风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。

采用 Latin hypercube sampling (LHS) 抽样的python算法

拉丁超立方体抽样

从蒙特卡罗误差估计中，我们可以看到，大多数统计量的估计值的敛散性都与 有关。特别的，对于均值的估计量，我们发现： 而问题在于 是否能被改善。值得注意的是蒙特卡罗方法的一个主要优点就是他的敛散性依赖于独立的随机参数个数，而接下来我们将要看到的是一种完全不同的抽样方式：拉丁超立方抽样（LHS）。但首先，我们要先了解一下分层抽样的相关内容。分层抽样我们考虑一维的单个变量输入问题：y=f(x)，x是一个随机变量。分层抽样通过如下的步骤来进行：1) 定义参与计算机运行的抽样数目N；2) 将x等概率地分成若干个区域——“bin”, 3) 样本一次落入哪一个bin中取决于该bin的概率密度函数，样本

这是从多元正态分布、均匀分布和经验分布中实现拉丁超立方体采样的采样实用程序。 可以指定变量之间的相关性。

为提高非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的搜索精度和多样性，借鉴差分进化中加强局部搜索的策略，提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（LDMNSGA-Ⅱ）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化，保证种群的初始分布能够均匀，采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子，加强局部搜索能力和提高搜索精度，同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子，保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明，该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。

分布式电源和波动负荷的接入使得传统配电网的调节设备和手段凸显出局限性，柔性开关设备(SOP)的应用可以解决间歇性源荷带来的问题。针对多端柔性互联设备在柔性配电网中的应用，建立计及运行损耗的三端SOP的拓扑结构和数学模型；考虑到源荷出力的不确定性会导致配电网节点电压越限和功率潮流不合理，将鲁棒优化和场景分析方法相结合，建立基于概率多场景的鲁棒运行优化模型，并采用锥优化方法进行求解；为了实现场景数量和精度平衡下多场景的快速生成，提出基于拉丁超立方抽样的概率多场景生成方法。以3组IEEE 33节点系统组成的配电网为算例，验证了所提鲁棒运行优化模型和场景生成方法的有效性，所提模型与方法实现了配电网运行经济性与安全性的协调，显著提高了模型计算效率，有效避免了“维数灾”现象。

拉丁超立方分布的简要介绍 分层抽样方法的介绍 与蒙特卡洛方法的对比

% 此函数用于生成拉丁超立方体或 sobol % 基于用户提供的约束和所需大小的准随机集% 用于敏感性分析或 GA 总体初始化% 注意：需要统计工具箱%% 示例用法： % 在这个例子中，4 个设计变量是通过一个矩阵隐式定义的% 表示上限和下限（分别为第一行和第二行） % % 任何需要整数约束的变量都通过% 标志向量，其索引对应于它们各自的索引% 变量。 True 表示变量受整数约束。 % 在下面的例子中，只有第三个变量有整数约束% 应用% % 调用这个函数，在这个例子中将创建一个 200 x N 的变量在应用的界限和约束内设置的 % sobol。 % % myDOEbnds = [-1.75, 32.4, -1, -234.2; 3.95、112.56、9、156.37]； % myDOEintcon = [0 0 1 0]; % myDOEset = createdoe(200,myDO

此代码为拉丁超立方试验设计的function函数，根据需要自己加入相关数据，可得到拉丁超立方试验。