基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样

基于粒子群算法的配电网无功优化基于IEEE33节点配电网，以无功补偿器的接入位置和容量作为优化变量，以牛拉法进行潮流计算，以配电网网损最小为优化目标，通过优化求解，得到最佳接入位置和容量，优化结果如下所示，代码有注释YID:3750652729145519......

风光场景生成场景削减概率距离削减法蒙特卡洛法MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分仿真平台：MATLAB平台 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰主要内容：风电、光伏以及电价场......

matlab 改进灰狼算法 含分布式电源 配电网重构考虑IEEE33节点系统使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中，通常使用无序的解空间，解空间中局部峰值较多，使得智能优化算法难以发挥自身优势，耗时严重且难以寻找到最优解。针对以上问题，提出一种有序环网编码方式......

[1]关键词：场景生成；场景削减；概率分布；随机优化[2]参考文献：《一种在微网动态经济调度中考虑风电随机性的方法》[3]主要内容：Matlab采用正态分布和韦布尔分布描述风电，光伏和负荷概率分布，采用拉丁超立方采样抽样生成大量场景。采用快速前代法实现场景削减。ID:3166673646292647......

TJOI2015概率论题解题意求\(n\)个点随机生成的有根二叉树（所有互不同构的二叉树出现情况等概率）的叶子节点数的期望值。题解70答案显然是\(\dfrac{g(n)}{f(n)}\)，\(g(n)\)是\(n\)个点为所有二叉树的叶子总数，\(f(n)\)是\(n\)个点能生成的二叉树数。一棵树可以用左......

多类型电动汽车负荷预测蒙特卡洛SOC基于蒙特卡洛的多种类型电动汽车负荷预测软件：Matlab介绍：基于蒙特卡洛模拟（MCS）抽样，四种充电汽车类型同时模拟，根据私家车、公交车、出租车、公务车充电类型和起始充电时刻还有日行驶里程得到充电负荷，是学习电动汽车预测负荷很好的程序。，基本......

配电网动态多目标重构采用改进粒子群算法，通过matlab编程，以IEEE33节点网络为例，设置孤岛和环网约束，以开关动作次数、电压偏差和网损为目标，得到动态多目标重构模型，程序采用严格约束方式，未使用罚函数等非准确方式ID:46180674573489420......

考虑泄流效应的光伏无功优化matlab以IEEE33节点为例，分析泄流效应下，最佳网络无功补偿方案，程序运行稳定ID:14120679795515686......

风力发电概率潮流计算蒙特卡洛方法计算概率潮流，满足威布尔分布，双馈风电机模型，有对应的文献资料。ID:9748641654042269......

基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码负荷预测对于多种能源管理任务是至关重要的，例如调度发电能力，规划供应和需求，最小化能源交易成本。近年来，由于可再生能源、电动汽车和微电网的整合，这种相关性甚至增加了。传统的负荷预测技术通过利用过去负荷需求的消费模......