本文關(guān)鍵詞： 隨機(jī)潮流 Nataf變換 擴(kuò)展準(zhǔn)蒙特卡洛方法 奇異值分解 相關(guān)系數(shù)矩陣　出處：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨機(jī)潮流分析中,準(zhǔn)蒙特卡洛方法在同樣規(guī)模下不僅計(jì)算效率高于基于拉丁超立方的方法,且具有更好的擴(kuò)展性質(zhì)。因此提出一種基于Nataf變換的擴(kuò)展準(zhǔn)蒙特卡洛方法(NEQMC)并應(yīng)用于概率潮流計(jì)算中。該方法利用Nataf變換重構(gòu)輸入變量的概率分布,而擴(kuò)展技術(shù)可在隨機(jī)潮流未收斂時(shí)保留已知的潮流計(jì)算結(jié)果,基于奇異值分解的相關(guān)系數(shù)控制技術(shù)不僅可保持?jǐn)U展前后樣本的相關(guān)性,且使得該方法也適用于相關(guān)系數(shù)矩陣非正定的情況。與基于Nataf變換的簡單隨機(jī)抽樣、擴(kuò)展拉丁超立方方法在IEEE 30和IEEE 118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的比較分析證明了所提方法的高效性和準(zhǔn)確性,仿真結(jié)果表明:相比于拉丁超立方和簡單隨機(jī)抽樣,NEQMC的輸出變量準(zhǔn)確度更高,特別是標(biāo)準(zhǔn)差的準(zhǔn)確度得到大幅改進(jìn),獲得相同準(zhǔn)確度的計(jì)算復(fù)雜度大大減小。
[Abstract]:In stochastic power flow analysis, the quasi-Monte Carlo method is not only more efficient than the Latin hypercube method in the same scale. Therefore, an extended quasi-Monte Carlo method based on Nataf transform is proposed. The method uses Nataf transform to reconstruct the probability distribution of input variables. The extended method can keep the known power flow calculation results when the stochastic power flow is not convergent, and the correlation coefficient control technique based on singular value decomposition can not only keep the correlation of the samples before and after the expansion. The method is also suitable for the case of non-positive definite correlation coefficient matrix and simple random sampling based on Nataf transform. The efficiency and accuracy of the proposed method are proved by comparing and analyzing the extended Latin hypercube method in IEEE 30 and IEEE 118 bus systems. The simulation results show that the accuracy of the output variables of NEQMC is higher than that of Latin hypercube and simple random sampling, especially the accuracy of standard deviation is greatly improved. The computational complexity of obtaining the same accuracy is greatly reduced.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;中國電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51337005) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2014CB23903)資助
【分類號(hào)】：TM744
【正文快照】： 0引言電力系統(tǒng)運(yùn)行受到各種隨機(jī)因素的影響[1],為有效評(píng)估其潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),B.Borkowska于1974年提出隨機(jī)潮流(Probabilistic Load Flow,PLF)[2]。經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展,目前PLF在靜態(tài)分析中應(yīng)用廣泛[2-12]。蒙特卡洛方法準(zhǔn)確度高且不受系統(tǒng)非線性的影響,是PLF的重要方法[10-12]。但基

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