​✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现私信个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言随着光伏能源在电力系统中的占比日益增加其输出的不确定性对电力系统的规划、运行和控制产生了显著影响。为有效应对这种不确定性准确模拟光伏输出的变化至关重要。拉丁超立方抽样LHS是一种常用的抽样方法可高效地生成反映光伏不确定性的场景。然而生成的大量场景会增加计算负担因此缩减场景研究也必不可少。通过复现相关研究深入理解 LHS 生成及场景缩减方法对电力系统中光伏不确定性的处理具有重要意义。二、拉丁超立方抽样生成光伏不确定性场景一原理二实现步骤数据收集收集光伏电站的历史太阳辐射、温度等相关数据以及对应的光伏功率输出数据。这些数据将作为确定变量取值范围和建立关系模型的基础。变量划分对于每个影响光伏输出的变量如太阳辐射、温度根据其数据分布将取值范围按概率划分为 n 个区间。例如对于太阳辐射数据可根据其累积分布函数CDF将其划分为等概率区间。样本抽取在每个变量的每个区间内随机抽取一个样本值。可以使用随机数生成器来实现这一过程。例如对于太阳辐射的第 i 个区间在该区间内随机生成一个值 Si。场景生成将抽取的各个变量样本值代入光伏功率计算模型得到相应的光伏功率值从而生成一个光伏不确定性场景。重复上述步骤 m 次即可生成 m 个光伏不确定性场景。三、缩减光伏不确定性场景研究一场景缩减的必要性通过拉丁超立方抽样生成的场景数量较多在电力系统分析中过多的场景会导致计算量大幅增加降低分析效率。例如在进行电力系统潮流计算时每个场景都需要进行一次潮流计算大量场景会使计算时间过长难以满足实时分析或大规模系统分析的需求。因此需要对生成的场景进行缩减在保留关键信息的前提下减少场景数量提高计算效率。二常用的场景缩减方法聚类算法原理聚类算法将相似的场景归为一类然后从每类中选择一个代表性场景作为缩减后的场景。例如使用 K - means 聚类算法它以欧氏距离为度量标准将所有场景分为 k 个簇。首先随机选择 k 个初始聚类中心然后计算每个场景到各个聚类中心的距离将场景分配到距离最近的聚类中心所在的簇。之后重新计算每个簇的中心重复上述过程直到聚类中心不再变化。从每个簇中选择一个与簇中心距离最近的场景作为代表场景从而实现场景缩减。应用在光伏不确定性场景缩减中以光伏功率和其他相关变量如太阳辐射、温度等组成的多维数据作为输入通过 K - means 聚类算法将相似的光伏输出场景聚为一类。例如将具有相似光伏功率波动模式和相关气象条件的场景归为同一类然后从每类中选取代表场景减少场景数量。⛳️ 运行结果 参考文献[1]史杜璇,李昂,屈博锟,等.考虑多能协同与供需灵活双响应的综合能源系统优化调度[J].科学技术与工程, 2025, 25(36):15572-15581.更多免费数学建模和仿真教程关注领取