💥1 概述

基于LHS法的场景生成与基于KD的forward场景削减研究

该程序对论文《促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略》第四章——即《考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略》中所述的场景内容进行了精准复现，并围绕可再生能源出力不确定性这一核心问题展开了深度探究。在具体分析时，此程序采用了基于LHS（拉丁超立方抽样）的场景生成方法，以及基于Kantorovich距离（KD）的forward场景削减策略，进而成功推导出可再生能源出力的日前预测数据。

这一方法展现出了突出的优势：与传统的蒙特卡洛抽样方式相比，LHS法即便在抽样数量较少的情况下，也能维持较高的采样精准度，从而显著减少了计算量；在场景缩减阶段，运用Kantorovich距离能够高效处理高阶矩阵问题，同时较为精确地保留原始概率分布的特点。因此，将基于KD的forward技术应用于可再生能源场景缩减，无疑是一个极为明智且合适的决策。

一、研究背景与意义

在可再生能源发电领域，风能和太阳能等可再生能源的出力具有显著的不确定性，这种不确定性给电力系统的规划、运行和调度带来了巨大挑战。为了有效应对这一挑战，场景分析技术应运而生，它通过生成和缩减大量可能的可再生能源出力场景，为电力系统的决策提供支持。其中，基于拉丁超立方抽样（LHS）的场景生成方法和基于Kantorovich距离（KD）的forward场景削减技术因其独特的优势而备受关注。

二、基于LHS法的场景生成

1. LHS法原理

拉丁超立方抽样（LHS）是一种分层抽样技术，它通过将每个随机变量的概率分布等分为若干个不重叠的区间，然后在每个区间内随机抽取一个样本值，从而确保样本值在整个分布范围内均匀分布。这种方法避免了简单随机抽样可能出现的样本聚集现象，提高了抽样效率和精度。

2. 场景生成步骤

• 确定输入参数：首先确定影响可再生能源出力的关键输入参数，如风速、风向、光照强度等。
• 分布假设：为每个输入参数假设一个概率分布，这些分布基于历史数据或先验知识来预测未来的不确定性。
• 采用LHS生成样本：利用LHS技术从上述概率分布中生成样本，这些样本将反映多维输入空间内的不确定性，以准确模拟各种可能的可再生能源出力场景。
• 运行模拟：使用这些生成的样本作为输入，运行可再生能源出力模型，得到一系列出力数据，这些数据代表了输入不确定性下的可再生能源出力场景。

3. LHS法优势

• LHS法能够在较少的样本量下获得具有代表性的样本集合，降低了计算负担。
• LHS法能够均匀地覆盖概率空间，避免了样本聚集现象，保证了样本的代表性。
• LHS法原理简单，易于实现，可以方便地应用于各种场景生成问题。

三、基于KD的forward场景削减

1. KD原理

Kantorovich距离（KD）是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方式。在场景削减中，KD被用于评估原始场景集合与削减后场景集合之间的差异程度，从而确保削减后的场景集合尽可能地保留原始场景集合的统计特性。

2. forward场景削减步骤

• 初始场景集合生成：首先利用LHS法或其他方法生成一个初始的场景集合。
• 场景重要性评估：评估每个场景的重要性或贡献度，这可以基于可再生能源出力的变异度或对特定目标的重要性。
• 代表性场景选择：基于重要性评估，选择一组覆盖大部分变异性且重要的场景作为“代表性场景”。
• 模型重计算：使用这些选定的代表性场景重新进行模拟计算，以此来评估整体的模型性能或风险。

3. forward场景削减优势

• 采用KD作为场景削减的准则能够应对高阶矩阵，确保概率分布的准确性。
• forward削减方法能够逐步选择最具代表性的场景，同时保持与原始场景集合的高度相似性。
• 该方法降低了计算复杂度，提高了计算效率，使得大规模场景分析成为可能。

四、案例分析与应用效果

以风电出力场景分析为例，基于LHS的场景生成方法能够高效生成大量反映风电不确定性的场景，而基于KD的forward场景削减技术则能在保证场景代表性的前提下显著减少场景数量。具体研究显示：

• 场景生成效果：LHS法生成的初始场景集合在统计特性上与原始分布高度吻合，Pearson相关系数和Spearman相关系数的方均根显著降低，验证了其合理性和有效性。
• 场景削减效果：通过KD导向的forward削减，最终保留的场景集合在紧密性、间隔性和戴维森堡丁指数等指标上均优于传统方法，能够更准确地表征原始场景的变化特征。
• 实际应用价值：该技术为电网规划设计、风电接纳能力评估、电源优化配置等提供了重要决策支持，有效提升了可再生能源消纳能力。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

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[1]蒋晨威.促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略[D].浙江大学,2022.

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