风电出力的不确定性主要源于预测误差,而研究表明预测误差(e)服从正态分布且大概为预测出力的10%。本代码采用拉丁超立方抽样实现场景生成[1,2]、基于概率距离的快速前代消除法实现场景缩减[3],以此模拟了风电出力的不确定性。
复现论文
[1] SCI-Clustering based unit commitment with wind power uncertainty. Energy Conversion and Management, 2016, 111:89-102.
[2] 中文核心-基于拉丁超立方采样的含风电电力系统的概率可靠性评估[J].电工技术学报,2016,31(10):193-206.
[3] 中文核心-含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型[J].电力系统自动化,2015,39(09):75-81+207.
关注专栏可查看Matlab全部代码

1 风电不确定性模拟理论

1.1 不确定性模拟

不确定性模拟大致可以分为随机优化场景分析两类。

  • 场景分析(scenario analysis)是一种通过构建确定性场景来分析电力系统不确定性问题的方式,它是解决含可再生能源的电力系统优化规划运行问题的一种有效途径。
  • 基于抽样的场景生成方法:通过对概率分布进行统计学抽样并将输出样本作为生成的场景来得到离散场景,包括蒙特卡罗(Monte Carlo, MC&#x

论文复现:模拟风电不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景(Matlab全代码)相关推荐

  1. 模拟光伏不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景(Matlab全代码)

    光伏出力的不确定性主要源于预测误差,而研究表明预测误差(e)服从正态分布且大概为预测出力的10%.本代码采用拉丁超立方抽样实现场景生成[1,2].基于概率距离的快速前代消除法实现场景缩减[3],以此模 ...

  2. 模拟负荷不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景(Matlab全代码)

    与风电.光伏不确定性不同,负荷不确定性的分布函数.预测误差有别于风电.光伏出力的不确定性,本代码通过拉丁超立方抽样和快速前代消除法模拟了负荷的不确定性,并提供了如何修改分布函数/概率密度函数的思路. ...

  3. 基于拉丁超立方抽样的风,光,负荷场景生成方法 风电功率场景生成 ,光伏功率场景生成,负荷场景生成

    基于拉丁超立方抽样的风,光,负荷场景生成方法 风电功率场景生成 ,光伏功率场景生成,负荷场景生成 通过后向场景削减BR得到典型场景及其概率 提供参考文献,完美复现! 语言:MATLAB ID:6430 ...

  4. 试验设计——拉丁超立方抽样

    目录 1 性质 2 原理 3 实现 4 结果​ 1 性质 当我们要对某个昂贵函数或者一些试验数据建立代理模型时,前期实验设计对于初始采样点的选取尤为重要,如何尽可能用少量点能够得到空间填冲效果好的初始 ...

  5. 对应于正态分布的拉丁超立方抽样——Python版

    拉丁超立方抽样-正态分布 0.拉丁超立方抽样的理论基础 0.1.概况 0.2.基本原理 0.3.基本步骤 1.导入库和基本准备 2.生成两个(具有正态分布的随机变量)参数的随机数 2.1.生成第一个参 ...

  6. matlab 超拉丁,拉丁超立方抽样 专注matlab代码下载 Downma.com 当码网

    拉丁超立方抽样 关注次数: 95 下载次数: 9 文件大小: 60K 下载需要积分: 2 代码分类: 开发平台: matlab 上传会员: yhcpp 下载代码 预览代码 Downma.com:专注M ...

  7. 对应于对数正态分布的拉丁超立方抽样——Python版

    拉丁超立方抽样-对数正态分布 0.拉丁超立方抽样的理论基础 0.1.概况 0.2.基本原理 0.3.基本步骤 1.导入库和基本准备 2.生成(具有对数正态分布的随机变量)参数的随机数 3.将生成的随机 ...

  8. 拉丁超立方抽样 Latin hypercube sampling,java 代码

    生成随机样本时,若是简单的随机抽样,会有数据过度聚集的问题,拉丁超立方抽样解决了这个问题. 下面用图说明两者的区别: 图中可以看出,简单随机抽样中的数据大部分在中间,而拉丁立方抽样则均匀产生在各个小区 ...

  9. 拉丁超立方抽样的Python实现

    一.什么是拉丁超立方抽样     拉丁超立方采样是一种分层的蒙特卡洛采样方法,适用于多维空间均匀采样,适合于样本数较少的情况下使用.[1]     采样思想为:假设系统有m个因素,每个因素有n个水平. ...

最新文章

  1. 高斯混合模型图像聚类、图像生成、可视化分析实战
  2. matlab表白_表白 | 北航男生想找个女朋友,我身高179,希望女生体贴一点
  3. c语言 方法重载 冲定义,C++ 重载(overload)、重写(overrride)、重定义(redefine)
  4. 如何解决SAP Structure CMST_SI_ENQ的DDIC_TYPE_INCONSISTENCY问题
  5. 数据结构和算法-003 数组排序 选择排序
  6. 如何在Red Hat Linux上安装和配置FreeIPA
  7. LeetCode题解-23 合并K个排序链表 Hard
  8. 关于javascript控制系统弹出下载提示 用以下载图片
  9. 菜鸟谷歌浏览器打印组件技术分析
  10. SIFT算法系列之尺度空间
  11. 如何将两张图片合成一张?
  12. 一部手机最长能用几年?
  13. java中榨汁机的代码_《榨汁机食谱大全》(不断更新中)
  14. YOLOV5出现.acceptable suffix is [‘.pt‘]的错误||不使用权重报错
  15. Python网络爬虫中图片下载简单实现
  16. 基于matlab的手写体数字识别系统,基于matlab的手写体数字识别系统研究
  17. 下一代游戏主机,8GB内存怎么够
  18. linux hd4000显卡驱动,AMD Radeon HD 2000/HD 3000/HD 4000系列显卡驱动怎么样
  19. 计算机专业的就业前景怎么样?
  20. 阿里云“无影”云电脑,究竟是不是桌面云?!

热门文章

  1. 技嘉B75-D3V主板BUG
  2. 推荐几个牛逼的 iOSer 号
  3. 对3721上网助手的一些疑问建议
  4. PBOC APDU命令解析
  5. 2262 c语言软件解码,单片机解码315M的pt2262编码的c51程序
  6. (转)FPE修改全教程1
  7. 发现一款APP可以看到哪些区域是禁飞区,还可以申报飞行,这样方便自己选地方test自己的无人机了。
  8. 不同装修风格如何选择地板?极家精装好吗?
  9. 百度cookie使用分析
  10. 机器人:打开潘多拉魔盒