MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！ 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强，该代码适合新手学习以及在此基础上进行拓展，代码质量非常高，保姆级的注释以及人性化的模块子程序，所有数据均有可靠来源，联系后会直接发您资料，保证您学得会，用的起来，简直是萌新福利！
在电力系统的研究中，风光发电的不确定性是一个必须要考虑的因素。风电、光伏的出力会受到自然条件的影响，具有很强的随机性，而电价也会随着市场供需等因素不断波动。今天咱们就来聊聊如何用MATLAB代码实现基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减，以此来模拟这些不确定性。
整体思路
我们的目标是模拟风电、光伏以及电价场景的不确定性。首先，我们会有一组确定性的方案，利用蒙特卡洛算法生成50种光伏场景。但是，大规模的光伏场景会给计算带来困难，所以我们要采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，把场景削减到5个。最后运行代码，它会直接给出削减后的场景、生成的场景以及相应的概率。
蒙特卡洛法生成光伏场景
蒙特卡洛法是一种通过随机抽样来解决问题的方法。在我们这个场景中，它可以帮助我们生成不同的光伏场景。以下是一段简单的伪代码示例：
% 初始化参数 num_scenarios = 50; % 要生成的场景数量 % 假设这里有一些确定性的方案数据，存储在 certain_scheme 中 certain_scheme = [1, 2, 3, 4, 5]; % 示例数据 generated_scenarios = zeros(num_scenarios, length(certain_scheme)); for i = 1:num_scenarios % 这里通过随机扰动来生成新的场景 % 实际中可能需要根据具体的概率分布来生成 random_perturbation = randn(1, length(certain_scheme)); generated_scenarios(i, :) = certain_scheme + random_perturbation; end代码分析：首先我们设定了要生成的场景数量numscenarios为50。然后初始化一个全零矩阵generatedscenarios，用于存储生成的场景。在循环中，我们通过生成随机扰动randomperturbation，并将其加到确定性方案certainscheme上，从而得到新的场景。
基于概率距离快速削减算法的场景削减
场景削减的目的是在尽量保留原始场景信息的前提下，减少场景数量，降低计算复杂度。以下是一个简化的场景削减代码示例：
% 假设 generated_scenarios 是前面生成的50个场景 % 计算场景之间的概率距离，这里简单用欧氏距离代替 num_generated = size(generated_scenarios, 1); distance_matrix = zeros(num_generated, num_generated); for i = 1:num_generated for j = i+1:num_generated distance_matrix(i, j) = norm(generated_scenarios(i, :) - generated_scenarios(j, :)); distance_matrix(j, i) = distance_matrix(i, j); end end % 开始削减场景，削减到5个 num_remaining = 5; scenario_indices = 1:num_generated; while length(scenario_indices) > num_remaining [~, min_index] = min(min(distance_matrix)); [row, col] = ind2sub(size(distance_matrix), min_index); % 删除距离最小的两个场景中的一个 if rand < 0.5 scenario_indices(row) = []; else scenario_indices(col) = []; end % 更新距离矩阵 distance_matrix(row, :) = []; distance_matrix(:, row) = []; distance_matrix(col-1, :) = []; distance_matrix(:, col-1) = []; end reduced_scenarios = generated_scenarios(scenario_indices, :);代码分析：首先我们计算了所有场景之间的欧氏距离，存储在distancematrix中。然后进入削减循环，每次找到距离最小的两个场景，随机删除其中一个。同时更新距离矩阵，直到场景数量削减到5个。最后得到削减后的场景reducedscenarios。
代码优势
这套代码具有很多优点。它有一定的深度和创新性，不像那些烂大街的代码。代码中的注释非常清晰，对于新手来说就像有个保姆在旁边指导一样。而且它采用了人性化的模块子程序，所有数据都有可靠来源。无论是新手学习，还是在这个基础上进行拓展，都非常合适。只要联系作者，就能直接拿到资料，保证你学得会、用得起来，简直是萌新福利！
通过以上的代码和分析，你应该对基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减有了更深入的理解。在实际应用中，你可以根据具体需求对代码进行调整和优化。
