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蒙特卡洛方法用于可靠性模拟。

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简介：
通过运用MATLAB软件对微电网系统的可靠性进行全面的评估，并收集整理了各种定价方案的相关信息和资料。

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  • mcmc.rar_Monte Carlo模拟_matlab_蒙特卡洛法_蒙特卡洛matlab_蒙特卡洛方法
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • MC-reliability_IEEE RTS79_RTS79可靠性分析_蒙特卡洛方法
    优质
    本研究基于IEEE RTS79测试系统，采用蒙特卡洛模拟法进行电力系统的可靠性评估与分析，探讨提高电力系统可靠性的策略和方法。 基于蒙特卡洛算法的电力系统充裕性评估应用于IEEE-RTS79系统的指标分析。
     
  • 蒙特卡洛模拟方法
    优质
    蒙特卡洛模拟方法是一种利用随机抽样来解决数学、物理及工程等领域复杂问题的技术，广泛应用于风险评估和预测分析中。 这是一款用MATLAB实现的蒙特卡洛程序软件，代码简洁高效。
     
  • 采用最小路法蒙特卡洛模拟的配电网可靠性评估
    优质
    本研究提出一种基于最小路法与蒙特卡洛模拟相结合的方法，用于精确评估配电网的可靠性，为电力系统的优化提供重要依据。 压缩包内容为配电网可靠性评估的MATLAB实现，包含以下三部分： 1. IEEE RTBS系统参数：包括IEEE RBTS可靠性测试系统的原始参数PDF文件、IEEE33节点系统原始参数EXCEL文件以及IEEE RBTS BUS6参数的MATLAB文件。 2. 基于最小路算法的可靠性评估程序：使用最小路法算法完成配电网可靠性的完整MATLAB程序。 3. 基于非序贯蒙特卡洛算法的可靠性评估主程序：利用节点影响分析方法判断受影响负荷，通过非序贯蒙特卡洛算法进行配电网可靠性评估，并提供完整的MATLAB程序。
     
  • 采用最小路法蒙特卡洛模拟的配电网可靠性分析
    优质
    本研究运用最小路法结合蒙特卡洛模拟技术，深入探究并评估了配电网的可靠性。通过此方法，可以更精确地预测电力供应系统的故障概率及恢复时间，从而为提高供电服务质量提供决策依据。 压缩包内容为配电网可靠性评估的MATLAB实现，包括三个部分：1. IEEE RTBS系统参数包含IEEE RBTS可靠性测试系统的原始参数PDF文件、IEEE33节点系统原始参数EXCEL文件以及IEEE RBTS BUS6参数的MATLAB文件；2. 基于最小路算法的可靠性评估程序采用最小路法完成配电网可靠性评估，提供完整的MATLAB代码；3. 非序贯蒙特卡洛算法主程序通过非序贯蒙特卡洛方法和节点影响分析法进行配电网可靠性评估，并提供了完整实现该功能的MATLAB程序。
     
  • 采用蒙特卡洛法进行可靠性仿真分析
    优质
    本研究探讨了利用蒙特卡洛模拟技术对系统进行可靠性和稳定性评估的方法，通过大量随机抽样来预测系统的性能和失效概率，为工程设计提供有力的数据支持。 使用MATLAB对微电网进行可靠性的评估，并提供有关各类定价的相关资料。
     
  • 蒙特卡洛与响应面拟合.zip - MATLAB可靠度及响应面分析_蒙特卡洛方法
    优质
    本资源包含使用MATLAB进行结构可靠性和响应面分析的代码和文档，重点介绍了蒙特卡洛模拟技术及其在工程问题中的应用。 利用MATLAB中的蒙特卡洛方法进行可靠度计算，并通过蒙特卡洛抽样技术开展可靠度分析。
     
  • 利用MATLAB进行蒙特卡洛模拟以计算可靠度的方法.doc
    优质
    本文档介绍了如何使用MATLAB软件进行蒙特卡洛模拟技术来评估和计算系统的可靠性。通过随机抽样方法，能够有效地预测复杂系统在不同条件下的性能表现与失效概率。 本段落档探讨了如何使用MATLAB中的蒙特卡洛方法来计算系统的可靠度。通过模拟大量随机样本，该方法能够有效地评估复杂系统在各种条件下的性能表现，并为可靠性工程提供重要的分析工具。文中详细介绍了实现这一过程的具体步骤和技术细节，旨在帮助读者理解和应用蒙特卡洛仿真技术于实际的可靠性研究中。