风光不确定性场景生成与削减：基于Weibull和Beta分布的蒙特卡罗模拟及同步回代削减方法Python

风速的Weibull 分布和光照强度的Beta 分布配合用，还挺经典的组合。用它们来跑蒙特卡罗模拟，生成一大堆风光场景，结果还挺真实的。

模拟场景多了不好管？没事，作者用了一招挺聪明的——同步回代削减，有点像筛选代表样本，把重复的、相似的场景都压缩掉，留下的是一个又小又精的代表集。

代码是Python写的，结构清晰，思路也直白。像numpy、scipy这些库都用得蛮熟练，调库不重样。你直接看一遍思路，照着改改就能套在自己的模型上。

这个资源对做新能源系统建模或者风光联合优化的同学有用。比如你在搭建仿真模型，想搞一套真实又可控的输入场景，那这个方法就派上用场了。

哦对了，场景削减这块也挺通用的，哪怕你不是搞新能源的，也可以拿去参考下削减算法的思路。是你要做不确定性的话，这套代码参考价值挺高的。

如果你正头疼风光数据太杂、算得太慢，可以试试把这套方法集成进去。跑得快，还省资源，真香！