【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

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心目标

光伏功率的不确定性源于光照强度、环境温度等关键影响因素的随机波动，直接导致功率输出偏离预测值，给电网调度与储能配置带来挑战。传统蒙特卡洛抽样（MCS）存在 “样本量需求大、场景代表性不足” 的缺陷，而拉丁超立方抽样（LHS） 凭借 “分层抽样、低样本量高覆盖度” 的优势，成为光伏不确定性场景生成的核心技术。

本研究的核心复现目标包括：

1. 基于 LHS 生成覆盖光伏关键不确定性因素的初始场景集；

1. 通过场景缩减算法（如 K-means 聚类、层次聚类）保留关键场景，平衡计算效率与精度；

1. 验证缩减后场景对光伏功率波动特征的还原度，为电网风险评估与调度优化提供可靠输入。

二、光伏不确定性关键影响因素与概率分布（复现基础）

复现注意事项：

• 若缺乏实测数据，可参考《光伏电站功率预测技术导则》（NB/T 32010-2018）推荐的分布参数；

• 对于极端天气（如暴雨、沙尘暴），需叠加 “截断正态分布”（如光照强度下限设为 50 W/m²），避免生成物理上不合理的场景。

三、拉丁超立方抽样（LHS）生成光伏不确定性场景（核心复现步骤）

（一）LHS 抽样原理

LHS 通过将每个不确定性因素的概率分布划分为N 个等概率区间（分层），在每个区间内随机抽取 1 个样本点，确保各因素的样本在全分布范围内均匀覆盖，较 MCS 减少 50%-70% 的样本量仍能保持高代表性。

步骤 2：抽样质量验证（复现关键指标）

生成初始场景后，需验证 LHS 抽样的均匀性，核心指标包括：

1. 边际分布拟合度：通过 K-S 检验（Kolmogorov-Smirnov Test）验证各因素的样本分布与设定理论分布的一致性，要求 p 值 > 0.05（无法拒绝 “样本来自理论分布” 的假设）；

1. 变量相关性：计算各因素间的 Pearson 相关系数，要求绝对值 < 0.3（LHS 抽样应尽量降低变量间相关性，避免场景偏倚）；

1. 空间覆盖度：绘制二维散点图（如 “光照强度 - 实际功率”），观察样本是否均匀分布于整个变量空间，无明显聚集或空白区域。

五、研究应用与扩展方向

1. 电网调度优化：将缩减后的场景作为输入，构建 “最小化弃光率 + 最大化供电可靠性” 的双目标优化模型；

1. 储能容量配置：基于不同场景下的功率缺额，计算最优储能容量（如通过场景权重加权的缺额期望）；

1. 不确定性灵敏度分析：结合 LHS 抽样结果，通过 Sobol 指数分析各不确定性因素对功率波动的贡献度（如光照强度贡献度通常占 60%-70%）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈洁,王樊云,徐涛,等.电-碳市场下考虑风光不确定性的虚拟电厂优化调度[J].分布式能源, 2024, 9(4):60-68.

[2] 史迎祥.考虑热电联合优化的新能源消纳时序生产模拟研究[D].华北电力大学;华北电力大学(北京),2022.

[3] 翟晶晶,吴晓蓓,傅质馨,等.考虑需求响应与光伏不确定性的综合能源系统鲁棒优化[J].中国电力, 2020, 53(8):10.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.201912126.

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