MATLAB 代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
摘要：本论文主要介绍了一种基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法。该方法利用蒙特
卡洛算法，通过对一组确定性方案进行模拟，生成 50 种光伏场景。为了应对大规模光伏场景带来的
计算困难，我们引入了基于概率距离的快速削减算法，将场景数量削减至 5 个。本文将详细介绍算法
的实现过程，并给出削减后的场景以及相应的概率。
关键词：风光场景生成、场景削减、概率距离削减法、蒙特卡洛法、MATLAB 平台
1. 引言
随着可再生能源的发展，光伏和风电等风光能的利用正日益广泛。然而，由于天气的不确定性以及电
价波动等因素，风光场景的生成与分析一直是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于概率距离
快速削减法的方法，用于模拟风光场景并削减场景数量，以应对计算复杂度的问题。
2. 方法
2.1. 光伏场景生成
在光伏场景生成过程中，我们首先通过蒙特卡洛算法对一组确定性方案进行模拟，生成了 50 种不同
的光伏场景。这些场景包括不同的天气条件、辐照度和电价波动等因素。
2.2. 场景削减法
为了应对大规模光伏场景带来的计算困难，我们引入了基于概率距离的快速削减法。该方法通过计算
各个光伏场景之间的概率距离，将场景数量削减至 5 个。具体实现过程如下：
步骤 1：计算场景之间的概率距离矩阵。
对于 50 个光伏场景，我们首先计算每两个场景之间的概率距离。概率距离定义为两个场景之间的概
率差异程度，可通过某种统计度量方法进行计算。
步骤 2：选择概率距离最大的场景作为基准场景。
根据概率距离矩阵，我们选择其中概率距离最大的场景作为基准场景。
步骤 3：削减场景数量。
从剩余的场景中，选择与基准场景概率距离最大的场景，并将其削减。重复该步骤，直到场景数量削
减至 5 个为止。
3. 实验结果与分析
运行 MATLAB 代码后，我们得到了削减后的 5 个光伏场景。这些场景具有不同的概率分布，并能够较
好地反映真实的场景情况。我们还计算了每个场景的概率，并将其与原始场景进行对比。结果显示，
削减后的场景概率与原始场景概率相差不大，验证了削减算法的有效性。
