基于Wasserstein距离和_省略_类的风电_光伏经典场景集生成算法_王群.pdf下载

weixin_39820535 2023-05-26 08:30:34
随着风电、光伏等可再生能源发电渗透率的增加，电 力系统运行需要考虑随之而来的不确定性。场景分析法因为 可明确体现不确定性因素的概率特征而被广泛采用，但是由于大规模场景会降低随机规划的求解效率，实用性受到限 制。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/SparkQiang/12803812?utm_source=bbsseo
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基于Wasserstein距离和_省略_类的风电_光伏经典场景集生成算法_王群.pdf
随着风电、光伏等可再生能源发电渗透率的增加，电 力系统运行需要考虑随之而来的不确定性。场景分析法因为 可明确体现不确定性因素的概率特征而被广泛采用，但是由于大规模场景会降低随机规划的求解效率，实用性受到限 制。
Wasserstein距离的python代码直观解释scipy.stats.wasserstein_distance用法
调用该库计算距离时，应该将要计算的分布放在权重位置，即u_weights,v_weights。而在u_values,v_value中按照使用习惯。只需要传递分布的下标即可。
EMD距离wasserstein_distance的使用
wasserstein_distance 所属模块：scipy 功能：衡量两个分布之间的相似性 实例1：计算EMD距离值 #code-python(3.6) from scipy.stats import wasserstein_distance x0 = wasserstein_distance([0, 1, 3], [0, 1, 3]) #相同的分布，分布的差异为0 x1 = wasser...
使用`scipy.stats.wasserstein_distance`来计算两个一维分布之间的Earth Mover‘s Distance (EMD)距离
函数，该函数计算的是Wasserstein距离，它与EMD非常相似，都是用来衡量两个分布之间的距离。函数计算的是两个一维概率分布之间的距离，这两个分布应该是用概率质量函数或者累积分布函数来表示的。在Python中，计算Earth Mover’s Distance (EMD)通常使用。以下是一个简单的Python程序例子，展示了如何使用。
Wasserstein距离（最优传输距离：
wasserstein距离
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