本文選題：分布估計(jì)算法 + 智能存儲�。� 參考：《中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2017年19期

【摘要】：為了加快復(fù)雜電網(wǎng)可靠性評估的計(jì)算效率,該文提出一種基于分布估計(jì)與智能存儲的大電網(wǎng)可靠性評估方法。該方法在抽樣階段與狀態(tài)評估階段對傳統(tǒng)的可靠性評估方法進(jìn)行綜合改進(jìn)。在抽樣階段,通過改進(jìn)分布估計(jì)算法,提高種群的優(yōu)良性,快速實(shí)現(xiàn)對狀態(tài)空間的約減,在約減后余下高失負(fù)荷密度的狀態(tài)空間中隨機(jī)抽樣,達(dá)到減小方差的目的。在狀態(tài)評估階段,引入基于雙十字鏈表的智能存儲技術(shù),在加快狀態(tài)搜索匹配速度的同時(shí),避免對同一狀態(tài)序列重復(fù)進(jìn)行最優(yōu)潮流計(jì)算,進(jìn)一步地提高計(jì)算效率。最后在典型IEEE-79節(jié)點(diǎn)的電力系統(tǒng)中對該方法進(jìn)行測試,結(jié)果表明,該方法相比于重要抽樣等方法,不僅具有更高的精度,而且計(jì)算速度更快,算例仿真驗(yàn)證該方法的有效性與可行性。
[Abstract]:In order to speed up the computational efficiency of reliability assessment for complex power systems, a new reliability evaluation method for large power networks based on distributed estimation and intelligent storage is proposed. This method improves the traditional reliability evaluation method in sampling stage and state evaluation stage. In the sampling stage, by improving the distribution estimation algorithm, the population quality is improved, and the reduction of the state space is realized quickly, and the random sampling in the state space with the remaining high loss of load density after the reduction is carried out, so as to reduce the variance. In the stage of state evaluation, the intelligent storage technology based on double cross linked list is introduced to accelerate the speed of state search and matching, and to avoid repeated optimal power flow calculation for the same state sequence, thus further improving the computational efficiency. Finally, the method is tested in a typical IEEE-79 power system. The results show that compared with the important sampling method, this method not only has higher accuracy, but also has faster calculation speed. The effectiveness and feasibility of the method are verified by an example.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【分類號】：TM732

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本文編號：2061782