针对电力系统抗震可靠性评估中蒙特卡罗方法误差收敛相对较慢的特点,将以低偏差序列抽样的拟蒙特卡罗方法应用于可靠性评估中,并结合了在求解传递闭包中能够减少计算量的三角形算法,建立了结合低偏差序列抽样与三角形算法的抗震可靠性...针对电力系统抗震可靠性评估中蒙特卡罗方法误差收敛相对较慢的特点,将以低偏差序列抽样的拟蒙特卡罗方法应用于可靠性评估中,并结合了在求解传递闭包中能够减少计算量的三角形算法,建立了结合低偏差序列抽样与三角形算法的抗震可靠性计算模型.基于川北地区110 k V发电站与变电站的可靠性分析,分别进行了三种算法下的标准蒙特卡罗方法模拟和Sobol序列拟蒙特卡罗方法模拟.模拟结果表明:在电力系统抗震可靠性求解中,与伪随机数序列相比,Sobol序列的解算结果具有更高的收敛速度.当抽样次数为5000次时,拟蒙特卡罗(QMC)方法的计算结果为0.6689,误差不超过0.1%,而蒙特卡罗(MC)方法的计算结果为0.6659,误差为0.389%;在相同抽样次数下,三角型算法相对于其他算法具有更高的运算效率,将三角形算法与拟蒙特卡罗方法结合既提高了精确度又提高了运算速度.展开更多
文摘针对电力系统抗震可靠性评估中蒙特卡罗方法误差收敛相对较慢的特点,将以低偏差序列抽样的拟蒙特卡罗方法应用于可靠性评估中,并结合了在求解传递闭包中能够减少计算量的三角形算法,建立了结合低偏差序列抽样与三角形算法的抗震可靠性计算模型.基于川北地区110 k V发电站与变电站的可靠性分析,分别进行了三种算法下的标准蒙特卡罗方法模拟和Sobol序列拟蒙特卡罗方法模拟.模拟结果表明:在电力系统抗震可靠性求解中,与伪随机数序列相比,Sobol序列的解算结果具有更高的收敛速度.当抽样次数为5000次时,拟蒙特卡罗(QMC)方法的计算结果为0.6689,误差不超过0.1%,而蒙特卡罗(MC)方法的计算结果为0.6659,误差为0.389%;在相同抽样次数下,三角型算法相对于其他算法具有更高的运算效率,将三角形算法与拟蒙特卡罗方法结合既提高了精确度又提高了运算速度.
