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风光不确定性场景削减与验收规划器
在运行算法之前，先算清场景压缩比例、代表名额、极端/分布锚点和必须输出的统计证据。工具不声称替你找到最优削减方案。
定义削减任务
只输入数量与验收重点，不上传预测或电站数据。
实时预览
96.0%压缩比例
12,000原始长表行数
11候选锚点
9其余代表名额
建议验收清单
- 1. 代表概率非负且总和为 1，每个原场景只分配一次。
- 2. 所选极端/分布锚点全部出现在代表集合中。
- 3. 比较逐时均值和 P95，不只看场景数量。
- 4. 比较合计电量与最大爬坡的均值、P05、P50、P95。
- 5. 在下游调度模型中复核成本、短缺、弃电和约束违约。
重要边界：这个结果不能证明某种削减算法最优，也不能替代真实残差建模。它只帮助你在运行前把数量、极端和验收口径写清楚。
为什么随机抽取代表场景不够
均值附近的场景数量通常更多，随机抽样可能漏掉低出力、高爬坡、短缺或弃电风险。代表集合应保留概率质量，并显式验收业务关注的尾部场景。
常见问题
代表场景越少越好吗？
不是。数量越少计算越快，但更容易损失尾部风险、爬坡和逐时轮廓。应按统计误差和下游调度结果共同验收。
为什么概率需要回并？
被删除场景的原概率应分配到某个代表场景；否则代表集合的概率质量和期望值会被改变。
公开样例是真实风场数据吗？
不是。本站样例明确为合成数据，仅用于演示字段、算法流程、自动测试和验收口径。