一种含牵引负荷的概率潮流计算方法

含牵引负荷的概率潮流算法一般是将概率统计方法与确定性潮流计算方法相结合,但常见的确定性潮流算法如快速解耦法和牛顿-拉普逊法,在计算过程中存在不收敛、计算精度偏低的问题。为此提出一种含牵引负荷的概率潮流计算方法,采用Copula函数来描述输入变量的相关性,通过拉丁超立方函数对输入变量进行抽样,将深度神经网络法用于确定性潮流的计算。最后在改进的IEEE 30节点系统中验证了所提算法的适用性。