文献综述（或调研报告）：
1. 随机模拟方法（蒙特卡洛）
蒙特卡洛方法，也称为随机模拟方法，是一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。当所要求的问题是某事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，可以通过“试验”的方法，得到事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。蒙特卡洛方法及其程序结构简单，且收敛性和收敛速度与问题的维数无关，在解决高维问题上显示出其独特的优点。文献[1] 在分析蒙特卡洛方法的理论基础上，阐述了随机数发生器和随机抽样的基本理论，进一步完善了蒙特卡洛方法的应用模型。
2. 风速的概率分布模型
风电场风速概率分布体现了风能资源统计特性的重要指标。为了准确描述风速的随机性和间歇性等特性，在对风况进行长期观测和统计分析的基础上，已经建立了一些数学统计模型表示实际风速分布。常见的描述风速的概率分布模型有：有Weibull（韦布尔）分布，Rayleigh（瑞利）分布，beta;分布等。其中双参数Weibull分布是应用最为广泛，适应性最强的一种。 文献[2]中介绍了在设定风速服从两参数Weibll分布的前提下，提出了用极大似然法根据实测的风速数据来求解风速概率分布参数，并估算出相应的风能特征指标值。文献[3] 同样认为风电场风速服从双参数韦布尔(weibull)分布，为了提高参数计算精度，从智能化的角度采用改进的微粒群算法对Weibull双参数进行建模和优化。通过验证表明该方法拟合精度更高，更接近实际风速状况。文献[4] 考虑了尾流效应对风电场运行造成的能量损失，较好地模拟了地形复杂的风电场。此外还采用了借助变量变化提出的参数估计新方法—变量变换法，给出了描述风速分布的三参数Weibull分布函数。文献[5] 介绍了计算威尔分布参数的累积分布函数拟合法（即最小二乘法）、平均风速和标准差估计法和平均风速和最大风速估计等三种算法。通过比较得到了以下结论：平均风速和标准差估计法效果最好，累积分布函数拟合法次之。由于最大风速变化比较随机，平均风速和最大风速估计法效果波动最大，整体效果差。
3. 风电场输出功率的描述
文献[6] 提出一种新的纵向时间序列分析法，基于实测历史数据，统计一年内每天同一时刻的风电出力，得到96个不同时刻的概率分布结果，并通过函数拟合归纳出由分段函数表达的风电出力概率特征，在此基础上实现对风功率预测值的预评估。文献[7]提出一种基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场短期输出功率概率预测方法。该方法采用分量预测方式，将风电场输出功率分解为体现输出功率变化主趋势的趋势分量和平稳度较好的扰动分量。利用风速与风电场输出功率的相关性，结合趋势分量的自相关性对趋势分量进行预测；同时，根据扰动分量近似平稳的特点，利用其自身的自相关性对扰动分量进行预测。文献[8]阐述了两种常见的风电功率预测方法，一种是根据预测的风速，利用等效风电功率特性曲线将预测风速换算成风电场输出功率，另一种直接利用历史数据，通过数学模型进行预测。同时在分析风电场实测数据基础上，应用混沌时间序列理论，对某风电场未来5 min、15 min、30 min内的风电功率进行预测。文献[9]针对风电机组出力的间歇性和波动性，提出了用于电力系统随机模拟的时序多状态风电场模型，反映了风电场输出功率的时序性。文献[10]考虑了风电场运行、停运和降额状态，建立了风电机组的多状态故障模型。在此基础上，考虑风速的随机性、风电场尾流效应建立了风电场的可靠性模型。基于此模型，应用蒙特卡罗方法给出了风电场有功出力概率评估的方法和流程。
4. 风电出力分布概率在电网中的应用
由于风电出力的波动性，大规模风电并网会对电力系统的可靠运行带来影响。文献[11]研究了日前报价策略，用于风电生产商在带有高度风力渗透的电力市场中运行。分析了两种风电报价方案，并分别建立了合适的模型。文献[12]在考虑风速概率分布的条件下，对大规模风电接入后的电网运行进行了无功和电压分析，研究不同风况下风电场的无功特性以及风电接入对电网电压的影响。文献[13]在研究风电变化规律的基础上，以电网运行风险引导下的备用配置为核心，制定研究了电网运行条件下如何协调安全性和经济性的问题。文献[14] 建立了含风电场的互联电力系统备用容量优化模型，针对各子系统的备用容量配置特点，将其划分为备用容量富足子系统和稀缺子系统，然后分析各子系统不同的备用容量调用方式，分别建立了各自子系统的安全稳定约束。
参考文献：
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