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通过蒙特卡洛模拟，分析了风电和光伏的发电情况，随后以IEEE33节点为例，进行了概率潮流计算（MATLAB程序完成）。

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简介：
通过运用蒙特卡洛抽样技术，并假定风速遵循威布尔分布，我们得以准确地预测光伏系统的功率输出曲线。 这种方法特别适用于初学者，因为光照强度作为功率预测的依据，使得程序设计注释清晰明了，易于理解和学习。

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  • 利用蒙特卡洛法分析风电与光伏出力，并基于IEEE33节点开展概率潮流计算（附Matlab程序）
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    本研究运用蒙特卡洛方法评估风能和太阳能发电系统的输出特性，并在IEEE 33节点系统上进行概率潮流仿真，附带提供相关Matlab代码以供参考。 本段落基于蒙特卡洛法分析了风电和光伏的出力情况，并以IEEE33节点为例进行了概率潮流计算（通过Matlab程序实现）。采用蒙特卡洛方法进行随机抽样，风速假设符合威布尔分布来预测功率分布；对于光伏发电，则根据光照强度预测其功率分布。该程序注释清晰易懂，适合初学者学习使用。
     
  • 利用蒙特卡洛方法分析风电与光伏发电特性，并通过IEEE 33节点系统进行概率潮流计算（基于Matlab编程）
    优质
    本研究运用蒙特卡洛模拟技术评估风能和太阳能发电的特点，结合IEEE 33节点电力网络模型开展概率潮流分析。所有实验均在MATLAB环境中实现。 使用蒙特卡洛方法进行随机抽样，并假设风速符合威布尔分布来预测功率分布；对于光伏系统，则根据光照强度预测其功率分布。这种程序设计适合初学者学习，代码注释清晰易懂。
     
  • 【潮流计算】运用蒙特卡洛法进行IEEE33节点电网的概率潮流分析含MATLAB代码2.zip
    优质
    本资源提供基于蒙特卡洛方法的IEEE 33节点电力系统概率潮流分析教程及MATLAB实现代码，适用于电力系统研究与教学。 基于蒙特卡洛法的IEEE33节点电网概率潮流计算及MATLAB代码分享在文件“2.zip”中。
     
  • 蒙特卡洛随机潮流及概率密度估计的Matlab程序
    优质
    本作品提供了基于Matlab实现的蒙特卡洛随机潮流算法及其概率密度估计程序，适用于电力系统分析与研究。 该程序实现了基于蒙特卡洛方法的含源配电网随机潮流计算，并通过平滑核密度函数重构了状态变量的概率分布。
     
  • 基于蒙特卡洛法的IEEE33节点电网概率潮流安全性分析及新能源出力模型研究
    优质
    本研究采用蒙特卡洛方法对IEEE 33节点电网进行概率潮流计算，评估系统安全性能，并探讨了新能源发电随机性的建模与影响。 本段落采用蒙特卡洛法对IEEE33节点电网进行概率潮流的安全性分析。建立了光伏和风电的概率出力模型，并通过随机抽样进行了计算。基于这些数据，我们得到了电网的电压概率分布曲线，从而能够评估线路传输功率越限及电压越限的情况。
     
  • 电力系统随机潮流与概率潮流的MATLAB计算程序（含蒙特卡洛模拟及半不变量法和级数展开）
    优质
    本程序为电力系统分析设计，采用MATLAB实现随机潮流与概率潮流计算，涵盖蒙特卡洛模拟、半不变量方法及级数展开技术，适用于研究与教学。 电力系统随机潮流概率潮流计算的MATLAB程序包括蒙特卡洛模拟法、半不变量法结合级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）。该程序考虑了光伏不确定性（Beta分布），并以IEEE 34节点为例进行计算，输出节点电压和支路潮流的概率密度及累计概率，并绘制相应的曲线。程序内含详细注释，并附带参考文献。需要注意的是，由于仅存在一个发电机节点，因此该系统可能不具备广泛的代表性。此外，还提供该系统的拓扑数据供参考。
     
  • Desktop.rar_风电出力模拟_蒙特卡洛法_风电随机性分析
    优质
    本桌面资源包包含采用蒙特卡洛方法进行风电出力随机性分析的数据与代码，适用于研究和教学用途。 使用蒙特卡洛模拟来随机生成风电场的多种出力场景。
     
  • 在IEEE 33节点系统中，考虑风光出力不确定性，基于蒙特卡洛方法进行概率潮流计算
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    本研究针对含有风光发电的复杂电网，在IEEE 33节点系统上运用蒙特卡洛模拟技术评估不确定性的概率潮流，以提升电力系统的稳定性与可靠性。 在IEEE33节点系统中，利用蒙特卡洛方法进行概率潮流计算可以处理风光出力的不确定性。通过模拟风速和光照强度来确定其发电量，并得到每个节点的电压、支路功率变化以及网损情况。
     
  • 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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    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。
     
  • 利用蒙特卡洛法生成风电和光伏初始场景以简化优化求解过程
    优质
    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。