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基于拉丁超立方抽样法的风电、光伏及负荷场景生成方法及其典型场景提取

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简介：
本研究提出了一种结合拉丁超立方抽样技术的创新方法，用于创建包含风力发电、光伏发电和电力需求数据的复杂场景。该方法能够高效地模拟多种环境条件下的能源系统行为，并从中挑选出具有代表性的案例进行深入分析。这种方法对优化可再生能源整合策略及提高电网灵活性至关重要。 基于拉丁超立方抽样的方法可以生成风力发电、光伏发电以及负荷的场景。通过后向场景削减（BR）技术可以获得典型场景及其概率分布。这种方法为风电功率场景、光伏功率场景及负荷场景提供了参考文献，并且可以用MATLAB语言进行完美复现。

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  • 基于拉丁超立方抽样法的风电、光伏及负荷场景生成方法及其典型场景提取
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    本研究提出了一种结合拉丁超立方抽样技术的创新方法，用于创建包含风力发电、光伏发电和电力需求数据的复杂场景。该方法能够高效地模拟多种环境条件下的能源系统行为，并从中挑选出具有代表性的案例进行深入分析。这种方法对优化可再生能源整合策略及提高电网灵活性至关重要。 基于拉丁超立方抽样的方法可以生成风力发电、光伏发电以及负荷的场景。通过后向场景削减（BR）技术可以获得典型场景及其概率分布。这种方法为风电功率场景、光伏功率场景及负荷场景提供了参考文献，并且可以用MATLAB语言进行完美复现。
     
  • 基于拉丁超立方法的风光场景生成及缩减121111
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    本研究采用拉丁超立方法提出了一种创新性的风光场景生成与缩减技术，有效提高了虚拟景观的真实感和渲染效率。 基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减的Matlab代码已经准备好，并且有相关文章配合。 欢迎查看和使用！
     
  • 基于拉丁超立方抽样与样本缩减的风光发电及负荷场景预测分析
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    本研究提出了一种结合拉丁超立方抽样和样本缩减技术的方法，用于优化风力和太阳能发电以及电力需求场景的预测分析，提高预测精度和效率。 基于拉丁超立方抽样和样本削减的方法可以从原始数据中获取风电和光伏的场景出力结果以及负荷场景结果，从而对风光出力及负荷进行预测。代码详细且每句均有注释，程序运行良好。
     
  • 基于拉丁超立方体方法的风光场景生成与削减
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    本研究提出一种运用拉丁超立方体采样技术来优化风光场景随机变量选取的方法，有效提升场景生成效率和代表性，并减少不必要的计算量。 拉丁超立方采样与蒙特卡洛法不同，它改进了采样策略，在较小的样本规模下可以获得较高的精度。这种技术属于分层抽样的一种，并假设风光出力遵循正态分布（normrnd），从而可以大规模生成场景。通过概率距离快速削减法进一步减少了场景数量，实现了高效的数据处理和分析。
     
  • 基于拉丁超立方体法的风光场景生成与削减.zip
    优质
    本研究采用拉丁超立方体抽样方法，创新性地提出了一种高效生成和削减风光场景的技术方案，旨在优化资源利用并提高仿真精度。 这段文字适合电子相关专业学生作为课程设计作业或学习使用，提供的是完整可运行的电气相关代码。
     
  • 风能、太阳能和负荷场景生成；风电输出各场景及其概率；光伏发电各场景及其概率；负荷各场景及其概率；场景削减；样本概率设定与优化；样本精简
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    本研究探讨了风能、太阳能发电及电力负荷场景的概率分布，包括不同发电量和负载情况的场景分析，并通过样本精简实现场景削减与优化。 内容概要：本段落介绍了风力发电、光伏发电以及负荷场景的生成方法，并探讨了风电出力各场景及其概率分布、光伏出力各场景及相应的概率分析、各类负荷点的概率模型，还包括如何进行样本削减以优化计算效率的过程。文中还提到了在Matlab平台上使用拉丁超立方抽样技术来模拟不同情况下的电力系统行为，包括初始化样本集合的步骤和基于欧氏距离评估每个样本的重要性等关键环节。
     
  • 基于拉丁超立矩法的新能源发电场景生成及缩减
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    本研究提出了一种新颖的方法——利用拉丁超立矩法（Latin Hypercube Sampling, LHS）来生成和缩减新能源发电系统中的随机场景，旨在提高大规模新能源电力系统的规划与运行效率。 使用 MATLAB 编写程序，针对可再生能源的不确定性问题，采用拉丁超立方抽样法结合 Kantorovich 场景削减法生成光伏、风电和负荷预测出力的典型场景。
     
  • 利用拉丁超立方体法进行风光场景生成及优化（含完整注释和Matlab源码）
    优质
    本研究运用拉丁超立方体抽样技术，提出了一种新颖的方法来生成并优化风能与太阳能发电系统的运行场景。文中详细介绍了算法流程，并提供了全面的注释以及可直接运行的MATLAB代码，旨在为相关领域的研究人员和工程师提供实用的工具和技术参考。 本段落详细介绍了拉丁超立方法在风光场景生成与削减领域的应用。首先解释了该方法的基本原理及其在场景生成中的重要性，并通过案例分析展示了如何利用此方法有效生成和削减风光场景，以提高模拟效率和准确性。文章还讨论了实际应用中可能遇到的挑战及相应的优化策略。 本段落适用于风光场景模拟与研究人员、数据分析师、可再生能源领域从业者以及对拉丁超立方法感兴趣的学者和学生。在进行风光资源评估、电力系统规划或能源政策制定等需要大量风光场景模拟分析的情况下，该方法可以发挥重要作用。 通过阅读本段落，读者将能够了解并掌握拉丁超立方法在风光场景生成与削减中的应用技巧，从而提高其研究及工作中的场景模拟效率。关键词包括：拉丁超立方法、风光场景生成、场景削减、可再生能源模拟和优化策略。
     
  • 光伏发电与风力发电的负荷场景构建
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    本研究聚焦于探讨和分析光伏发电及风力发电在不同条件下的负荷场景构建方法，旨在优化可再生能源并网运行。通过模拟各类气象条件下光伏板与风力发电机的工作情况，以实现更高效的能源管理和调度策略。 这是一份用于生成光伏和风电负荷场景的MATLAB代码，通过手动设置各种因素来生产新能源负荷。该代码已经调试过，可以直接使用。
     
  • lx_程序.zip_场景简化_简化_超拉丁抽样_风速_风速抽样
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    本项目提供了一个名为“超拉丁抽样”的算法工具包，用于在复杂气象数据中高效地抽取风速样本，实现数据分析场景的简化处理。 1. 基于历史风速数据拟合威布尔分布函数。 2. 进行拉丁超立方抽样。 3. 执行后向缩减步骤。