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改进拉丁超立方蒙特卡洛模拟
被引量:
11
1
作者
张建波
张忠伟
杨洋
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018年第4期452-458,共7页
电动汽车、分布式电源的并网给电网带了明显的不确定性,为了使电网分析更能贴近实际电网,通过对负荷、分布式电源出力的概率密度函数模拟其出力,借鉴已有分布式电源和电动汽车概率模型,采用拉丁超立方蒙特卡洛模拟与径向基神经网络相结...
电动汽车、分布式电源的并网给电网带了明显的不确定性,为了使电网分析更能贴近实际电网,通过对负荷、分布式电源出力的概率密度函数模拟其出力,借鉴已有分布式电源和电动汽车概率模型,采用拉丁超立方蒙特卡洛模拟与径向基神经网络相结合的方式计算概率潮流。该方法充分考虑了电动汽车和分布式电源的随机性、间歇性和相关性,利用拉丁超立方蒙特卡洛模拟对比传统蒙特卡洛模拟方法,降低了采样规模,提高了采样覆盖率。径向基神经网络用于求解潮流计算方程,避免了传统方法中计算雅可比矩阵和偏导,大幅度减少了运算时间。通过仿真,该算法在改进的IEEE14和IEEE118节点系统的计算结果表明,在保证精度的同时,极大地加快了算法运行速度,适用于大规模电力系统概率潮流的求解,在改进的IEEE118节点系统中,运行时间比传统蒙特卡洛模拟降低99.9%。
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关键词
分布式电源
拉丁超立方模特卡洛模拟
径向基神经网络
概率潮流
下载PDF
职称材料
考虑概率潮流的分布式电源优化配置
被引量:
1
2
作者
张忠伟
王金玉
+1 位作者
张建波
杨洋
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期83-91,共9页
为了解决电动汽车和分布式电源并网为电力系统带来的较强的随机性、间歇性和相关性的问题,以分布式电源和电动汽车的概率模型为基础,建立了以分布式电源总费用、供电可靠性和有功网损为目标函数的优化配置模型,将概率潮流计算嵌入基于...
为了解决电动汽车和分布式电源并网为电力系统带来的较强的随机性、间歇性和相关性的问题,以分布式电源和电动汽车的概率模型为基础,建立了以分布式电源总费用、供电可靠性和有功网损为目标函数的优化配置模型,将概率潮流计算嵌入基于成功历史的自适应参数差分进化算法求解目标函数。采用无迹变换利用输入随机变量的均值和协方差近似描述系统状态变量统计特性,直接方便地处理具有不确定性的随机变量。然后利用径向基神经网络求解功率方程,避免了计算雅可比矩阵和偏导,减少了算法运行时间。最后采用基于成功历史的自适应参数差分进化法并行计算多目标函数。通过IEEE33节点配电系统进行仿真,验证了该方法的有效性和高效性,节约了规划成本。
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关键词
分布式电源
电动汽车
基于成功历史的自适应差分进化
无迹变换
径向基神经网络
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职称材料
题名
改进拉丁超立方蒙特卡洛模拟
被引量:
11
1
作者
张建波
张忠伟
杨洋
机构
东北
石油
大学电气信息工程学院
中国石油集团
电能
公司
中油
电能
电力
技术
服务公司
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018年第4期452-458,共7页
基金
研究生创新科研基金资助项目(YJSCX2016-029NEPU)
文摘
电动汽车、分布式电源的并网给电网带了明显的不确定性,为了使电网分析更能贴近实际电网,通过对负荷、分布式电源出力的概率密度函数模拟其出力,借鉴已有分布式电源和电动汽车概率模型,采用拉丁超立方蒙特卡洛模拟与径向基神经网络相结合的方式计算概率潮流。该方法充分考虑了电动汽车和分布式电源的随机性、间歇性和相关性,利用拉丁超立方蒙特卡洛模拟对比传统蒙特卡洛模拟方法,降低了采样规模,提高了采样覆盖率。径向基神经网络用于求解潮流计算方程,避免了传统方法中计算雅可比矩阵和偏导,大幅度减少了运算时间。通过仿真,该算法在改进的IEEE14和IEEE118节点系统的计算结果表明,在保证精度的同时,极大地加快了算法运行速度,适用于大规模电力系统概率潮流的求解,在改进的IEEE118节点系统中,运行时间比传统蒙特卡洛模拟降低99.9%。
关键词
分布式电源
拉丁超立方模特卡洛模拟
径向基神经网络
概率潮流
Keywords
distributed power supply
latin hypercube model Carroll simulation
radial basis neural network
probabilistic power flow
分类号
TM317 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
考虑概率潮流的分布式电源优化配置
被引量:
1
2
作者
张忠伟
王金玉
张建波
杨洋
机构
东北
石油
大学电气信息工程学院
中国石油集团
电能
公司
中油
电能
电力
技术
服务公司
出处
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期83-91,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51574087)~~
文摘
为了解决电动汽车和分布式电源并网为电力系统带来的较强的随机性、间歇性和相关性的问题,以分布式电源和电动汽车的概率模型为基础,建立了以分布式电源总费用、供电可靠性和有功网损为目标函数的优化配置模型,将概率潮流计算嵌入基于成功历史的自适应参数差分进化算法求解目标函数。采用无迹变换利用输入随机变量的均值和协方差近似描述系统状态变量统计特性,直接方便地处理具有不确定性的随机变量。然后利用径向基神经网络求解功率方程,避免了计算雅可比矩阵和偏导,减少了算法运行时间。最后采用基于成功历史的自适应参数差分进化法并行计算多目标函数。通过IEEE33节点配电系统进行仿真,验证了该方法的有效性和高效性,节约了规划成本。
关键词
分布式电源
电动汽车
基于成功历史的自适应差分进化
无迹变换
径向基神经网络
Keywords
distributed power
electric vehicle
adaptive differential evolution based on success history
unscented transformation
RBF neural network
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进拉丁超立方蒙特卡洛模拟
张建波
张忠伟
杨洋
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018
11
下载PDF
职称材料
2
考虑概率潮流的分布式电源优化配置
张忠伟
王金玉
张建波
杨洋
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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