MATLAB基于概率距离快速削减的风光场景优化方法

基于概率距离快速削减法的风光场景优化方法在 MATLAB 里玩得挺溜。先用蒙特卡洛方法批量搞出一堆风光资源场景，靠一个叫“概率距离快速削减”的算法，把这些场景压缩成几个有代表性的，响应也快，准确性也还不错。你做电网调度、电力市场预测之类的，应该能省不少时间。

基于MATLAB平台的风光场景生成和优化流程比较全，从输入参数调整、到结果验证都有。实测在江苏某风电场里跑过，调度效率确实提升了不少。场景削减这块，其实就像给你的一堆“性”做个筛选，留下最有代表性的几个，还原关键的概率特征。

代码也不是那种晦涩难懂型，属于“粘贴即用”的范儿。大多数逻辑都集中在场景生成和削减这两块，比如你会看到用randn生成风速、再用概率分布函数进行匹配，再走一波削减逻辑，把场景数压下去。思路清晰，适合你自己改着用。

你要是做的是风电光伏并网或者电力系统规划相关的活，这套方法真的挺实用。它不光是把数据压缩了，连那些不确定性的特征也都保下来了。你可以根据自己的需求调整输入参数，比如场景数量、削减比例、概率阈值之类的。

对了，想进一步了解这个方法背景或找相似项目，我推荐你顺手看看这些链接：蒙特卡洛与概率距离削减的风光场景优化 和 MATLAB 蒙特卡洛风光场景代码，写得也还不错。

如果你正好也在头疼怎么压场景数量、提升模型运行效率，这套代码可以拿来就用，自己动手也挺容易扩展的。