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基于混合藤Copula和ILHS的概率电压稳定评估算法
文献摘要：
为了评估具备复杂相关性的风电、光伏出力对电力系统电压稳定的影响,提出一种基于混合藤Copula和继承拉丁超立方采样(Inherit Latin Hypercube Sampling,ILHS)的概率电压稳定评估(Probabilistic Voltage Stability Evaluation,PVSE)算法.基于模糊C均值聚类对实际电网中风速和光照数据进行场景划分,利用AD距离确定不同场景中的最优藤结构,建立基于混合藤Copula的概率输入模型.基于ILHS在概率输入模型上采样,根据收敛条件逐渐增加样本点直至PVSE收敛,在PVSE过程中不断重复使用之前生成的样本点及计算结果,进而大幅提升概率分析效率.基于IEEE118节点系统对所提算法的有效性进行验证,结果表明,所提算法能准确刻画风光数据的相关性,并大幅提升PVSE的计算精度和速度.
文献关键词：
Copula函数;混合藤;拉丁超立方采样;电压稳定评估;相关性
中图分类号：
作者姓名：
彭穗;许亮;张志强;娄源媛;余浩;秦晓辉
作者机构：
广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广东 广州 510000;广东电网有限责任公司,广东 广州 510000;中国电力科学研究院有限公司,北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]彭穗;许亮;张志强;娄源媛;余浩;秦晓辉-.基于混合藤Copula和ILHS的概率电压稳定评估算法)[J].计算机与现代化,2022(12):6-12,73
A类：
混合藤,ILHS,Inherit,PVSE
B类：
Copula,电压稳定评估,评估算法,光伏出力,电力系统,拉丁超立方采样,Latin,Hypercube,Sampling,Probabilistic,Voltage,Stability,Evaluation,均值聚类,照数,场景划分,AD,同场,藤结构,上采样,样本点,重复使用,前生,概率分析,分析效率,IEEE118,节点系统,画风,风光,光数,计算精度
AB值：
0.326686
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