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资源介绍:
基于拉丁超立方抽样的风、光、负荷场景生成方法：风电光伏功率场景生成与典型场景概率计算，MATLAB实现,基于拉丁超立方抽样的风、光、负荷场景生成方法与典型场景概率研究——MATLAB实现及参考文献复现指南,基于拉丁超立方抽样的风，光，负荷场景生成方法 风电功率场景生成 ，光伏功率场景生成，负荷场景生成 通过后向场景削减BR得到典型场景及其概率 提供参考文献，完美复现 语言：MATLAB ,基于拉丁超立方抽样; 风电功率场景生成; 光伏功率场景生成; 负荷场景生成; 典型场景及其概率通过后向场景削减BR获得; 参考 MATLAB 复现; 参考文献,基于拉丁超立方的风、光、负荷场景生成及后向削减法研究
探索电力系统中风、光、负荷场景生成技术——以拉丁超立方抽样及后向削减为例
摘要：本文将探讨在电力系统中，如何基于拉丁超立方抽样技术生成风、光、负荷场景，并
介绍通过后向场景削减（BR）得到典型场景及其概率的方法。本文将通过 MATLAB 语言展
示示例代码，并引用相关文献以供读者完美复现。
一、引言
随着可再生能源的快速发展，风能和光伏发电在电力系统中占据越来越重要的地位。同时，
电力负荷的波动也对电力系统稳定运行提出了更高的要求。因此，对风、光、负荷场景的准
确生成和典型场景的筛选，对于电力系统的规划和运行具有重要意义。
二、基于拉丁超立方抽样的风、光、负荷场景生成方法
1. 风电功率场景生成
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种常用的多维度抽样方法。在风电
功率场景生成中，我们可以根据风电场的历史数据，利用 LHS 在多维空间中生成大量的风
电功率样本。这些样本可以充分覆盖风电功率的可能变化范围，从而为电力系统的规划和运
行提供参考。
2. 光伏功率场景生成
与风电功率场景生成类似，光伏功率场景生成也可以采用 LHS 方法。根据光伏电站的历史
数据，我们可以利用 LHS 生成大量的光伏功率样本。这些样本可以反映光伏发电的随机性
和波动性，为电力系统的稳定运行提供支持。
3. 负荷场景生成
负荷场景的生成同样可以采用 LHS 方法。根据历史电力负荷数据，我们可以利用 LHS 生成
大量的负荷样本。这些样本可以反映电力负荷的变化规律和趋势，为电力系统的需求侧管理
提供依据。
三、后向场景削减（BR）得到典型场景及其概率
在生成了大量的风、光、负荷场景后，我们需要通过后向场景削减（BR）方法，筛选出典
型的场景并计算其概率。BR 方法是一种基于统计学的方法，通过对场景进行逐步剔除和优
化，得到具有代表性的典型场景。这些典型场景可以反映电力系统的实际运行情况，为电力
系统的规划和运行提供有力支持。
四、MATLAB 示例代码
下面是一个简单的 MATLAB 示例代码，用于演示风、光、负荷场景的生成和典型场景的筛
选：
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wTbSxSdAnUMB