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%拉丁差立方抽样方法 %%%拉丁超级方抽样=====属于分层抽样技术（从多元参数分布中近似随机抽样的方法）------分层抽样：将抽样区间(本程序为正态分布区间) %按某种特性或某种规划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机（打乱排序，无规律抽取） %地抽取样本（如取10个苹果样本，按照特性把苹果树分为5类，每类随机取2个），从而保证样本的结构与总体的结构比较相近，提高估计的精度。 %拉丁超立方相较蒙卡，改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度。
clc
clear all
%%
%场景法
%%% wf1 wf2 为平均值
wf1=[339,287,449,471,512,530,527,641,634,519,401,634,589,530,512,505,206,85,81,80,83,110,353,523];
wf2=[0,0,0,0,0,0,99,137,150,178,189,191,176,171,138,104,77,0,0,0,0,0,0,0];
m1=ones(24,1000);%风生成
m2=ones(24,1000);%光生成
m=ones(24,1000);%可再生生成
%%
%生成1000个场景
%%
%拉丁差立方抽样方法
%%%拉丁超级方抽样=====属于分层抽样技术（从多元参数分布中近似随机抽样的方法）------分层抽样：将抽样区间(本程序为正态分布区间)
%按某种特性或某种规划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机（打乱排序，无规律抽取）
%地抽取样本（如取10个苹果样本，按照特性把苹果树分为5类，每类随机取2个），从而保证样本的结构与总体的结构比较相近，提高估计的精度。
%拉丁超立方相较蒙卡，改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度。
%%lhsnorm(mu,sigma,n); mu平均值(数量a)； 求解公式：u=(1/N)*(sum(样本))；N为样本数目
% sigma协方差矩阵(数量a*a); 求解公式: =((1/N)^3)*(sum(样本i-u)^2); i=1至N
% n抽样次数
% 表示方式1
c=1;%c 表示基础数据的数量
u1=lhsdesign(1,24);
u2=lhsdesign(1,24);
for t=1:24
m1(t,:)=lhsnorm(sum(wf1(:,t))/c,u1(t)*sum(wf1(:,t))/c,1000); %拉丁超立方抽样(lhsnorm函数)方法
% (基于风电和光伏出力遵从正态分布normrnd（均值，标准差，n,m） n*m阶正态矩阵 )，
% 因此lhsnorm函数的均值和标准差采用正态分布的均值，标准差
% 依据文献，可以假定标准差与均值之间存在一定比例关系。
if t>=7&&t |