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基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减：MATLAB 实现

news 2026/5/11 23:54:39

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仿真平台：MATLAB平台参考文档：《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

在电力系统的研究中，风电、光伏以及电价场景的不确定性模拟是一个关键问题。今天咱们就来聊聊基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法，并且看看如何在 MATLAB 平台上实现它。

关键词解读

风光场景生成：我们要创建模拟实际中风电、光伏出力以及电价变化的场景，这些场景需要尽可能贴近现实中的不确定性。
场景削减：由于生成的大量场景会导致计算量剧增，所以需要一种方法来减少场景数量，同时又尽可能保留关键信息。
概率距离削减法：这是用于场景削减的核心算法，通过衡量概率距离来决定哪些场景可以被削减。
蒙特卡洛法：用于生成初始的大量不确定性场景。

仿真平台：MATLAB

MATLAB 以其强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，成为了我们这次实现的得力助手。

参考文档

《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》给了我们很好的参考，特别是场景削减部分，为我们的代码实现指明了方向。

代码实现与分析

蒙特卡洛生成光伏场景

首先，我们通过蒙特卡洛算法生成 50 种光伏场景。假设我们有一组确定性的方案，下面是简单示意代码（实际代码可能涉及更多参数和计算）：

num_scenarios = 50; % 设定要生成的场景数量 % 这里假设已经有一组基础的确定性方案 stored_data % 下面模拟根据基础方案利用蒙特卡洛法生成场景 generated_scenarios = zeros(num_scenarios, size(stored_data, 2)); for i = 1:num_scenarios % 这里简单示意在基础方案上加入随机扰动生成场景 generated_scenarios(i, :) = stored_data + randn(1, size(stored_data, 2)); end

在这段代码里，我们首先定义了要生成的场景数量numscenarios为 50 。然后，通过一个循环，对每一个场景在基础确定性方案storeddata上添加随机噪声randn来模拟不确定性，从而生成不同的光伏场景。

基于概率距离快速削减算法的场景削减

生成大量场景后，为避免计算困难，我们采用基于概率距离快速削减算法来削减场景。同样以下是示意代码（实际算法实现会更复杂）：

reduced_num = 5; % 削减后的场景数量 % 假设已经有计算概率距离的函数probability_distance distance_matrix = zeros(num_scenarios, num_scenarios); for i = 1:num_scenarios for j = 1:num_scenarios distance_matrix(i, j) = probability_distance(generated_scenarios(i, :), generated_scenarios(j, :)); end end % 这里通过某种方式（例如贪心算法）根据距离矩阵选择削减后的场景 selected_indices = select_indices(distance_matrix, reduced_num); reduced_scenarios = generated_scenarios(selected_indices, :);

在这部分代码中，我们先定义了希望削减到的场景数量reducednum为 5 。然后通过一个双重循环计算所有生成场景之间的概率距离，并存储在distancematrix中。最后，使用一个假设的函数selectindices，基于距离矩阵选择出reducednum个场景，得到削减后的场景reduced_scenarios。