基于非正定型相关性控制的拉丁超立方随机潮流计算方法

大规模分布式电源的并网给潮流计算中拉丁超立方抽样法的应用带来了新的问题。为解决分布式电源的累积分布函数较难获得以及相关性控制中相关系数矩阵非正定两个问题,提出了一种基于修正相关系数矩阵的改进拉丁超立方抽样法。该方法可根据离散数据,进行分层抽样得到样本,并采用正定谱分解法修正使得相关系数矩阵都能进行Cholesky分解,修正速度快误差小,毫秒级的速度便可使误差达到10-4。采用IEEE 33和PGE69两个节点系统,验证了修正算法的准确性和有效性。仿真结果表明该方法计算速度快,在采样与输出变量的准确性和收敛性方面都要优于蒙特卡罗。