蒙特卡洛法生成风电光伏的初始场景，缩减利于优化求解

资 源 简 介

蒙特卡洛法生成风电光伏的初始场景，缩减利于优化求解

详 情 说 明

在可再生能源系统的规划和运行中，风电和光伏发电的不确定性给优化问题带来了挑战。为了解决这一问题，常采用蒙特卡洛法生成大量初始场景，然后通过场景缩减技术减少计算复杂度，同时保留关键概率特征。

蒙特卡洛法通过随机采样模拟风电和光伏的可能出力情况，生成大量初始场景。这些场景反映了风速、太阳辐射等变量的概率分布特性。然而，过多的场景会导致优化问题计算量过大，因此需要缩减场景数量。

场景缩减技术能有效减少场景数量，同时保持原始数据分布的重要特征。常用方法包括聚类算法（如K-means）或场景削减法（如快速前代法）。缩减后的场景集可以大幅降低优化问题的复杂度，同时确保求解结果仍具有代表性。

这种方法在电力系统优化调度、机组组合、储能配置等问题中广泛应用，为处理可再生能源的随机性提供了有效工具。