Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

1万辆电动汽车充电所得负荷图，数据来源参考18年电工杯A题

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

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。

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

关于克拉美罗下界(CRLB)-及不同DOA估计算法下的方差(性能)对比博文对应的代码，包括.m和.txt两种格式文件。

基于MATLAB的蒙特卡洛方法对可靠度的计算.doc

蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

在扩散蒙特卡洛方法中，根据几何形状，可以采用多种方式模拟连续扩散，例如球形行走（WOS），平面行走（WOP），矩形行走（WOR）等。 扩散方式在满足给定边界几何形状的情况下，保形一致，满足拉普拉斯方程。 在本文中，使用WOP和保形图，我们对WOS扩散进行了采样，并表明间接采样比直接WOS采样更有效。 这表明可以通过保形图进行快速扩散蒙特卡洛采样。

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