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基于蒙特卡洛法的风电和光伏功率场景生成方法(MATLAB编程实现)

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简介:
本研究提出了一种利用蒙特卡洛模拟技术来生成风电与光伏发电功率场景的方法,并通过MATLAB进行了具体实现。该方法能够有效预测不同天气条件下的可再生能源输出,为电力系统的规划和运行提供支持。 基于蒙特卡洛的风电功率与光伏功率场景生成方法采用MATLAB编程实现。该方法包括两种形式: 1. 普通蒙特卡洛方法:这种方法不考虑时间相关性。 2. 考虑时间相关性的蒙特卡洛方法:通过利用多元高斯分布来构建时间相关性,从而更好地模拟风电和光伏出力在相邻或相近时间段内的关联特性。 由于单一风能与太阳能的输出功率在同一时段内具有一定的相互影响,因此考虑这种时间相关性对于准确建模至关重要。对比考虑和不考虑相关性的场景生成结果可以发现两者之间存在显著差异。 此外,采用后向削减技术来获取典型场景及其相应的概率分布也是本方法的一部分内容。这些工作由本人独立完成,并提供相关的参考文献以供进一步研究使用。

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  • MATLAB
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    本研究提出了一种利用蒙特卡洛模拟技术来生成风电与光伏发电功率场景的方法,并通过MATLAB进行了具体实现。该方法能够有效预测不同天气条件下的可再生能源输出,为电力系统的规划和运行提供支持。 基于蒙特卡洛的风电功率与光伏功率场景生成方法采用MATLAB编程实现。该方法包括两种形式: 1. 普通蒙特卡洛方法:这种方法不考虑时间相关性。 2. 考虑时间相关性的蒙特卡洛方法:通过利用多元高斯分布来构建时间相关性,从而更好地模拟风电和光伏出力在相邻或相近时间段内的关联特性。 由于单一风能与太阳能的输出功率在同一时段内具有一定的相互影响,因此考虑这种时间相关性对于准确建模至关重要。对比考虑和不考虑相关性的场景生成结果可以发现两者之间存在显著差异。 此外,采用后向削减技术来获取典型场景及其相应的概率分布也是本方法的一部分内容。这些工作由本人独立完成,并提供相关的参考文献以供进一步研究使用。
  • 利用初始以简化优化求解过
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    本研究提出采用蒙特卡洛方法来创建风电与光伏发电的随机场景,旨在减少电力系统优化问题中的计算复杂性,从而提高求解效率。 使用蒙特卡洛法生成风电光伏的初始场景,并对其进行缩减以优化求解过程。
  • MATLAB代码:利用概距离进行快速与削减 关键词: 削减 概距离 模拟
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    本文提出了一种基于概率距离的MATLAB算法,用于高效地生成和简化风景光效场景。通过运用蒙特卡洛模拟技术,该方法能够快速计算出最优场景布局,并在保持视觉真实性的前提下大幅减少场景中的元素数量,从而实现高效的风光场景削减与优化。 MATLAB代码:基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词: - 风光场景生成 - 场景削减 - 概率距离削减法 - 蒙特卡洛法 参考文档:《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》 仿真平台:MATLAB平台 优势: 代码具有一定的深度和创新性,注释清晰,并非常见的烂大街代码,非常精品。 主要内容: 该代码主要进行风电、光伏以及电价场景不确定性模拟。首先通过一组确定性的方案,利用蒙特卡洛算法生成50种光伏场景。为解决大规模光伏场景导致的计算困难问题,采用基于概率距离快速削减算法来减少场景数量至5个。运行后直接输出削减后的五个典型场景及其相应的发生概率,并且代码具有很强的移植和应用性。
  • 出力MC算模拟(含).zip__罗_matlab
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    本资源提供基于Matlab平台的风电和光伏系统输出功率预测模型,采用先进的蒙特卡罗方法进行仿真分析,并包括多种运行场景的自动生成。 蒙塔卡罗模拟用于生成风电和光伏的出力场景,并进行相应的削减处理。
  • Matlab
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    本简介探讨在MATLAB环境下应用蒙特卡洛模拟技术解决复杂问题的方法,包括随机数生成、概率分布及统计分析等关键步骤。通过具体实例,介绍如何利用该方法进行数值计算和风险评估。 蒙特卡洛算法在Matlab中的实现非常有用,该算法广泛应用于各个行业,在统计分析中有重要应用。
  • 与削减-MATLAB代码 包括模拟及拉丁超立,使用快速前推或同步回代消除多余
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    本项目采用MATLAB实现风电和光伏出力场景的生成与削减。运用蒙特卡洛模拟和拉丁超立方技术,并结合快速前推法或同步回代方法来减少计算冗余,提高效率。 风电光伏的场景生成与消减可以通过MATLAB代码实现。利用蒙特卡洛模拟或拉丁超立方方法可以生成光伏和风力发电出力的各种场景,并通过快速前推法或同步回代消除法对这些场景进行削减处理。用户可以根据需要调整生成的场景数量以及削减后的数据量,例如从1000个初始场景中选取并优化至仅保留10个典型场景及其对应的概率值。
  • 对抗网络可再能源——应用及扩展研究
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    本研究提出了一种利用生成对抗网络(GAN)技术生成可再生能源场景的方法,专注于风电和光伏发电场景的创建及其应用拓展。通过模拟不同条件下的电力输出情况,该模型为优化能源管理系统、预测电网稳定性提供了有力工具。 基于生成对抗网络的可再生能源场景生成方法包括风功率场景生成和光伏功率场景生成,可用于随机优化、数据扩充等后续研究。以下是可供选择的方法: 1. 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 2. 最小二乘生成对抗网络(LSGAN) 3. Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN) 4. 含梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP) 5. 条件生成对抗网络(cGAN) 任选一个方法,可以使用Python和PyTorch进行编程实现。
  • mcmc.rar_Monte Carlo模拟_matlab__matlab_
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    本资源包提供了使用MATLAB进行Monte Carlo(蒙特卡洛)模拟的工具和代码,涵盖多种统计分析与随机建模的应用实例。适合学习和研究蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法的MATLAB m文件是否有用?请检查一下。
  • MATLAB
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    《蒙特卡洛算法与MATLAB编程》一书深入浅出地介绍了蒙特卡洛方法及其在概率统计问题中的应用,并通过大量实例展示如何使用MATLAB实现这些算法。 蒙特卡洛算法与MATLAB程序可以用于随机变量的抽样以及离散系统的模拟。
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    蒙特卡洛方法是一种利用随机数或伪随机数进行数值模拟的技术,在物理、数学等领域有着广泛应用。 蒙特卡洛算法是一种随机算法。本程序基于蒙特卡罗方法进行圆周率计算,并经过GPU优化。通过这段MATLAB代码可以掌握随机算法的思想。