本文選題：核密度估計 + 蒙特卡羅法��； 參考：《電力自動化設(shè)備》2017年08期

【摘要】：為解決蒙特卡羅法的計算效率問題,提出小規(guī)模樣本仿真與非參數(shù)概率密度估計法相結(jié)合的諧波概率潮流分析方法。在對核密度函數(shù)的帶寬選擇進行優(yōu)選設(shè)計的基礎(chǔ)上,利用核密度估計法對小樣本仿真得到的諧波潮流結(jié)果集進行概率密度估計,得到受影響電網(wǎng)節(jié)點的諧波含量的概率分布。利用Open DSS配電網(wǎng)仿真工具對IEEE 13節(jié)點標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)進行仿真實驗,通過與蒙特卡羅法進行對比,驗證了核密度估計方法的有效性和計算效率;與其他2種帶寬選擇方法的對比實驗表明,所提帶寬選擇方法具備更好的帶寬自適應(yīng)性,且估計性能更優(yōu)。
[Abstract]:In order to solve the computational efficiency of Monte Carlo method, a harmonic probabilistic power flow analysis method combining small scale sample simulation and nonparametric probability density estimation is proposed. On the basis of the optimization design of bandwidth selection of kernel density function, the probability density of harmonic power flow result set obtained by small sample simulation is estimated by using kernel density estimation method, and the probability distribution of harmonic content of affected power network node is obtained. The simulation experiment of IEEE 13-bus standard distribution system is carried out by using Open DSS distribution network simulation tool. The validity and efficiency of the kernel density estimation method are verified by comparing with Monte Carlo method. Compared with other two bandwidth selection methods, the experimental results show that the proposed bandwidth selection method has better bandwidth adaptation and better estimation performance.
【作者單位】： 全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項目(SGRI-DL-71-15-008)~~
【分類號】：TM744

【參考文獻】

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1 張U，

本文編號：2065249