该zip文件包含MC算法模拟风机和光伏出力，以及场景生成相关的风电模型，使用蒙特卡罗方法并基于MATLAB开发。-ITADN社区

风电与光伏出力的MC算法模拟（含场景生成）.zip_风电_蒙特卡罗_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。

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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。

基于Copula理论和K-means算法的风光出力相关性场景生成与缩减关键词：Copula 场景生成风光出力相关性

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本文运用Copula理论结合K-means算法，创新地提出了一种风光发电输出功率相关性的场景生成及缩减方法。通过该技术可以有效地模拟和预测不同条件下的风能与太阳能协同效应的复杂模式，为优化可再生能源系统集成提供有力支持。关键词：Copula、场景生成、风光出力相关性。本代码主要进行风光场景的生成工作，在这一过程中考虑了风力发电与光伏发电之间的相关性，并利用Frank-Copula函数来描述两者间的相互关系，从而能够更准确地生成具有关联性的风光出力场景。不同于传统的蒙特卡洛或拉丁超立方等方法，该程序在场景构建阶段特别强调了对风光出力之间依赖关系的考量。进一步地，在完成大规模风光场景的初步生成后，通过k-means算法对其进行削减处理，最终保留五个代表性较强的场景，并为每个选定的场景分配相应的发生概率。整个过程由详细注释支持，确保代码易于理解和维护；程序运行稳定可靠，并且在Matlab环境下进行了仿真验证。总结而言，该研究工作基于Copula理论与K-means方法相结合的技术路线，在风光出力相关性分析及高效场景生成方面提供了一种创新性的解决方案。

Desktop.rar_风电出力模拟_蒙特卡洛法_风电随机性分析

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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。

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

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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代码实现：利用概率距离进行风光场景快速生成与削减的方法关键词：风光场景生成场景削减概率距离方法蒙特卡洛模拟

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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。

风电光伏场景生成与削减-MATLAB代码实现方法包括蒙特卡洛模拟及拉丁超立方，使用快速前推法或同步回代消除多余场景

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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。

Matlab开发-Heston模型的蒙特卡罗模拟

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本项目使用MATLAB实现Heston模型的蒙特卡罗模拟，用于金融衍生品价格预测。通过随机过程仿真，探讨股票期权定价中的波动率效应。使用蒙特卡罗方法在MATLAB中进行Heston模型的模拟。

2D伊辛模型的蒙特卡罗模拟：运用Metropolis算法的蒙特卡罗方法研究...

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本研究采用Metropolis算法对二维伊辛模型进行蒙特卡罗模拟，旨在探索磁性材料中的相变行为和临界现象，为理论物理与材料科学提供重要数据支持。 Ising 模型通过应用 Metropolis 算法-蒙特卡洛方法来模拟磁系统（包括正、负或随机自旋）。运行主文件后，输入晶格大小（建议为 100），然后选择一个初始配置的自旋类型。设置了两个不同的温度值：T=2.0 和 T=2.5。例如，在低温下，即 T=2 时使用正自旋初始化，大多数自旋是黑色的，这是因为在此条件下翻转自旋的机会很小，并且材料表现出铁磁性特性。当温度升高至 T=2.5 时，则会观察到更多的自旋翻转趋势。这导致系统失去有序排列，呈现出随机无序状态，这是顺磁行为的特点。接下来的部分是可观测值的计算：平均磁化、平均能量、平均磁化率和比热。为了准确地获取这些参数，需要确定一个时间点，在该时刻系统的能量与磁化强度的变化变得很小（即它们随时间增加而变化不大）。为此，我们设定精度 p 并检查满足此精度要求的时间步数。这个间隔的选择会根据初始配置的不同而有所差异。

基于拉丁超立方抽样法的风电、光伏及负荷场景生成方法及其典型场景提取

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本研究提出了一种结合拉丁超立方抽样技术的创新方法，用于创建包含风力发电、光伏发电和电力需求数据的复杂场景。该方法能够高效地模拟多种环境条件下的能源系统行为，并从中挑选出具有代表性的案例进行深入分析。这种方法对优化可再生能源整合策略及提高电网灵活性至关重要。基于拉丁超立方抽样的方法可以生成风力发电、光伏发电以及负荷的场景。通过后向场景削减（BR）技术可以获得典型场景及其概率分布。这种方法为风电功率场景、光伏功率场景及负荷场景提供了参考文献，并且可以用MATLAB语言进行完美复现。

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该zip文件包含MC算法模拟风机和光伏出力，以及场景生成相关的风电模型，使用蒙特卡罗方法并基于MATLAB开发。

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