2.2 基于随机抽样的蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟法是一种基于数据样本近似概率分布模拟数据随机出现的试验方法，模拟流程主要包含：样本收集、统计检验、概率建模、随机模拟、重复抽样、统计研究等。
火电企业在日前和实时市场报量报价，提交含量价信息的阶梯型曲线，风、光资源基于拉丁超立方抽样和蒙特卡洛法生成，基于用户侧仅报量不报价。
如zakeri等利用蒙特卡洛方法对多种电能存储技术的生命周期成本和电力输送的平准成本进行测算，并分析了不同储能系统在大容量储能、辅助服务和调频这3个主要应用领域的经济性；li等分析了显热、潜热和化学储热之间的联系
结合历史交易数据、气象信息（如风速、光照强度）及供需变化，可以通过ai利用蒙特卡洛模拟和对手行为分析模型，生成风险调整后的最优报价曲线。
算例结果表明，该方法能够在确定各预警区间界限的同时，决策电力系统在不同系统运行状态和光伏波动事件下的预警结果，且与蒙特卡洛法预警结果的均方根误差仅为1.6718%，进而验证了该方法的有效性和适用性。
蒙特卡洛模拟法通过模拟方法生成未来价格的多种场景，根据模拟出的场景进行计算，与价格分布无关。...我们在对二者进行测算时，有三种常用的计算方法：历史模拟法、参数化法、蒙特卡洛模拟法。1. 历史模拟法是一种非参数方法，它使用历史价格数据来估计价格风险。
本文综合考虑影响城市碳达峰趋势的静态因素和动态因素，采用蒙特卡洛方法与k均值聚类算法，对中国286个样本城市的达峰趋势进行了分类分析。
lcos计算的蒙特卡洛模拟考虑了各技术参数的变化和不确定性，根据结果确定每种技术在各年份中不同应用场景下表现出最低lcos的可能性。...以二次响应应用场景为例，考虑4种最具竞争力的储能技术，下图左上角是该场景的技术条件，右上角是各年份某项技术具有最低lcos的概率（柱状）以及该技术的平均lcos（折线），下方是基于蒙特卡洛模拟预测的lcos
为协助电网企业、能源部门分析电动汽车规模化普及对发电侧宏观与配电侧微观的负荷影响，本文建立宏观、微观的蒙特卡洛随机模拟模型，以未来车辆规模、电动汽车充电和出行规律的大数据分析结果为模型输入，对未来不同情景下电动汽车对城市电网的发电量
文 献通过估计市场上其他竞争对手报价的概率密 度函数，采用蒙特卡洛法模拟得到自身最优报价系 数，确定了报价策略；文献则运用了博弈论中的 静态博弈模型，将发电商之间的竞价问题描述为完 全信息下的博弈问题，...用随机森林回归算法和多场景缩减技术将风电出力预测结 果与误差场景相结合，模拟实际风电出力多场景；然后考虑 网络中输电阻塞对发售电商报价的影响，构造了基于节点电 价法的输电阻塞成本最小化模型，并采用利用蒙特卡洛模拟
利用蒙特卡洛等统计方法模拟风险商分布曲线并计算超出指定风险商的概率，综合评估风险区域关键危害物的生态风险。
文献采用蒙特卡洛模拟(monte carlo simulation,mcs)生成边际出清价格场景集,来表示对价格不确定性的具有鲁棒性的竞价。...算例结果表明,拉丁超立体法生成的场景质量比蒙特卡洛法生成的场景质量高,此外,同时参与电能市场和深度调峰市场的收益高于只参与单一市场的收益,而且配置储热罐会进一步提升收益。
文献采用蒙特卡洛模拟(monte carlo simulation,mcs)生成边际出清价格场景集,来表示对价格不确定性的具有鲁棒性的竞价。...算例结果表明,拉丁超立体法生成的场景质量比蒙特卡洛法生成的场景质量高,此外,同时参与电能市场和深度调峰市场的收益高于只参与单一市场的收益,而且配置储热罐会进一步提升收益。
上述购售电业务中,由于现货电价和负荷需求都具有波动性,而且可再生能源出力具有不确定性,本文采用蒙特卡洛抽样法生成现货电价、负荷和可再生能源场景,并利用同步回代技术进行场景缩减,从而得到经典的场景集。
文献利用连续性概率分布密度函数描述风电功率波动和负荷预测误差，建立了机会约束规划的虚拟电厂经济调度模型，并采用随机模拟和遗传算法相结合的混合算法进行求解；文献采用蒙特卡洛模拟法和机会约束规划法，建立了风力发电机组和光伏方阵两种分布式可再生能源接入配电网的多目标优化配置模型
来自国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司的工程师们利用蒙特卡洛模拟法对某配电网项目进行模拟，可以得出后财务净现值平均期望值约为1 379万元，该项目财务净现值大于1 251万元的可能性为65.47%
来自国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司的工程师们利用蒙特卡洛模拟法对某配电网项目进行模拟，可以得出后财务净现值平均期望值约为1 379万元，该项目财务净现值大于1 251万元的可能性为65.47%，此外从模型图中可以看出其财务净现值在
本项目考虑电源渗透率、出力的不确定性、内部控制策略和高压网架结构，基于序贯蒙特卡洛和弦切法，提出了配电网分布式资源高压配电网变电可替代容量的定义、计算条件和评估方法，提高了可信容量度的精准性和适用性，为主动配电网变电站容量规划及网架结构选择提供了参考
其次,利用自回归滑动平均模型模拟出风电场全年时序风速,利用序贯蒙特卡洛模拟出机组、线路工作状态时序,对配置初始储能方案的联合发电系统进行全年运行模拟。...结合多场景随机规划和序贯蒙特卡洛模拟方法,提出了考虑储能寿命折损的风电场站内储能优化配置方法。首先,利用考虑风电出力和负荷典型场景集的随机规划模型,求解风电场站内储能的初始配置方案。
本文基于排放因子法和蒙特卡洛随机模拟，结合中国330个城市层面的活动水平数据库和排放因子数据库，核算了2010年全国向水体排放的工业重金属污染物总量。
alphago采用改进的蒙特卡洛决策树算法与深度神经网络算法相结合构建深度学习系统，在收集到的围棋棋谱基础上还通过自我对局三千万盘的方式训练，得到了完整的围棋程序。
最后,通过与两阶段鲁棒优化和蒙特卡洛仿真的对比分析,验证了自适应鲁棒优化求解微电网能量/备用调度模型的保守性和可行性;进一步地,微电网群的测试结果验证了凸博弈应用于多微电网间利益分配的合理性。
３、利用基于蒙特卡洛模拟的方法进行发电成本和风险费用的随机模拟。４、进行包括投资、运行
应用蒙特卡洛和场景削减方法,模拟真实风电场的预测出力与真实出力,采用混合整数规划的方法求解模型,通过仿真验证了调度策略对风电场可调度性和蓄电池优化的积极作用。
在换电站建模方面，提出了基于蒙特卡洛随机模拟的换电站可控容量计算方法，建立了考虑电池荷电状态（soc）及换电站可控容量约束的s2g集中等效模型。
