WW、forever的博客

采用拉丁超立方抽样实现场景生成、基于概率距离的快速前代消除法实现场景缩减，以此模拟风电出力的不确定性

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。据文献表明，负荷预测准确率较高，约为预测负荷的5%。

光伏出力的不确定性主要源于预测误差，与风电不确定性模拟在于——在不确定模拟中光伏存在0出力点，容易出现超出索引范围的情况，本代码解决了该问题。

随着能源转型的持续推进，以风电和光伏为首的新能源场站被大规模接入电力系统中，给电力系统安全防御体系带来了严峻挑战。分析电力系统发生大停电事故后的网架重构过程对减少由大停电事故带来的社会影响和经济损失有重要意义。必须考虑风电场和传统机组共同恢复时节点恢复顺序、风电场接入时间和风功率接入量的寻优问题。每一节点恢复顺序下有多种风电场接入方案，在某一风电场接入方案下，风电场在节点恢复顺序中的位置代表了风电场的接入时机，风功率接入量为被风电场启动机组节点的辅机负荷值之和。