KShape（0.320）和ClusterGAN（0.343）方法，表明其能更有效地识别出晴天、多云、阴雨/雨天三种典型天气模式，且聚类结果稳定可重现。
确定性预测结果分析：在不同天气条件下（晴天、多云、阴雨/雨天）和不同预测步长（15分钟、1小时、4小时）的预测中，提出的softDTW-(ClusterGAN-KShape)-AMQWavenet模型在均方根误差和平均绝对误差上均优于其他九种对比模型。特别是在波动剧烈的多云和阴雨天气下，其优势更加明显。统计显著性检验（Wilcoxon符号秩检验）证实了该模型性能提升的统计显著性。
概率预测结果分析：在概率预测性能方面，该模型在Winkler Score这一综合评价指标上表现最佳，表明其预测区间在可靠性和锐度之间取得了更好的平衡。尤其是在多云和阴雨条件下，其90%置信区间的Winkler Score显著低于对比模型，证明了其优越的不确定性量化能力。
研究结论表明，该论文提出的softDTW-(ClusterGAN-KShape)-AMQWavenet框架通过物理形态驱动的输入筛选、深度模式协同解耦和注意力增强的概率建模，系统性地提升了光伏集群功率概率预测的精度和不确定性量化能力。该方法仅需利用一个经过精准筛选的代表性电站的关键数据，即可实现对整个光伏集群的高精度多步概率预测，显著降低了数据依赖性和模型复杂度，显示出强大的实际应用潜力。该研究为处理可再生能源发电不确定性提供了新的技术路径，对未来电力系统的安全、经济调度具有重要的理论和实践意义。研究的局限性在于其验证基于特定集群数据，未来工作需要评估模型在不同气候条件和装机容量集群上的跨数据集泛化能力，并探索向风-光-储多能联合预测的扩展。
