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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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简介:
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。

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  • MATLAB
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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。
  • 基于
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    本研究提出了一种创新的概率距离算法,用于高效地生成和优化风光场景图像,显著提升了渲染速度及视觉效果。 MATLAB代码:基于概率距离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,非烂大街的代码,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。首先由一组确定性的方案开始,通过蒙特卡洛算法生成50种光伏场景。为解决大规模光伏场景带来的计算困难问题,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关键场景及其对应的概率分布,并提供这些结果的可移植性和应用性。
  • 基于.zip
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    本研究提出了一种基于概率距离的快速风光场景生成和削减方法,旨在提高图像处理效率及质量。该技术结合统计学原理优化资源消耗,适用于大规模数据集分析。 风光场景生成与削减方法的研究报告基于概率距离快速削减法。此文档探讨了如何利用这一方法有效地创建及减少风景图像中的特定元素或整体景观配置,以优化视觉效果和数据处理效率。研究报告包含了详细的理论分析、实验设计以及结果讨论,为相关领域的研究提供了有价值的参考信息。
  • changjingjianhua.rar_Cut scene matlab__matlab_
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现视频剪辑中场景削减的技术方法,旨在通过算法优化视频内容,移除冗余或不重要的片段。适用于视频编辑和处理的研究与实践。 对ARMA生成的多个场景进行基于概率距离概念的场景削减。
  • 基于拉丁超立
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    本研究提出一种运用拉丁超立方体采样技术来优化风光场景随机变量选取的方法,有效提升场景生成效率和代表性,并减少不必要的计算量。 拉丁超立方采样与蒙特卡洛法不同,它改进了采样策略,在较小的样本规模下可以获得较高的精度。这种技术属于分层抽样的一种,并假设风光出力遵循正态分布(normrnd),从而可以大规模生成场景。通过概率距离快速削减法进一步减少了场景数量,实现了高效的数据处理和分析。
  • -MATLAB 包括及拉丁超立,使前推或同步回消除多余
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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。
  • 基于拉丁超立.zip
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    本研究采用拉丁超立方体抽样方法,创新性地提出了一种高效生成和削减风光场景的技术方案,旨在优化资源利用并提高仿真精度。 这段文字适合电子相关专业学生作为课程设计作业或学习使用,提供的是完整可运行的电气相关代码。
  • 能、太阳能和负荷电输出各及其伏发电各及其;负荷各及其;样本设定优化;样本精简
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    本研究探讨了风能、太阳能发电及电力负荷场景的概率分布,包括不同发电量和负载情况的场景分析,并通过样本精简实现场景削减与优化。 内容概要:本段落介绍了风力发电、光伏发电以及负荷场景的生成方法,并探讨了风电出力各场景及其概率分布、光伏出力各场景及相应的概率分析、各类负荷点的概率模型,还包括如何进行样本削减以优化计算效率的过程。文中还提到了在Matlab平台上使用拉丁超立方抽样技术来模拟不同情况下的电力系统行为,包括初始化样本集合的步骤和基于欧氏距离评估每个样本的重要性等关键环节。
  • 基于电和伏功MATLAB编程
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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。
  • MATLAB:基于对抗网络GAN GAN 对抗网络 参考文档:可添加...
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    本文介绍了一种使用MATLAB实现的基于对抗生成网络(GAN)的风光场景生成算法,通过深度学习技术生成逼真的自然景观图像。关键词包括场景生成、GAN和对抗生成网络等。 本段落介绍了一种基于数据驱动的风光新能源场景生成模型的MATLAB代码,该模型使用对抗生成网络(GAN)来实现典型风光场景的生成。通过构建这种网络结构,可以以不同的时间间隔查看训练结果与测试结果,并提供了三种运行方式:a) 时间场景生成;b) 时空场景生成;c) 基于事件的场景生成。相较于传统的蒙特卡洛或拉丁超立方等方法而言,数据驱动的方法更具创新性且可信度更高。