【摘要】：通過(guò)估計(jì)失效事件的最優(yōu)抽樣概率密度函數(shù),交叉熵法可有效降低失效事件的稀疏性,并顯著提高電網(wǎng)可靠性蒙特卡羅仿真的收斂性。但目前交叉熵法局限于服從伯努利分布的隨機(jī)變量,例如兩狀態(tài)線路失效模型,對(duì)于多狀態(tài)離散隨機(jī)變量(考慮降額的發(fā)電機(jī))以及連續(xù)隨機(jī)變量(風(fēng)速、負(fù)荷等)尚待拓展。該文提出一種可以計(jì)及多狀態(tài)離散型和連續(xù)型隨機(jī)變量的擴(kuò)展交叉熵法,給出了多狀態(tài)離散型隨機(jī)變量和連續(xù)型隨機(jī)變量概率分布的交叉熵參數(shù)尋優(yōu)方法,同時(shí)在此基礎(chǔ)上融合預(yù)抽樣階段和最優(yōu)抽樣階段的樣本信息得到綜合可靠性指標(biāo),進(jìn)一步提升了電網(wǎng)可靠性評(píng)估擴(kuò)展交叉熵法的計(jì)算效率。以IEEE-RTS79可靠性測(cè)試系統(tǒng)為例,考慮發(fā)電機(jī)降額狀態(tài)和負(fù)荷隨機(jī)波動(dòng),對(duì)含有風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估,驗(yàn)證了該文方法的高效性。
【作者單位】： 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué));
【分類號(hào)】：TM732

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本文編號(hào)：2544107