对ARMA生成的多个场景进行基于概率距离概念的场景削减

资 源 简 介

对ARMA生成的多个场景进行基于概率距离概念的场景削减

详 情 说 明

在能源系统规划、金融风险评估等领域，我们经常使用自回归滑动平均（ARMA）模型生成大量可能的情景来模拟未来的不确定性。然而，过多的场景会导致计算负担过重，因此需要进行场景削减，即从大量生成的场景中筛选出最具代表性的子集，同时保持原始场景集的统计特性。

基于概率距离的场景削减方法通过量化不同场景之间的“距离”来实现这一目标。这里的距离不是简单的几何距离，而是反映两个场景概率分布差异的度量。常用的概率距离包括Kantorovich距离、Wasserstein距离等。

具体实现思路如下：首先，计算所有场景两两之间的概率距离，构建距离矩阵；然后，通过聚类或优化算法逐步合并或删除相似度高的场景，直到达到预设的场景数量。在削减过程中，需要调整剩余场景的概率权重，以确保削减后的场景集仍能准确反映原始分布。

这种方法不仅能有效降低计算复杂度，还能保留原始场景的关键统计特征，为后续的决策分析提供可靠的基础。