风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码

可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。

这段程序主要是使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景，并通过一定的算法对这些场景进行削减，最终得到剩余的10个场景。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路以及涉及的知识点进行详细解释。

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1. 功能和应用领域：

  这个程序的主要功能是生成可再生能源场景，并通过削减的方式得到一组较少的场景。它可以应用在能源领域的风电和光伏发电场景的建模和分析中。通过生成不同的场景，可以对风电和光伏发电的潜在情况进行模拟和评估，从而帮助决策者制定相应的能源规划和管理策略。

2. 工作内容：

  a. 首先，程序定义了两个平均值数组`wf1`和`wf2`，分别表示风电和光伏发电的平均值。

  b. 然后，创建了三个矩阵`m1`、`m2`和`m`，分别用于存储风电发电、光伏发电和可再生能源发电的数据。

  c. 接下来，使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景，并将生成的数据存储在`m1`和`m2`中。

  d. 计算各个场景之间的概率距离，并根据概率距离进行场景的削减。

  e. 最后，绘制生成的场景图和削减后的场景图。

3. 主要思路：

  程序的主要思路是通过拉丁差立方抽样方法生成初始的1000个场景，然后根据场景之间的概率距离进行削减，最终得到一组较少的场景。削减的过程是通过计算场景之间的概率距离，并选择概率最低的场景进行削减，同时重新分配削减场景的概率给与其概率距离最近的场景。

4. 涉及的知识点：

  a. 数组和矩阵操作：程序中使用了数组和矩阵来存储和处理数据。

  b. 概率分布和随机数生成：程序使用拉丁差立方抽样方法生成场景，并使用正态分布生成风电和光伏发电的数据。

  c. 图形绘制：程序使用MATLAB的绘图函数绘制生成的场景图和削减后的场景图。

  d. 循环和条件语句：程序使用循环和条件语句来实现场景的削减和概率的重新分配。

总结：

这段程序主要是为了生成可再生能源场景，并通过削减的方式得到一组较少的场景。它可以应用在风电和光伏发电领域的建模和分析中，帮助决策者制定相应的能源规划和管理策略。程序使用了拉丁差立方抽样方法生成初始场景，然后根据场景之间的概率距离进行削减，最终得到剩余的10个场景。在实现过程中，涉及到数组和矩阵操作、概率分布和随机数生成、图形绘制以及循环和条件语句等知识点。

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