蒙特卡洛放的充电桩充电年度负荷预测python代码

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，可以用于预测充电桩的年度负荷。下面是一个简单的蒙特卡洛模拟的充电桩年度负荷预测的Python代码示例：

import random

def monte_carlo_simulation(num_simulations, num_days, min_load, max_load):
    total_loads = []
    for _ in range(num_simulations):
        daily_loads = []
        for _ in range(num_days):
            load = random.uniform(min_load, max_load)
            daily_loads.append(load)
        total_load = sum(daily_loads)
        total_loads.append(total_load)
    average_load = sum(total_loads) / num_simulations
    return average_load

# 设置模拟次数、天数以及负荷范围
num_simulations = 1000
num_days = 365
min_load = 10
max_load = 100

# 进行蒙特卡洛模拟
average_load = monte_carlo_simulation(num_simulations, num_days, min_load, max_load)

print("预测的年度负荷为:", average_load)

上述代码中，`monte_carlo_simulation`函数用于进行蒙特卡洛模拟。它接受四个参数：模拟次数（`num_simulations`）、天数（`num_days`）、负荷范围的最小值（`min_load`）和最大值（`max_load`）。在每次模拟中，我们随机生成每天的负荷，并将每天的负荷累加得到总负荷。重复进行多次模拟后，计算平均负荷并返回。

你可以根据实际情况调整模拟次数、天数以及负荷范围来得到更准确的预测结果。