用蒙特卡洛法生成风电光伏的初始场

资 源 简 介

用蒙特卡洛法生成风电光伏的初始场

详 情 说 明

在可再生能源发电系统中，风电和光伏出力具有显著的随机性和波动性。蒙特卡洛法作为一种基于概率统计的数值计算方法，非常适合用于生成风电和光伏的初始场景集合。其基本思路是通过对历史气象数据和发电特性的统计分析，建立概率分布模型，然后利用随机抽样技术模拟出大量可能的出力场景。

对于风电场景生成，通常需要基于风速的Weibull分布或发电功率的Beta分布进行建模。光伏场景则主要考虑太阳辐照度的Beta分布特性。通过设置合适的参数，蒙特卡洛法可以模拟出符合实际统计特征的多种可能场景。

生成的初始场景集合往往规模较大，这会给后续的优化调度计算带来挑战。因此需要采用场景缩减技术，通过聚类分析等方法在保留主要统计特征的前提下，将场景缩减到可计算规模。典型的缩减方法包括距离匹配法、概率度量法等。缩减后的典型场景及其概率将用于后续的随机优化求解。