在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,潮流計算是狀態(tài)分析、優(yōu)化控制、系統(tǒng)規(guī)劃和穩(wěn)定運行的基礎。潮流計算的目標是獲得電力系統(tǒng)中的功率分布和節(jié)點電壓。近年來,包括風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、間歇性和波動性,電力系統(tǒng)的潮流計算問題變得更加復雜,這使得傳統(tǒng)的確定性潮流方法難以勝任。概率潮流（PLF）可以評估由可再生能源和電力系統(tǒng)中的其他隨機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計算方法可以分為蒙特卡羅模擬方法（MCSM）,解析法和點估計法。在進行概率潮流計算時,應當考慮隨機變量之間的相關性,包括線性相關性和非線性相關性。傳統(tǒng)的線性相關系數(shù)不能衡量隨機變量之間的非線性相關性,所以應該使用更加精確的相關性建模方法。Copula函數(shù)完整描述了隨機變量之間的相關結(jié)構(gòu),進而更加精確地建立隨機變量相關性模型。當維數(shù)增大時,傳統(tǒng)Copula理論靈活性較差,而藤Copula能夠更加靈活地構(gòu)建高維相關模型且考慮到各個隨機變量之間的相關性特點。本文使用藤Copula方法建立風速相關性模型。除此之外,本文使用非參數(shù)核密度方法估計風速的邊緣分布,核密度估計不受具體... 

【文章來源】：電子科技大學四川省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

各Copula函數(shù)相關性散點圖

電子科技大學碩士學位論文18ii.若1中的每個節(jié)點度都不超過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個隨機變量的C藤和D藤結(jié)構(gòu)。C藤適用于當某一個變量與其余變量相關性較強，而其余變量之間相關性較弱的情形；D藤適用于當隨機變量兩兩之間相關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藤對應的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,))nnnnjkkjijjjjijjkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-53)D藤對應的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,)).nnnnjkkiijiijiiijijiijkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-54)2.6風速邊緣分布估計由上文知，使用Copula理論建立相關性模型時一個重要步驟是對隨機變量邊緣分布估計。對于風速分布的估計，一些參數(shù)模型如韋布爾分布（Weibull

電子科技大學碩士學位論文18ii.若1中的每個節(jié)點度都不超過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個隨機變量的C藤和D藤結(jié)構(gòu)。C藤適用于當某一個變量與其余變量相關性較強，而其余變量之間相關性較弱的情形；D藤適用于當隨機變量兩兩之間相關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藤對應的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,))nnnnjkkjijjjjijjkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-53)D藤對應的聯(lián)合概率密度函數(shù)為：121,|1,...,11111111(,,...,)()((|,...,),(|,...,)).nnnnjkkiijiijiiijijiijkjifxxxfxcFxxxFxxx(2-54)2.6風速邊緣分布估計由上文知，使用Copula理論建立相關性模型時一個重要步驟是對隨機變量邊緣分布估計。對于風速分布的估計，一些參數(shù)模型如韋布爾分布（Weibull

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[3]計及相關性的概率潮流計算方法及應用研究[D]. 蔡德福.華中科技大學 2014
[4]計及相關性的含風電場和光伏電站電力系統(tǒng)可靠性評估[D]. 秦志龍.重慶大學 2013
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碩士論文
[1]考慮風電出力相關性的概率最優(yōu)潮流方法[D]. 謝昭群.華南理工大學 2018
[2]含分布式電源的主動配電網(wǎng)概率潮流計算方法研究[D]. 楊紅青.北京交通大學 2016
[3]基于混合藤Copula模型的多風電場出力相關性建模及其在無功優(yōu)化中的應用[D]. 歐陽譽波.西南交通大學 2016
[4]重要抽樣法在概率潮流中的應用[D]. 周陽洋.華北電力大學（北京） 2011



本文編號：3618538