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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
    优质
    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
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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。
     
  • 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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 基于多风场出力相关性分析的可再生能源场景生成及聚类算法下的场景缩减与概率分配研究
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    本研究探讨了利用多风场出力相关性分析技术进行可再生能源场景的生成和聚类，进而实施场景缩减与概率分配的研究，为提高能源系统灵活性提供新的理论依据和技术手段。 本段落探讨了基于多风电场出力相关性的可再生能源场景生成方法，并通过聚类算法将这些场景减少到几个代表性的场景，每个场景都有确定的出现概率。 提出了一种利用Copula函数（连接函数）描述空间相邻风电场之间相互关系的方法。这种方法可以捕捉变量之间的非线性、非对称性和尾部相关性，且对于边缘分布没有特定限制。文中详细阐述了多个风电场出力的边缘分布函数及如何构造和确定相应的Copula函数，并通过拟合得到最优的Copula函数来生成场景。 整个过程使用MATLAB编程语言实现。
     
  • changjingjianhua.rar_Cut scene matlab_场景削减_matlab削减场景生成_场景
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现视频剪辑中场景削减的技术方法，旨在通过算法优化视频内容，移除冗余或不重要的片段。适用于视频编辑和处理的研究与实践。 对ARMA生成的多个场景进行基于概率距离概念的场景削减。
     
  • 改进版的拉丁超立方体生成器：lhsdesign_modified - MATLAB开发
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    lhsdesign_modified是一款增强型MATLAB工具箱，用于生成改进版的拉丁超立方体样本，特别适用于优化实验设计与不确定性分析。 lhsdesign_modified 是对 Matlab 统计函数 lhsdesign 的一个改进版本。它提供每个 p 变量的 n 个值的拉丁超立方体样本，但与原版不同的是，变量范围可以在用户指定的任意最小和最大数值之间，而 lhsdesign 函数仅在0到1之间的范围内生成数据。这使得 lhsdesign_modified 更适合处理范围不限于0至1的实际问题。