基于蒙特卡洛模拟的电力系统潮流计算与风光出力不确定性分析,基于蒙特卡洛仿真的电力系统IEEE33节点潮流计算与网损分析：不确定性风光出力的电压和功率影响探究,基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。 这段程序主要是进行电力系统潮流计算和蒙特卡洛仿真。下面我会对程序进行详细的分析和解释。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、定义一些常量和参数。 接下来，程序定义了一个函数`IEEE33`，该函数用于进行33节点电力系统的潮流计算。函数的输入参数是光伏发电功率、风电出力功率、负荷有功功率和负荷无功功率。函数的输出是节点电压和网损。 在主程序中，定义了一些变量和参数，包括光伏发电功率、风电出力功率、负荷有功功率和负荷无功功率的样本数量、基准功率、光伏发电相关参数等。 接下来，程序使用蒙特卡洛方法生成光伏发电功率、风电出力功率和负荷功率的样本。光伏发电功率服从Beta分布，风电出力功率服从Weibull分布，负荷功率服从正态分布。 然后，程序

针对风光蓄互补发电系统，提出一种改进的容量优化配置方法，考虑独立和并网两种模式，对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性，在系统独立运行时，只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性，并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度；在系统并网运行时，进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量，保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。

MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 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 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

代码主要是基于蒙特卡洛和copula函数生成考虑风光空间相关性的出力，并用kmeans进行场景缩减，得到典型日风光出力及其概率，并且可以改变场景生成数量及缩减场景的数量

考虑风光火储的微电网优化调度 软件：Matlab+cplex 介绍：考虑风电、光伏、热电机组和储能优化调度，其中负荷考虑冬季或夏季两种场景，并且考虑晴天、多云、雨天、多风和少风场景，对风机考虑相应的故障概率，以火电储能运行费用最低为目标函数进行仿真验证。

基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。

文中设计了以DSP28335为控制核心的风光互补智能发电控制系统。分析了前级DC/DC斩波电路的工作原理并运用了基于改进扰动法的最大功率跟踪策略来实现风光互补系统最大功率的跟踪，采用DSP28335芯片作为控制核心，通过对直流斩波电路的检测与控制来实现对系统最大功率的跟踪和总体控制，并通过系统仿真与实验验证了设计的合理性。

基于PLC的风光互补发电系统控制程序.rar

风光互补太阳能光伏仿真Matlab模型，亲自搭建并实现仿真。