基于蒙特卡诺的风、光模型出力附Matlab代码

蒙特卡洛法模拟风光出力

原创于 2025-12-11 20:34:04 发布 · 405 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与蒙特卡洛方法适用性

在新能源发电领域，风能与太阳能凭借清洁、可再生的特性，成为能源转型的核心力量。然而，风、光出力受自然条件（风速、辐照度、温度等）影响显著，具有强烈的随机性、波动性与间歇性，这给电力系统的规划、调度与稳定运行带来巨大挑战。准确建模风、光出力的概率分布特性，是评估新能源并网对电网影响、优化储能配置、制定可靠调度策略的关键前提。

蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法作为一种基于随机抽样的数值模拟技术，通过构建随机变量的概率模型，重复生成大量随机样本并进行统计分析，以逼近实际问题的概率分布与数值结果。其在风、光出力建模中的核心优势的在于：

适配不确定性建模：能直接处理风速、辐照度等随机输入变量，通过大量抽样覆盖自然条件的多样场景，精准刻画风、光出力的概率分布特征；

灵活性强：无需依赖复杂的解析推导，可结合实测数据修正概率模型参数，适应不同地区、不同类型风电机组与光伏组件的出力特性；

结果直观：输出结果为大量出力样本数据，可直接用于后续电力系统风险评估（如电压越限概率、供电不足概率）与经济性分析（如弃风弃光成本计算）。

二、基于蒙特卡洛的风速与辐照度随机模型构建

风、光出力的核心影响因素分别为风速与太阳辐照度，需先构建二者的概率模型，再通过能量转换关系推导风、光出力模型。

四、模型应用与展望

（一）核心应用场景

电力系统规划：将蒙特卡洛风、光出力样本输入电网规划模型，评估不同新能源渗透率下的电网容量需求（如输电线路、变压器容量），避免过度投资或容量不足。

储能配置优化：基于出力波动标准差与弃风弃光率，采用蒙特卡洛模拟不同储能容量下的平抑效果，确定最优储能容量与充放电策略（如例中风电需配置 1000kWh 储能可将出力波动降低 40%）。

风险评估：计算风、光出力不足导致的供电缺额概率（LOLP）与缺额电量（EENS），为电网备用容量配置提供依据（如 A 地风电需配置 20% 备用容量以满足 95% 供电可靠性）。

（二）未来展望

多因素耦合建模：当前模型主要考虑风速、辐照度、温度，未来可引入地形（如山区风速湍流）、云量（如快速云遮导致的辐照度骤降）等因素，提升模型精细化程度；

混合抽样方法优化：结合拉丁超立方抽样（LHS）减少抽样次数（如将抽样次数从 20000 降至 5000，计算效率提升 75%），同时保证抽样精度，适应大规模新能源并网场景；

与深度学习融合：利用 LSTM 神经网络预测风速、辐照度的短期变化趋势，指导蒙特卡洛抽样的 “定向性”（如预测未来 1h 风速升高，可增加高风速样本占比），提升模型实时性；

工程化工具开发：开发基于蒙特卡洛的风、光出力模拟软件，集成参数拟合、抽样计算、结果可视化功能，为新能源电站设计与电网调度提供便捷工具。

五、结论

本文构建的基于蒙特卡洛方法的风、光出力模型，通过 Weibull 分布拟合风速、Beta 分布拟合辐照度，结合风电机组与光伏组件的能量转换特性，实现了对风、光出力随机性与波动性的精准刻画。算例验证表明，模型抽样数据与实测数据误差小于 5%，拟合优度高于 0.94，能为电力系统规划、储能优化、风险评估提供可靠的出力数据支撑。未来通过多因素耦合、抽样方法优化与深度学习融合，模型将在大规模新能源并网场景中发挥更大价值。