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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 拉丁超立方体抽样
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    拉丁超立方体抽样是一种统计学方法，通过有序且等间距的选择样本点来减少随机采样的方差，广泛应用于风险分析和不确定性量化中。 从蒙特卡罗误差估计来看，大多数统计量的估计值收敛性与样本数量相关。特别地，在均值估计的情况下我们发现：问题的关键在于能否改善这一过程中的某些方面。值得注意的是，蒙特卡罗方法的一个主要优点就是它的收敛速度依赖于独立随机参数的数量。接下来我们将介绍一种完全不同的抽样方式——拉丁超立方抽样（LHS）。在此之前，我们需要先了解分层抽样的相关内容。 对于一维的单个变量输入问题：y=f(x)，其中x是一个随机变量，可以使用以下步骤进行分层抽样： 1. 定义参与计算机运行的样本数量N； 2. 将x按照等概率原则划分为若干区间——“bin”； 3. 每次抽取一个样本时，该样本落入哪个区间的决定依据是对应区间的概率密度函数。
     
  • 基于拉丁超立方体法的风光场景生成与削减.zip
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    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。
     
  • 拉丁超立方抽样工具箱_拉丁超立方_
    优质
    拉丁超立方抽样工具箱是一款高效的统计分析软件插件，采用拉丁超立方技术优化样本选择，广泛应用于风险评估与模拟等领域。 基于MATLAB软件的拉丁超立方抽样工具箱已经亲测有效。
     
  • 蒙特卡罗抽样与拉丁超立方体抽样的对比分析
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    本研究探讨了蒙特卡罗抽样和拉丁超立方体抽样在统计学中的应用，通过比较两者在样本代表性、计算效率及适用场景上的差异，为实际问题中选择合适的采样方法提供理论依据与实践指导。 蒙特卡罗抽样与拉丁超立方体抽样的区别在于它们各自的原理和应用方式不同。 蒙特卡罗方法是一种基于大量随机样本的统计分析技术，用于估计复杂系统的数值属性或模拟随机过程的结果。这种方法通过生成大量的随机数来逼近问题解，并利用概率论中的大数定律确保结果的可靠性与准确性。然而，在某些情况下，由于需要生成数量庞大的样本点，蒙特卡罗抽样可能会遇到效率低下的问题。 相比之下，拉丁超立方体抽样的目标是在保持均匀分布的同时提高采样效率。它遵循一种分层抽样的策略：首先将整个输入变量空间划分为若干等概率区间，在每个间隔内选取一个代表值作为样本点，并且保证这些选择是相互独立的。这样一来，所得到的结果不仅具有较好的代表性，还能够显著减少所需的试验次数。 简而言之，蒙特卡罗方法依赖于随机性来解决问题；而拉丁超立方体抽样则通过有条理地安排采样位置以增强其效果，在特定场景下可能比纯随机抽样的效率更高。
     
  • 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。
     
  • 3.拉丁超立方抽样.zip
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    本资料探讨了拉丁超立方抽样技术，详细解释其原理、优势及应用领域，适用于统计学和风险分析中的高效样本选取。 拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种在多维空间内高效、随机且均匀分布的抽样方法，广泛应用于统计模拟、敏感性分析、实验设计及模型参数估计等领域。它能够有效减少计算机模拟或试验次数的同时保持样本多样性。 ltqnorm.m 文件可能是实现拉丁超立方采样的一个函数，“ltqnorm”可能意指“拉丁超立方与正态分布”的结合。此函数或许将正态分布的随机变量和拉丁超立方技术相融合，以生成符合特定分布的样本集。 mchol.m 的文件名暗示它可能涉及Cholesky分解这一矩阵运算中的重要环节，用于求解线性方程组或在某些随机数生成算法中。在进行拉丁超立方采样时，Cholesky分解可用于产生多维正态分布的样本点。 lhs_iman_n.m 和 lhs_iman.m 可能是基于Iman-Davenport旋转改进策略的拉丁超立方采样的实现版本，该方法旨在优化原始LHS技术中的均匀性和分散性问题。 latin_hs.m 文件可能包含了一个基础版的拉丁超立方算法实现，“hs”或许代表豪斯霍尔德变换（Householder Transformation），这是一种线性转换方式，在构造拉丁超立方样本时有所应用。 lhs_stein.m 可能实现了Steins Method，一种用于评估LHS样本质量和与目标分布近似程度统计方法。 test_sampling.m 和 test_sampling2.m 是测试函数，用来验证和比较不同版本的拉丁超立方采样实现，并确保其性能及准确性。 rank_corr.m 也许被设计来计算样本之间的秩相关性，在评价抽样技术是否有效生成独立样本时十分重要。因为理想的LHS应保证各维度间的相互独立性。 这些文件集合提供了一个全面的工具包，涵盖从基本算法到优化策略以及质量评估方法等各个方面。用户可以通过运行这些脚本在多维空间中生成所需样本，并将其应用于各种科学计算和工程问题之中。