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🔥内容介绍
一、概述
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种高效的分层随机抽样方法，核心优势在于能以较少样本量覆盖高维参数空间的关键信息，广泛应用于不确定性分析、系统仿真等领域。在实际应用中，为进一步提升计算效率、聚焦核心影响因素，需对LHS生成的初始场景集进行“场景削减”——即通过科学筛选或合并，保留代表性强、信息冗余度低的场景，在保证分析精度不显著下降的前提下，降低后续仿真与计算的复杂度。
场景削减的核心目标：平衡“样本代表性”与“计算效率”，剔除重复、次要或对分析结果影响微小的场景，最终获得一个精简且信息完备的场景子集。
二、拉丁超立方抽样场景削减的核心逻辑
LHS的核心特性是“分层全覆盖”：对每个参数维度进行等概率分层，每个分层中仅抽取一个样本，确保各维度参数的分布特性得到均匀覆盖。在此基础上，场景削减需遵循两大逻辑：
保留分层代表性：削减过程中需确保各参数维度的关键分层信息不丢失，避免因场景删减导致某类参数组合被过度排除，影响后续分析的全面性。
降低信息冗余：LHS初始场景虽覆盖均匀，但部分场景在参数组合、影响效果上存在高度相似性，通过量化场景间的相似度或差异性，合并/剔除冗余场景，减少重复计算。
三、拉丁超立方抽样场景削减的关键步骤
3.4 场景筛选与合并
基于冗余识别结果，采用以下两种核心策略进行场景削减：
筛选法：从冗余场景组中选择“代表性最强”的场景保留。代表性判断可依据：场景在参数空间中的中心位置、场景对应的目标输出是否为该组的典型值、场景覆盖的分层是否为关键分层等。例如，在一组冗余场景中，选择距离该组其他场景平均距离最小的场景作为代表场景。
合并法：对冗余场景的参数取值与目标输出进行加权平均，生成一个新的“综合场景”，替代原冗余场景组。权重可根据场景的发生概率、影响权重等因素确定，确保合并后的场景能等效反映原组的核心信息。
3.5 削减效果验证
通过以下指标验证削减后场景集的有效性，若未满足要求则返回步骤3.4调整阈值或筛选策略：
分布一致性：削减后场景集的各参数均值、方差、分位数与初始集的偏差在允许范围内（如偏差≤5%）；
结果准确性：基于削减场景集的仿真结果（如系统总成本、可靠性指标）与初始场景集的结果偏差≤预设阈值（如≤3%）；
计算效率提升：统计削减后场景数量减少比例（如减少50%以上），以及后续仿真计算时间的缩短程度。
四、应用场景与注意事项
4.1 典型应用场景
拉丁超立方抽样场景削减常用于高维、多参数的复杂系统分析，例如：
电力系统不确定性分析：对风电、光伏出力、负荷需求等多源不确定性参数生成的LHS场景进行削减，提升电网规划、调度的计算效率；
化工过程仿真：对反应温度、压力、原料配比等参数的LHS场景进行削减，降低流程优化的计算复杂度；
环境风险评估：对污染物排放浓度、扩散系数、气象参数等的LHS场景进行削减，提升风险预测的效率。
4.2 注意事项
阈值设定需平衡精度与效率：阈值过宽松会导致场景过度削减，丢失关键信息；阈值过严格则无法有效降低计算量，需通过多次验证确定最优阈值；
特征指标选择需贴合研究目标：若关注系统经济性，应优先选择目标输出特征（如成本）作为相似度计算依据；若关注参数分布覆盖性，应优先选择参数取值特征；
避免分层信息丢失：削减过程中需确保各参数维度的所有分层均有至少一个场景覆盖，防止因过度削减导致某类极端参数组合被遗漏（如风电出力的极小值、负荷的极大值场景）。
五、总结
拉丁超立方抽样方法的场景削减，是基于LHS分层抽样的核心优势，通过“特征量化—冗余识别—筛选合并—效果验证”的闭环流程，实现场景集的精简与优化。其核心价值在于在保证分析精度的前提下，显著提升复杂系统不确定性分析的计算效率，为工程决策、系统优化提供高效且可靠的支撑。在实际应用中，需根据具体研究问题合理选择特征指标、筛选策略与验证标准，确保削减效果满足需求。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 马溪原.含风电电力系统的场景分析方法及其在随机优化中的应用[D].武汉大学,2014.
[2] 韩志永,张宇华,李兵.基于多场景技术的冷热电虚拟电厂两阶段优化调度[J].电测与仪表, 2022(003):059.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.03.024.
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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