基于概率距离的风电出力场景削减算法：结合历史数据与拉丁超立方抽样

基于概率距离的风电出力场景削减算法，最大的亮点就是结合了历史数据和拉丁超立方抽样，场景更贴近实际，削减效果也更稳。你要是平时也折腾风光出力模拟，这套思路挺值得一试的。

概率距离的场景削减，操作上蛮简单，核心逻辑就是把离目标概率分布差太远的场景剔掉。原理听着像在搞数学建模，但真动手，MATLAB脚本也就几十行，响应也快，效率不错。

拉丁超立方抽样这种方式，优势就是覆盖全面，不像普通随机抽样那么偏。你用它来生成风电出力的初始场景，再配合概率距离筛一轮，基本就能得到一批比较靠谱的代表场景。lhsdesign 这个函数可以直接上手。

哦对了，如果你习惯用DBSCAN这类聚类方法削减场景，这里也有类似案例可以参考，思路不冲突，甚至还能一起用。按场景特征聚类、再按概率距离精简，组合拳效果更猛。

相关案例资源我整理了一波，像是风光场景优化、蒙特卡洛+拉丁抽样这种都有，直接上手看看就知道值不值了。

如果你在做新能源出力建模，尤其是风电、光伏那类有波动性的场景，真的可以考虑这套算法思路。跑完模型也省时，还挺稳的。