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Monte-Carlo.rar_电力风险评估_可靠的蒙特卡洛潮流与风险分析_matlab实现

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简介：
本资源提供了一个基于Matlab的工具包，用于执行可靠的蒙特卡洛方法进行电力系统潮流计算和风险分析。适用于深入研究电力系统的工程师和技术人员。 基于蒙特卡罗算法的电力系统风险评估研究由李彦生进行。该研究利用了蒙特卡洛抽样与潮流计算方法来分析电力系统的可靠性。

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  • Monte-Carlo.rar_电力风险评估_可靠的蒙特卡洛潮流与风险分析_matlab实现
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    本资源提供了一个基于Matlab的工具包，用于执行可靠的蒙特卡洛方法进行电力系统潮流计算和风险分析。适用于深入研究电力系统的工程师和技术人员。 基于蒙特卡罗算法的电力系统风险评估研究由李彦生进行。该研究利用了蒙特卡洛抽样与潮流计算方法来分析电力系统的可靠性。
     
  • 蒙特卡洛-Matlab_PowerSystem_风险评估_状态估计
    优质
    本项目运用Matlab在电力系统中实施蒙特卡洛模拟，进行风险评估与状态估计，旨在提高系统的稳定性和可靠性。 蒙特卡洛法在电力系统状态估计、状态分析及风险评估中的应用。
     
  • 基于蒙特卡洛模拟和风光不确定性分析的配电网运行风险评估工具（采用Matlab及matpower实现），涉及电网风险与风险评估研究
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    本工具利用蒙特卡洛模拟技术结合风力与太阳能发电的不确定性，通过MATLAB及MATPOWER软件平台进行配电网的风险评估。旨在提高电力系统对可再生能源接入后的运行稳定性分析能力，是电网风险管理领域的创新成果。 本项目开发了一款基于蒙特卡洛模拟与风光不确定性分析的配电网运行风险评估软件，采用Matlab结合matpower实现。 由于风电光伏出力具有不确定性，这会导致配电网面临一定的运行风险。通过运用蒙特卡洛概率潮流计算方法，可以有效分析电压和线路支路越限情况，并绘制时空越限风险图。同时，该程序还能生成风光出力曲线，在IEEE33节点系统中进行验证。 此软件主要包括风电光伏出力的不确定性处理、负荷数据生成、潮流计算及风险评估等功能模块。首先导入所需参数数据，包括风光相关数据和常规负荷信息等，并对这些数据进行预处理工作，例如单位转换和风光特性调整等操作。 随后，在一个24小时的时间框架内循环执行各项任务：根据给定的风电光伏出力样本生成实际发电情况；结合已有的负荷需求计算接入风能后的总负载状态；利用潮流算法（runpf函数）进行电力系统的稳定性和安全性评估，获取线路有功功率和节点电压等关键信息。最终输出每个时间段内的重要结果数据用于进一步分析与应用。
     
  • MATLAB中蒙特卡洛法在电力系统状态估计与风险评估中的应用分析
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    本文探讨了在电力系统中运用MATLAB进行状态估计和风险评估时，蒙特卡洛方法的应用及其效果。通过模拟大量场景，该方法有助于提高系统的可靠性和稳定性。 Matlab在电力系统中的应用包括使用蒙特卡洛法进行状态估计、状态分析以及风险评估。
     
  • 风电可信容量评估（序贯蒙特卡洛法）.rar
    优质
    本资源为《风电可信容量评估（序贯蒙特卡洛法）》提供了一个深入研究风力发电系统中可信容量计算的方法，采用先进的序贯蒙特卡洛模拟技术来分析和预测风电场的可靠性和性能。适合从事新能源电力研究的专业人士参考使用。 利用非序贯蒙特卡洛法对包含风电的发电系统进行可靠性评估。
     
  • 信用风险评估评分卡模型的开发与实现
    优质
    本项目致力于构建信用风险评估评分卡模型，通过数据分析和机器学习方法，优化金融机构的风险管理策略，提高信贷审批效率及准确性。 基于R语言的信用风险标准评分卡模型开发及其在互联网金融行业的应用与代码实现。
     
  • 信用风险分析：构建评估信用风险的模型
    优质
    本课程聚焦于信用风险分析的核心理论与实践方法，深入探讨如何运用统计学和机器学习技术建立有效的信用风险评估模型。通过案例研究和实操练习，帮助学员掌握识别、量化及管理信贷业务中的潜在违约风险的关键技能，助力金融机构优化风险管理策略，提升运营效率和安全性。 信用风险分析模型的创建背景：贷款在现代社会扮演着重要角色。一方面，贷款本身不会直接创造收入；另一方面，如果借款人未能履行其财务义务，则存在一定的风险。因此，建立一个能够预测潜在违约行为的风险评估模型显得尤为重要。 为了实现这一目标，我们可以利用机器学习技术来处理和分析数据中的复杂模式与关系。具体来说，可以应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等算法进行信用风险的建模工作，并通过集成方法及重采样策略进一步优化预测性能。 本项目的目标在于探讨如何在实际的数据集中运用这些机器学习工具来构建有效的监督式模型以评估信贷申请人的违约可能性。通过对逻辑回归、决策树、随机森林以及支持向量机这四种算法的结果进行比较分析，可以确定哪一种方法最适用于给定数据集或特定应用场景，并提出相应的改进建议。 具体步骤包括： 1. 根据提供的数据集划分训练和测试样本； 2. 分别应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等四种算法构建模型； 3. 对比不同算法的预测效果，评估各自的优缺点； 4. 运用集成方法（如bagging, boosting）及重采样技术（例如SMOTE处理不平衡数据问题），以提高整体模型性能。 综上所述，本研究旨在开发一种能够准确预测信用风险的监督式机器学习系统。
     
  • 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。
     
  • 蒙特卡洛序贯可靠性评估方法.rar
    优质
    本资源为《蒙特卡洛序贯可靠性评估方法》压缩文件，内含针对电力系统进行可靠性分析与评估的研究资料及应用案例。适合相关领域研究人员和技术人员参考学习。 对含储能和风电的电力系统进行了可靠性评估。利用序贯蒙特卡洛法进行仿真，并将风储系统接入IEEE-RBTS系统以探讨其影响。研究分析了风电场、储能系统及其容量以及储能系统的最大充放电功率等因素如何具体影响电力系统的可靠性，表明该方法可以有效运行。
     
  • 四等级风险评估的风险矩阵：可能性与影响.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了四等级风险评估方法及其风险矩阵的应用，重点分析了事件的可能性和潜在影响之间的关系。 风险矩阵四等级风险评估主要依据可能性与影响两个维度进行分析。这种评估方法可以帮助识别潜在的风险，并根据其发生的概率及其对项目或业务的影响程度来进行分类。通过这种方式可以更有效地分配资源，优先处理那些具有高可能性且影响大的事件。同时，它也便于团队成员理解每个风险的严重性等级，从而制定相应的预防和缓解措施。