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🔥 内容介绍
一、引言
随着光伏能源在电力系统中的占比日益增加，其输出的不确定性对电力系统的规划、运行和控制产生了显著影响。为有效应对这种不确定性，准确模拟光伏输出的变化至关重要。拉丁超立方抽样（LHS）是一种常用的抽样方法，可高效地生成反映光伏不确定性的场景。然而，生成的大量场景会增加计算负担，因此缩减场景研究也必不可少。通过复现相关研究，深入理解 LHS 生成及场景缩减方法，对电力系统中光伏不确定性的处理具有重要意义。
二、拉丁超立方抽样生成光伏不确定性场景
（一）原理
（二）实现步骤
数据收集：收集光伏电站的历史太阳辐射、温度等相关数据，以及对应的光伏功率输出数据。这些数据将作为确定变量取值范围和建立关系模型的基础。
变量划分：对于每个影响光伏输出的变量（如太阳辐射、温度），根据其数据分布，将取值范围按概率划分为 n 个区间。例如，对于太阳辐射数据，可根据其累积分布函数（CDF）将其划分为等概率区间。
样本抽取：在每个变量的每个区间内，随机抽取一个样本值。可以使用随机数生成器来实现这一过程。例如，对于太阳辐射的第 i 个区间，在该区间内随机生成一个值 Si。
场景生成：将抽取的各个变量样本值代入光伏功率计算模型，得到相应的光伏功率值，从而生成一个光伏不确定性场景。重复上述步骤 m 次，即可生成 m 个光伏不确定性场景。
三、缩减光伏不确定性场景研究
（一）场景缩减的必要性
通过拉丁超立方抽样生成的场景数量较多，在电力系统分析中，过多的场景会导致计算量大幅增加，降低分析效率。例如，在进行电力系统潮流计算时，每个场景都需要进行一次潮流计算，大量场景会使计算时间过长，难以满足实时分析或大规模系统分析的需求。因此，需要对生成的场景进行缩减，在保留关键信息的前提下，减少场景数量，提高计算效率。
（二）常用的场景缩减方法
聚类算法：
原理：聚类算法将相似的场景归为一类，然后从每类中选择一个代表性场景作为缩减后的场景。例如，使用 K - means 聚类算法，它以欧氏距离为度量标准，将所有场景分为 k 个簇。首先随机选择 k 个初始聚类中心，然后计算每个场景到各个聚类中心的距离，将场景分配到距离最近的聚类中心所在的簇。之后，重新计算每个簇的中心，重复上述过程，直到聚类中心不再变化。从每个簇中选择一个与簇中心距离最近的场景作为代表场景，从而实现场景缩减。
应用：在光伏不确定性场景缩减中，以光伏功率和其他相关变量（如太阳辐射、温度等）组成的多维数据作为输入，通过 K - means 聚类算法将相似的光伏输出场景聚为一类。例如，将具有相似光伏功率波动模式和相关气象条件的场景归为同一类，然后从每类中选取代表场景，减少场景数量。
