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使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码 阐述了MLMC方法如何应用于电力系统风险分析，特别是系统充分性评估问题

使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码，文章对应代码，保证正确
阐述了MLMC方法如何应用于电力系统风险分析，特别是系统充分性评估问题。
确定了特别适合MLMC实现的通用模型模式，并引入了计算速度度量，以一种易于在工具、蒙特卡罗方法和风险度量之间进行比较的方式来量化模拟速度。
两个案例研究说明了加速风险度量评估的潜力，以及将该方法应用于复杂模拟的能力。
。
本文使用了最近提出的多级蒙特卡罗(MLMC)框架，该框架结合了多级模拟器的输出，以提高计算效率而不牺牲精度。
它解释了MLMC框架在模型层次上强加的哪些要求，以及这些如何在电力系统充分性评估问题中自然发生。
详细研究了两个充分性评估实例:一个是复合系统，一个是具有异构存储单元的系统。
引入了直观的速度度量，便于仿真设置的比较。
根据问题和需要的度量，可以获得较大的加速
计算效率，蒙特卡罗方法 ，存储调度 ，时间序列模拟
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