基于Copula理論和切片采樣技術(shù)結(jié)合拉丁超立方抽樣的概率潮流計算
[Abstract]:In order to evaluate the influence of large-scale new energy grid connection on power system probabilistic power flow, a MCMC probabilistic power flow calculation method based on Copula theory, slice sampling and Latin hypercubic sampling is proposed. The probability distribution model considering the correlation of input variables is established by using Copula theory. The Kendall rank correlation coefficient is used as the correlation measure, the initial samples are generated by slice sampling algorithm, and the Latin hypercubic sampling technique is introduced to process the initial samples to improve the computational efficiency of the algorithm. Taking the modified IEEE-14 node test system as an example, the accuracy and effectiveness of the proposed method are verified, and the influence of wind and light output correlation on the probabilistic power flow of power system is studied. The results show that wind and light complement each other to improve the reliability and economy of the system operation. Considering the wind and light correlation, the influence of wind and optical grid connection on the probabilistic power flow of power system can be evaluated more reasonably.
【作者單位】: 廣東工業(yè)大學自動化學院;
【基金】:廣東省自然科學基金資助項目(2014A030313509)
【分類號】:TM744
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,本文編號:2520791
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