基于Copula理论和切片采样技术结合拉丁超立方抽样的概率潮流计算

为评估大规模新能源并网对电力系统概率潮流的影响,提出一种Copula理论、切片采样及拉丁超立方采样相结合的MCMC概率潮流计算方法。利用Copula理论建立计及输入变量相关性的概率分布模型,采用Kendall秩相关系数作为相关性测度,通过切片采样算法产生初始样本,引入拉丁超立方抽样技术对初始样本进行处理,提高算法的计算效率。以改造后的IEEE-14节点测试系统为算例,验证了文中方法的准确性和有效性,研究了风、光出力相关性对电力系统概率潮流的影响。结果表明风、光互补提高了系统运行的可靠性和经济性,考虑风、光相关性可以更合理地评估风、光并网对电力系统概率潮流的影响。     

主元分析结合Cornish-Fisher展开的概率潮流三点估计法

传统点估计概率潮流计算(Probabilistic Load Flow Calculation Based on Point Estimate Method, PLF-PEM)没有考虑输入随机变量相关系数矩阵非正定之情形。为克服上述不足,更准确地描述输出变量的统计特性,提出一种主元分析结合Cornish-Fisher级数展开的PLF-PEM算法。利用主元分析处理相关性输入随机变量,通过点估计方法得到输出变量的各阶矩。结合半不变量理论与Cornish-Fisher级数展开,利用输入变量的离散样本数据求得输出随机变量的数字特征和概率统计信息。算例表明所提算法能适应新能源发电高渗透电力系统的快速概率潮流计算。     

轮胎气压异常时汽车状态特征的仿真分析

基于整车十二自由度模型和纵滑与侧偏联合工况下轮胎半经验模型,建立轮胎气压和车辆行驶状态之间的联系,分析了轮胎气压异常时车辆所表现出来的异常行驶状态,通过对不同工况下的整车横摆角速度、横向运动速度、俯仰角速度的运动规律的分析,提取了轮胎气压异常时的运行特征,从而可作为驾驶员在行驶过程中进行在线诊断轮胎气压是否正常的判断依据,提供了系统识别的和诊断的信息源。     

奇异值分解结合均匀设计采样的半不变量法概率潮流计算

在样本形成过程中半不变量法概率潮流(PLF-CM)计算可能遇到输入变量相关系数矩阵非正定的情况,此时常用的Cholesky分解不再适用。提出一种奇异值分解(SVD)结合均匀设计采样(UDS)的PLF-CM计算方法。通过SVD和UDS结合Nataf变换得到考虑相关性的随机变量样本,借助这些样本计算常规数值方法难以求解的部分输入变量的半不变量,利用SVD处理输入变量的协方差矩阵以准确计算输出变量的半不变量,采用Cornish-Fisher级数展开求得输出变量的概率分布。以改造后的IEEE 14节点测试系统为算例,验证了所提方法的快速性、有效性及对高渗透率新能源发电的适应性。     

主元分析结合Cornish-Fisher展开的半不变量法概率潮流计算

为克服现有半不变量法概率潮流计算( probabilistic load flow based on cumulant method,PLF-CM)不能处理输入随机变量相关系数矩阵非正定之不足,提出一种基于主元分析和半不变量法结合Cornish-Fisher 展开的PLF-CM 计算方法。新方法根据输入变量的离散样本数据求取输入变量的半不变量,利用主元分析处理关联性输入随机变量以准确计算输出变量的半不变量,采用Cornish - Fisher 级数求得电力系统的概率潮流分布。在改造后的IEEE-14 节点测试系统上进行的仿真研究表明:所提方法计算高效、稳定,适用于不确定性较大的新能源电力系统的概率潮流分析。