蒙特卡洛+概率潮流！基于蒙特卡洛和新能源出力模拟的概率潮流分布程序代码！
前言
概率潮流是一类考虑随机变量的特殊潮流问题，主要用于反映电力系统中各种因素随机变化对系统运行的影响。它综合考虑了电力系统网络拓扑结构、元件的参数、节点负荷值、发电机出力等变量的变化不确定性，同时也可以分析由于风速波动造成的风力发电机出力的随机性。概率潮流的目的是揭示电网中随机变量对系统的影响，发现电网中的薄弱环节，为规划和调度部门的决策提供有价值的信息。
概率潮流的重要性
应对不确定性：传统的潮流分析基于确定的输入参数，而实际系统中存在大量的不确定因素。概率潮流方法通过概率分布来描述这些不确定性，从而能够更准确地反映系统的实际运行状态。
提高系统可靠性：通过分析不同情景下系统的可能运行状态，概率潮流能够帮助电网运营者提前识别潜在的风险，提高系统的可靠性和稳定性。
优化资源配置：概率潮流分析可以为电力系统规划和运行提供更科学的数据支持，帮助优化资源配置，降低运营成本。
概率潮流方法和应用
随机建模：利用概率分布函数描述各类不确定性因素，如发电输出、负荷需求等。
蒙特卡罗模拟：通过大量的随机抽样和模拟计算，估计系统状态的概率分布。
解析方法：使用数学解析方法直接计算概率分布，以提高计算效率。
概率潮流的主要应用方向包括电力系统规划、静态安全分析、电力系统运行状态实时在线分析以及基于潮流运算的系统分析等。在不确定性增加的电力系统中，概率潮流成为含随机因素规划问题的求解前提，可以更加真实地反映电力系统的全面信息。通过应用某些概率潮流算法，可以在不显著增加计算次数与时间的条件下，更为精确地分析电力系统的运行状态及变化趋势。此外，概率潮流还可用于研究风电和光伏发电出力以及电动汽车消耗功率和向电力系统反向供电功率的不确定性对电力系统的影响，发现系统运行中的潜在风险，为系统运行控制提供参考。
程序介绍
程序使用蒙特卡洛模拟方法进行电力系统中的随机潮流计算，考虑了负荷、光伏和风电的随机性。首先，程序导入系统参数和接入可再生能源前的网损及节点电压；其次，通过正态分布对负荷进行采样，通过Beta分布对光伏发电进行采样，并通过Weibull分布对风电发电进行采样。在每次模拟中，代码利用IEEE33系统进行潮流计算，并存储每次计算的节点电压和网损。最后，导出光照强度、风速、网损和节点电压的概率分布图，并计算了各节点电压和网损的平均值和方差，展示了接入前后的节点电压对比图。该代码为应对电力系统中可再生能源接入后的不确定性提供了重要的分析工具。程序中算例丰富，注释清晰，干货满满，创新性和可扩展性很高，足以撑起一篇高水平论文！下面对程序做简要介绍！
程序适用平台：Matlab+Yalmip+Cplex
程序结果
程序共有两版，一是基础版，二是改进版；下面分别展示其结果。
基础版结果：
改进版结果：
部分程序
%% 蒙特卡洛随机潮流计算样本规模
times=5e3;
%% 蒙特卡洛模拟采样随机变量样本
Pi=abs(B2(:,3));Qi=abs(B2(:,4));nPQi=length(Pi);Nodenum=33;
% 负荷服从正态分布，变异系数ld_ero
ld_ero=0.05;Pld_samp=zeros(Nodenum,times);Qld_samp=zeros(Nodenum,times);
% 负荷有功、无功出力样本
Pld_samp(k,:)=normrnd(Pi(k),Pi(k)*ld_ero,1,times);
% 光伏有功服从Beta分布，单位功率因数
Ppv_samp=zeros(1,times);
% Beta分布的两个形状参数
a_pv=2.06; %0.45b_pv=2.5; %9.18
% 光伏发电相关参数：组件总面积S_pv、光电转换率prey_pv、最大光强rmax(MW/m2)
S_pv=10000;prey_pv=0.14;rmax=0.8e-3;
% 光伏有功出力样本
pv_samp(1,:)=betarnd(a_pv,b_pv,1,times);Ppv_samp(1,:)=pv_samp(1,:)*rmax*S_pv*prey_pv*1000;% weibull分布的两个形状参数
k_wt=2.25;c_wt=4.5;
wt_samp =wblrnd(c_wt,k_wt,1,times);部分内容源自网络，侵权联系删除！
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