本书介绍实验数据处理的数学方法，包含概率论数理统计的方法，常见分布，重点讲了测量误差理论、参数估计方法、统计假设检验、最小二乘方法、蒙特卡罗试验。

人工智能导论：蒙特卡罗博弈方法

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风光接入配电网，导致很多不确定性，蒙特卡洛是一种很好的解决思路。 风光新能源出力受夭气、气候影响巨大,短期、中长期电力供应均处于难预测状态。受风向、风力、光照强度等影响,风光出力具有随机性、波动性、间歇性等特点,新能源日内出力波折;寒潮或连晴高温等极端气候下,电力需求陡增,但新能源最小出力可能处于较低水平，平衡支 撑能力不足。 风电出力概率模型：风电机组发出的有功功率与机组所在位置的风速大小。针对实测的风速数据用有效的方法去拟合来获得较为精确的概率分布特性,意义显得尤为重要。本文采用Weibull分布。 光伏DG出力概率模型：光伏发电机组产生的有功功率通常取决于光伏发电机组所在位置的光强。为了获得更精确的概率分布特性,采用有效的方法对测量的光强数据进行拟合是非常重要的。

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基于出行链理论提出一种电动汽车充电需求分析方法，探讨了电动汽车一天出行过程中在不同区域内停驻时长的概率分布特点，对电动汽车空间转移概率进行3次B样条最小二乘曲线拟合，通过蒙特卡洛法并结合NHTS2009数据构建了电动汽车一天出行链，实现对用户行为规律的精细化模拟，并在设计2种充电行为的基础上对不同停驻区域的电动汽车充电需求进行了分析。该方法有效弥补了传统方法对电动汽车日间充电需求分析的不足，具有较高的精确性和原理清晰、易于操作等特点。

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