电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

详细介绍蒙特卡洛方法。希望对大家能有帮助。希望大家喜欢

人工智能学习 蒙特卡洛算法

基于蒙特卡洛模型的matlab文件

仿真方面很有用的一本书，希望能给大家的学习带来帮助。

具有Monte Carlo集成功能的Python库。 缩放以支持x尺寸 要使用该函数，请调用mcintegrate.integrate(f, n, lims, **kwargs) ，其中f是x参数的函数， n是每个框的迭代次数（用作最小迭代次数）l，而lims是积分的极限（函数或数字）。 kwargs名单 start是积分开始的x维坐标。 该算法将围绕此点扩展，直到限制所定义的形状被封装并且积分收敛为止。 默认情况下是原点。 wedge是集成的形状的一部分。 例如， wedge=[3,8]表示该函数将集成形状的“第三高度”。 由于集成作业可以分布在多个线程中，因此使多处理变得更加容易。 默认情况下， boxSize为1 。 详细说明每个迭代中集成的框的大小。 数值多维导数函数也包括在内： partialDiff(f, position, axis, dimensions, de

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

目前解释得比较清晰的一篇文章，对深度学习，卷积神经网络原理有帮助

神经网络模型讲义 蒙特卡洛算法和模拟退火的单纯形法

firmValueSim 概述 为了最大程度地减少内在估值方法中假设的负面影响，存在通过蒙特卡洛模拟对风险进行建模的可能性。 模型中的每个变量都是通过可以随机建模的假设得出的。 评估中蒙特卡洛的主要目的是通过整合多个参数结果的预期值来实现风险管理。 评估中风险管理的两种主要方法是通过基于树的方法或模拟方法。 使用模拟代替决策树的优点在于，不仅可以选择二进制输入方法，而且可以选择基础分布，因此具有很大的灵活性。 模拟的第一步是通过历史数据，最有可能的结果或市场共识来分配变量的分布。 分配分配后，将对每个参数分配的单个值进行抽样，并按照常规方式通过FCFF或FCFE进行折现现金流评估。 参考 Abrams，JB（2001）。 定量业务评估。 纽约：麦格劳-希尔。 Ballwieser，W.，＆Hachmeister，D.（2016年）。 应用程序：Prozess，《方法论与问题》。 Schä