蒙特卡洛模拟在风光场景不确定性削减中的应用（附带Matlab代码）

TechInk

于 2023-09-12 06:45:47 发布

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文章标签： matlab 算法人工智能 Matlab

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文章介绍了蒙特卡洛模拟在处理风光场景不确定性中的应用，通过大量随机采样减少不确定性对系统性能评估的影响。提供Matlab代码示例，展示如何进行蒙特卡洛削减法的实现，以计算系统性能的均值和标准差，提高评估的准确性和可靠性。

蒙特卡洛模拟在风光场景不确定性削减中的应用（附带Matlab代码）

蒙特卡洛模拟是一种常用的方法，用于处理具有不确定性的问题。在风光场景中，存在各种不确定因素，如风速、太阳辐射等。蒙特卡洛削减法是一种基于蒙特卡洛模拟的技术，用于降低风光场景不确定性对系统性能评估的影响。本文将介绍蒙特卡洛削减法的原理，并提供相应的Matlab代码。

蒙特卡洛削减法的原理是通过对不确定因素进行大量的随机采样，从而减小其对系统评估结果的影响。以下是使用Matlab实现蒙特卡洛削减法的示例代码：

% 设置模拟参数
num_samples = 10000;  % 采样次数

% 定义风速和太阳辐射的分布
wind_speed_mean = 5;  % 风速均值
wind_speed_std =

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