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基于拉丁超立方采样与自适应核密度估计的电力系统概率潮流精准计算,采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计） 拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反
基于拉丁超立方采样与自适应核密度估计的电力系统概率潮流精准计算,采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计） 拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反映随机变量的整体分布的方法。 其目的是要保证所有的采样区域都能够被采样点覆盖。 该方法分成以下两步：①采样。 对每个输入随机变量进行采样，确保随机分布区域能够被采样点完全覆盖。 ②排列。 改变各随机变量采样值的排列顺序，使相互独立的随机变量的采样值的相关性趋于最小。 利用MATLAB自带的拉丁超立方采样函数lhsnorm()实现功率采样。 程序的编写基于matpower程序包，此程序包主要进行各种潮流计算。 程序所使用的已知量参考文献，包括各节点的注入功率，1、2号节点发电机状态。 采样次数为400次，最后的结果为线路5-6的有功概率密度分布，和节点电压概率分布曲线。 这段程序主要是基于拉丁超立方采样的概率潮流计算。它使用了IEEE14节点数据，并通过概率分布生成了节点注入功率和发电机状态的随机数矩阵。然后，通过改变节点注入功率和发电机状态，进行潮流计算，并得到支路和节点的概率分布。 这
java-基础-ArrayList剖析
ArrayList是List接口的可变数组的实现。实现了所有可选列表操作，并允许包括 null 在内的所有元素。除了实现 List 接口外，此类还提供一些方法来操作内部用来存储列表的数组的大小。每个ArrayList实例都有一个容量，该容量是指用来存储列表元素的数组的大小。它总是至少等于列表的大小。随着向ArrayList中不断添加元素，其容量也自动增长。自动增长会带来数据向新数组的重新拷贝，因此，
采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计） 拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用
采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计） 拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反映随机变量的整体分布的方法。 其目的是要保证所有的采样区域都能够被采样点覆盖。 该方法分成以下两步：①采样。 对每个输入随机变量进行采样，确保随机分布区域能够被采样点完全覆盖。 ②排列。 改变各随机变量采样值的排列顺序，使相互独立的随机变量的采样值的相关性趋于最小。 利用MATLAB自带的拉丁超立方采样函数lhsnorm()实现功率采样。 程序的编写基于matpower程序包，此程序包主要进行各种潮流计算。 程序所使用的已知量参考文献，包括各节点的注入功率，1、2号节点发电机状态。 采样次数为400次，最后的结果为线路5-6的有功概率密度分布，和节点电压概率分布曲线。
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采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计） 拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反映随机变量的整体分布的方法。 其目的是要保证所有的采样区域都能够被采样点覆盖。 该方法分成以下两步：①采样。 对每个输入随机变量进行采样，确保随机分布区域能够被采样点完全覆盖。 ②排列。 改变各随机变量采样值的排列顺序，使相互独立的随机变量的采样值的相关性趋于最小。 利用MATLAB自带的拉丁超立方采样函数lhsnorm()实现功率采样。 程序的编写基于matpower程序包，此程序包主要进行各种潮流计算。 程序所使用的已知量参考文献，包括各节点的注入功率，1、2号节点发电机状态。 采样次数为400次，最后的结果为线路5-6的有功概率密度分布，和节点电压概率分布曲线。 这段程序主要是基于拉丁超立方采样的概率潮流计算。它使用了IEEE14节点数据，并通过概率分布生成了节点注入功率和发电机状态的随机数矩阵。然后，通过改变节点注入功率和发电机状态，进行潮流计算，并得到支路和节点的概率分布。 这段程序主要是基于拉丁超立方采样的概率潮流计算。它使用了IEEE1
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