基于DBSCAN的风电-负荷场景生成与削减模型研究

基于 DBSCAN 的风电-负荷场景生成模型，挺适合做新能源数据的场景优化。思路是用密度聚类把风电和负荷的历史数据筛一遍，先去掉那些不靠谱的小概率数据。再根据风电的波动性、电负荷的周期性，把数据整理成有代表性的几个场景。比起常见的 K-means，DBSCAN 不挑簇的数量，聚出来的东西也更贴近真实。

伪代码写得还挺清晰，代码维护起来没那么费劲。你要是搞风电预测、调度优化或者新能源场景削减，拿来直接改改就能用。运行逻辑也挺清楚：先聚类，再选代表场景，优化组合，省事不少。

哦对了，感兴趣的可以顺手看看这几个相关资源：基于 Copula 的场景生成挺适合风电联合建模，DBSCAN 的多应用场景代码也可以当成工具库看。要用 MATLAB 也有现成的代码资源，直接拿来调也方便。

如果你平时要跑大规模新能源数据，又经常被场景组合搞崩内存，真可以试试 DBSCAN+优化的组合。代码不复杂，逻辑清楚，效果还不错。