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拉丁超立方抽样

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风光场景生成削减新法在风光发电功率模拟中由于变量维度高和时空特征复杂提出了一种随机生成风光发电功率场景的方法考虑到电网中长期分析的需求建立了风光发电功率场景的优化削减方法以及风光负荷出力各场景及概率场景削减负荷点的拉丁超立方抽样首先需要确定风能和太阳能出力的概率分布通过历史数据和模型预测可以获得每个出力水平的概率然后使用拉丁超立方抽样方法在整个参数空间内生成一组样本点以代表各种出力水平的情景接下来通过对负荷点的需求进行建模和分析可以确定不同负荷点的概率分布再次使用拉丁超立方抽样方法在各个负荷点上产生一组样本点以表示不同的负荷需求情景最后结合风能太阳能和负荷出力的场景可以进行概率分析和场景削减通过对样本点进行计算和评估可以确定哪些场景是最具代表性和关键的这样可以将样本点缩减到一小部分以减少计算复杂性同时仍保留关键的概率和场景信息通过以上过程可以对风光和负荷出力的不同场景及其概率进行分析并使用拉丁超立方抽样方法进行场景削减以更好地理解和应对风光和负荷出力的变化情况

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