【核心复现】模拟光伏不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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🔥 内容介绍

光伏出力受太阳辐照强度、环境温度、云层遮挡等多重随机因素影响，呈现显著的间歇性、波动性与随机性，给电力系统的调度规划、储能配置及安全稳定运行带来严峻挑战。传统蒙特卡洛抽样（MCS）虽能描述不确定性，但存在 “样本量大时计算效率低、样本量小时精度不足” 的矛盾；而简单随机抽样易出现样本空间覆盖不均，导致极端场景（如正午强光骤降、持续阴雨天）遗漏，严重影响系统规划的可靠性。

拉丁超立方抽样（LHS）作为一种高效的分层抽样方法，通过 “维度分层 + 随机置换” 实现样本空间的均匀覆盖，在保证抽样精度的同时大幅减少样本数量，成为光伏不确定性模拟的核心技术。在此基础上，场景缩减技术可进一步从海量 LHS 样本中筛选出具有代表性的典型场景，平衡 “计算效率” 与 “场景覆盖度”，为电力系统 probabilistic 规划、鲁棒优化等应用提供关键支撑。

二、光伏不确定性建模与拉丁超立方抽样（LHS）生成流程

（一）光伏出力不确定性的关键变量与分布建模

光伏出力的本质是 “辐照强度 - 温度 - 出力” 的映射关系，需先对核心随机变量进行概率建模，常见变量及分布类型如下：

三、光伏 LHS 场景缩减技术：方法对比与优化策略

LHS 生成的样本量通常为数百至数千（如\(N=500\)），直接用于电力系统优化会导致计算量激增（如机组组合问题的变量数随场景数线性增加）。场景缩减的核心是 “在损失最小信息的前提下，筛选少量典型场景”，常用方法及对比如下：

（一）光伏场景缩减的优化实践（以 K-Means+Wasserstein 融合方法为例）

针对光伏场景的 “时序性 + 概率性” 双重特征，融合方法可实现高效精准缩减，具体步骤如下：

四、研究挑战与未来方向

当前光伏 LHS 抽样与场景缩减技术仍面临以下挑战，需进一步突破：

高维变量耦合问题
：当考虑 “辐照 - 温度 - 风速 - 云层遮挡 - 组件老化” 等多变量时，LHS 的相关性控制复杂度急剧增加，需研发基于 Copula 函数的非参数相关性建模方法（如藤 Copula），更灵活地刻画变量间的非线性关联。
动态场景适应性
：现有方法多针对静态场景（如单日场景），无法适应跨季节、跨年份的长期动态变化，需结合迁移学习，实现 “历史数据 - 新场景” 的样本迁移，减少新场景下的历史数据依赖。
极端场景精准保留
：低概率极端场景（如台风导致的辐照骤降）对系统安全至关重要，但现有缩减方法易因 “概率权重低” 而遗漏，需引入 “极端场景惩罚项” 优化目标函数，确保极端场景不被剔除。
在线实时应用
：现有 LHS 抽样与缩减多为离线计算，无法满足电力系统实时调度的需求（如分钟级场景更新），需研发轻量化算法（如基于深度学习的快速抽样模型），将计算时间压缩至秒级。

五、结论

拉丁超立方抽样（LHS）通过 “分层抽样 + 相关性控制”，解决了光伏不确定性模拟中 “精度与效率” 的矛盾，相比传统蒙特卡洛抽样，在小样本量下即可实现高覆盖度、高精准度的场景生成；在此基础上，融合聚类与概率距离的场景缩减技术，能在保留核心信息的前提下大幅减少场景数量，为电力系统优化计算提供可行方案。

未来需重点突破高维变量耦合、动态场景适应与极端场景保留等问题，推动 LHS 抽样与场景缩减技术从 “离线分析” 向 “在线实时应用” 升级，为高比例光伏并网下的电力系统安全稳定运行提供更有力的技术支撑。