基于DBSCAN密度聚类的风电负荷场景生成与削减方法MATLAB实现

风电和负荷的场景怎么生成、怎么减？其实你用传统的 Kmeans 也能凑合搞定，但想更靠谱地反映真实数据分布，DBSCAN 密度聚类真的蛮值得一试。它不光能自动噪声点，还不用你提前设置簇数，适合风电这类波动性强的数据。

这里推荐一套基于DBSCAN的场景生成与削减方法，已经用MATLAB实现好了。思路挺清晰的：先做历史数据清洗，再提取关键特征，根据数据“密不密”自然成簇，搞定场景精简，省时又高效。

相比 Kmeans 那种“一刀切”，DBSCAN 更像是懂业务逻辑的老法师。比如风电出力经常突变、负荷又周期波动，用它来做场景聚类，结果会更靠谱一些。你看代码实现也不复杂，dbscan()加上些基础的数据清洗和，基本就能跑起来。

文中还附带了完整的MATLAB 源码，调一调参数就能用在你自己的项目上，蛮适合搞电力系统优化或者做风电预测的同学。如果你平时就在搞类似方向的仿真，这套代码还是挺省事的。

哦对了，还有不少配套资料可以一起看看：像密度聚类 dbscan 算法 matlab 编程、DBSCAN1D 密度聚类这类，也挺值得顺手保存一下。

如果你正在大量风电或负荷数据，又不想被奇怪的异常值拖累，不妨试试这套方法。代码逻辑清楚、适配性强，调起来也不难，挺推荐的。