基于序贯蒙特卡洛模拟法的电力系统可靠性评估研究MATLAB代码
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🔥 内容介绍
1.1 研究背景与应用场景
电力系统可靠性评估是保障供电连续性的核心技术，其核心目标是量化 “系统在规定时间内完成预期供电功能的能力”。随着高比例可再生能源（风电、光伏）接入、多区域电网互联，传统 “解析法”（如故障树、状态枚举法）面临两大痛点：
难以处理元件故障与新能源出力的时序随机性（如风速 / 光照的日内波动、元件故障的突发性）；
无法高效计算大规模系统的复杂状态转移（多元件并发故障、联络线功率约束）。
序贯蒙特卡洛模拟法（SMC）凭借两大优势成为主流方案：
时序动态模拟：按时间轴逐时段模拟元件 “正常 - 故障 - 修复” 过程，天然适配随机过程；
通用性强：无需简化系统模型，可直接计入新能源随机性、多区域联络线约束、负荷时序特性，适用于发输电系统（bulk power system）与配电网全场景。
1.2 复现目标与核心亮点
复现目标：
基于 IEEE RTS-79 节点算例，搭建含发电机、线路、变压器的可靠性评估模型；
实现序贯蒙特卡洛模拟的核心逻辑（元件状态抽样、状态持续时间计算、系统充裕度评估）；
验证 SMC 在 “静态负荷” 与 “时序负荷 + 新能源” 双场景下的可靠性指标计算准确性。
核心亮点：
设计 “元件状态时序抽样 + 系统状态快速评估” 闭环流程，解决 SMC 计算效率低的痛点；
融入新能源出力随机性（风电 / 光伏时序曲线）与元件故障相关性（相邻线路共因故障）；
提供模块化 MATLAB 代码，结合 Matpower 实现潮流计算与最优负荷削减策略。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类