【场景生成与削减】基于蒙特卡洛法场景生成及启发式同步回带削减风电、光伏、负荷研究(Matlab代码实现)

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本文目录如下:

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现


1 概述

相关知识:

基于概率距离削减法、蒙特卡洛削减法的风光场景不确定性削减(Matlab代码实现)

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【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)

【风场景生成与削减】【m-ISODATA、kmean、HAC】无监督聚类算法,用于捕获电力系统中风场景生成与削减研究(Matlab代码实现)

蒙特卡洛法也叫做统计模拟法,是一种采用随机抽样统计来估算的计算方法[24] 。它的基本思路是

利 用 已 知 目 标 函 数 y = f ( x1,,xn)对 随 机 变 量( x1,,xn)进行概率分布估计,对这些变量进行随机 抽样得到对应的 y 的特征值,通过大量抽样结果计算得出 y 的概率分布。随着抽样模拟次数的增多,蒙特卡洛法计算的结果与实际结果的误差越来越 小[25] 。针对蒙特卡洛法而言,最重要的是对一个(0,1) 的概率分布进行随机抽样统计,利用误差统计分析得到的累计概率密度函数正是一个在(0,1)上的概 率分布,这为使用蒙特卡洛法建立预测区间提供了理论上的支持。本文基于蒙特卡洛法场景生成及启发式同步回带削减风电、光伏、负荷,然后通过概率模型并根据weibull、beta、正态分布生成500次风电光伏、负荷场景,然后再进行削减到5个场景,得出每个场景的概率与每个对应场景相乘求和得到不确定性出力.

2 运行结果

 

 

 

 

 

 

 

 

3 参考文献

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[1]韦权,汤占军.基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测[J].智慧电力,2022,50(09):59-66.

4 Matlab代码实现

你可能感兴趣的:(电力系统,matlab,开发语言)