蒙特卡洛生成风电场景代码

以下是一个简单的蒙特卡洛模拟代码示例，用于生成风电场景：

% 风速范围
v_min = 3; % 最小风速
v_max = 25; % 最大风速

% 风向范围
theta_min = 0; % 最小风向
theta_max = 360; % 最大风向

% 风机位置
x = [0, 100, 200, 300, 400]; % 风机横坐标
y = [0, 0, 0, 0, 0]; % 风机纵坐标

% 风机参数
r = 40; % 叶片半径
cp = 0.45; % 切片功率系数
rho = 1.2; % 空气密度
A = pi * r^2; % 叶片面积

% 模拟次数
n = 1000;

% 初始化结果
p_total = zeros(1, n); % 总发电量

% 开始模拟
for i = 1:n
    % 生成随机风速和风向
    v = v_min + (v_max - v_min) * rand();
    theta = theta_min + (theta_max - theta_min) * rand();
    
    % 计算每个风机的功率输出
    p = zeros(1, length(x));
    for j = 1:length(x)
        u = v * (sin(theta) * (y(j) - 0) - cos(theta) * (x(j) - 0)); % 计算风速
        if u < v_min
            u = v_min;
        elseif u > v_max
            u = v_max;
        end
        p(j) = 0.5 * cp * rho * A * u^3; % 计算功率输出
    end
    
    % 计算总发电量
    p_total(i) = sum(p);
end

% 输出结果
mean_p = mean(p_total) % 平均发电量
std_p = std(p_total) % 发电量标准差

该代码将生成1000个随机场景，每个场景包含5个位置的风机。在每个场景中，风速和风向被随机生成，并用于计算每个风机的功率输出。最终，根据蒙特卡洛方法的原理，可以通过统计模拟结果来得到风电场的总体性能指标，例如平均发电量和发电量标准差。