在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,潮流計(jì)算是狀態(tài)分析、優(yōu)化控制、系統(tǒng)規(guī)劃和穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。潮流計(jì)算的目標(biāo)是獲得電力系統(tǒng)中的功率分布和節(jié)點(diǎn)電壓。近年來,包括風(fēng)能和太陽能的可再生能源被接入到電力系統(tǒng)中。由于其固有的不確定性、間歇性和波動(dòng)性,電力系統(tǒng)的潮流計(jì)算問題變得更加復(fù)雜,這使得傳統(tǒng)的確定性潮流方法難以勝任。概率潮流（PLF）可以評(píng)估由可再生能源和電力系統(tǒng)中的其他隨機(jī)因素引起的不確定性。自1974年首次提出以來,已取得了大量研究成果。PLF計(jì)算方法可以分為蒙特卡羅模擬方法（MCSM）,解析法和點(diǎn)估計(jì)法。在進(jìn)行概率潮流計(jì)算時(shí),應(yīng)當(dāng)考慮隨機(jī)變量之間的相關(guān)性,包括線性相關(guān)性和非線性相關(guān)性。傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)不能衡量隨機(jī)變量之間的非線性相關(guān)性,所以應(yīng)該使用更加精確的相關(guān)性建模方法。Copula函數(shù)完整描述了隨機(jī)變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),進(jìn)而更加精確地建立隨機(jī)變量相關(guān)性模型。當(dāng)維數(shù)增大時(shí),傳統(tǒng)Copula理論靈活性較差,而藤Copula能夠更加靈活地構(gòu)建高維相關(guān)模型且考慮到各個(gè)隨機(jī)變量之間的相關(guān)性特點(diǎn)。本文使用藤Copula方法建立風(fēng)速相關(guān)性模型。除此之外,本文使用非參數(shù)核密度方法估計(jì)風(fēng)速的邊緣分布,核密度估計(jì)不受具體... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

各Copula函數(shù)相關(guān)性散點(diǎn)圖

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文18ii.若1中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)度都不超過2，則這類R藤被稱為D藤，即D藤的樹都為線形或一條通路。需要注意的是，由R藤的第三條定義知，D藤中1可以確定其余，=2,…,1。圖2-2和2-3分別給出了基于4個(gè)隨機(jī)變量的C藤和D藤結(jié)構(gòu)。C藤適用于當(dāng)某一個(gè)變量與其余變量相關(guān)性較強(qiáng)，而其余變量之間相關(guān)性較弱的情形；D藤適用于當(dāng)隨機(jī)變量?jī)蓛芍g相關(guān)程度較為接近的情形。圖2-24維C藤構(gòu)建例子圖2-34維D藤構(gòu)建例子C藤對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,))nnnnjkkjijjjjijjkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-53)D藤對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,)).nnnnjkkiijiijiiijijiijkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-54)2.6風(fēng)速邊緣分布估計(jì)由上文知，使用Copula理論建立相關(guān)性模型時(shí)一個(gè)重要步驟是對(duì)隨機(jī)變量邊緣分布估計(jì)。對(duì)于風(fēng)速分布的估計(jì)，一些參數(shù)模型如韋布爾分布（Weibull

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文18ii.若1中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)度都不超過2，則這類R藤被稱為D藤，即D藤的樹都為線形或一條通路。需要注意的是，由R藤的第三條定義知，D藤中1可以確定其余，=2,…,1。圖2-2和2-3分別給出了基于4個(gè)隨機(jī)變量的C藤和D藤結(jié)構(gòu)。C藤適用于當(dāng)某一個(gè)變量與其余變量相關(guān)性較強(qiáng)，而其余變量之間相關(guān)性較弱的情形；D藤適用于當(dāng)隨機(jī)變量?jī)蓛芍g相關(guān)程度較為接近的情形。圖2-24維C藤構(gòu)建例子圖2-34維D藤構(gòu)建例子C藤對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,))nnnnjkkjijjjjijjkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-53)D藤對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,)).nnnnjkkiijiijiiijijiijkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-54)2.6風(fēng)速邊緣分布估計(jì)由上文知，使用Copula理論建立相關(guān)性模型時(shí)一個(gè)重要步驟是對(duì)隨機(jī)變量邊緣分布估計(jì)。對(duì)于風(fēng)速分布的估計(jì)，一些參數(shù)模型如韋布爾分布（Weibull

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]考慮風(fēng)電出力相關(guān)性的概率最優(yōu)潮流方法[D]. 謝昭群.華南理工大學(xué) 2018
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[3]基于混合藤Copula模型的多風(fēng)電場(chǎng)出力相關(guān)性建模及其在無功優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 歐陽譽(yù)波.西南交通大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3618538