风电光伏场景模拟与削减分析：基于拉丁超立方抽样与算法优化处理,基于蒙特卡洛模拟与拉丁超立方抽样的风电光伏场景生成与削减分析,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。 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`

基于拉丁超立方采样的k-means算法改进：风电光伏场景缩减与不确定性模拟,基于拉丁超立方场景生成和改进k-means算法的场景缩减 风电、光伏场景不确定性模拟，由一组确定性的方案，生成1000种光伏场景，为了避免大规模风电，光伏场景造成的计算困难问题，针对k-means的初始聚类中心随的问题做出改进，并将场景削减至5个，运行后直接给出生成的场景、缩减后的场景及缩减后各场景概率。 可移植以及可应用性非常强 适合初学者进行学习使用程序注释清晰易懂 ,基于拉丁超立方场景生成; 改进k-means算法; 场景缩减; 风电、光伏场景不确定性模拟; 生成光伏场景; 避免计算困难; 初始聚类中心改进; 场景削减; 注释清晰易懂。,基于拉丁超立方与改进k-means的场景缩减算法：风电光伏不确定性模拟

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。

采用 Latin hypercube sampling (LHS) 抽样的python算法

拉丁超立方体抽样

从蒙特卡罗误差估计中，我们可以看到，大多数统计量的估计值的敛散性都与 有关。特别的，对于均值的估计量，我们发现： 而问题在于 是否能被改善。值得注意的是蒙特卡罗方法的一个主要优点就是他的敛散性依赖于独立的随机参数个数，而接下来我们将要看到的是一种完全不同的抽样方式：拉丁超立方抽样（LHS）。但首先，我们要先了解一下分层抽样的相关内容。分层抽样我们考虑一维的单个变量输入问题：y=f(x)，x是一个随机变量。分层抽样通过如下的步骤来进行：1) 定义参与计算机运行的抽样数目N；2) 将x等概率地分成若干个区域——“bin”, 3) 样本一次落入哪一个bin中取决于该bin的概率密度函数，样本

这是从多元正态分布、均匀分布和经验分布中实现拉丁超立方体采样的采样实用程序。 可以指定变量之间的相关性。

为提高非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的搜索精度和多样性，借鉴差分进化中加强局部搜索的策略，提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（LDMNSGA-Ⅱ）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化，保证种群的初始分布能够均匀，采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子，加强局部搜索能力和提高搜索精度，同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子，保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明，该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。

分布式电源和波动负荷的接入使得传统配电网的调节设备和手段凸显出局限性，柔性开关设备(SOP)的应用可以解决间歇性源荷带来的问题。针对多端柔性互联设备在柔性配电网中的应用，建立计及运行损耗的三端SOP的拓扑结构和数学模型；考虑到源荷出力的不确定性会导致配电网节点电压越限和功率潮流不合理，将鲁棒优化和场景分析方法相结合，建立基于概率多场景的鲁棒运行优化模型，并采用锥优化方法进行求解；为了实现场景数量和精度平衡下多场景的快速生成，提出基于拉丁超立方抽样的概率多场景生成方法。以3组IEEE 33节点系统组成的配电网为算例，验证了所提鲁棒运行优化模型和场景生成方法的有效性，所提模型与方法实现了配电网运行经济性与安全性的协调，显著提高了模型计算效率，有效避免了“维数灾”现象。

拉丁超立方分布的简要介绍 分层抽样方法的介绍 与蒙特卡洛方法的对比