蒙特卡洛与概率距离削减的风光场景生成优化研究

基于蒙特卡洛法的风光场景生成和优化，蛮适合做电力预测建模的同学用来练手。里面用到了概率距离来做削减，思路清晰，代码也挺容易上手的，适合你用来做一些复杂一点的场景仿真。

MATLAB 的实现挺接地气，像场景缩减那块，结合了kmeans和copula 函数，风电和光伏的联合分布关系，实用。尤其适合做新能源相关研究的朋友。

我觉得比较亮眼的是它用蒙特卡洛算法模拟大规模功率波动，再配合概率距离削减快速降低数据量。效率高，效果还不错。你可以参考这个资源来深入了解。

另外，像风电光伏功率生成、概率距离削减技术这些相关的内容，也可以搭配看看。思路基本都能打通，串起来学更有感觉。

对了，如果你想搞清楚算法细节，整合源码和课件也别错过。思路+代码一套拿下，节省你不少时间。

如果你正好在搞新能源功率预测，或者想搞风光联合优化仿真，嗯，这份资源你可以好好看看，动手跑跑效果感受会更直接。