【摘 要】
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电力系统模型参数的不确定将给仿真结果带来不确定性,概率分配法(probabilistic collocation method,PCM)通过少数几次仿真建立起仿真结果与不确定性参数之间的多项式关系,为
【机 构】
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广东电网公司电力调度控制中心,广东省 广州市 510600清华大学 电机工程与应用电力技术系,北京市 海淀区 100084;
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电力系统模型参数的不确定将给仿真结果带来不确定性,概率分配法(probabilistic collocation method,PCM)通过少数几次仿真建立起仿真结果与不确定性参数之间的多项式关系,为仿真不确定性评估提供了有力的工具.但随着不确定性参数个数的增加,PCM所需仿真次数将呈指数增长,为减小计算量,有必要识别出主导不确定性参数.提出了一种基于一阶PCM拟合的主导不确定性参数的选择指标,克服了传统灵敏度指标依赖于参数取值,以及无法考虑参数概率分布和取值范围等缺点,能有效地选出主导不确定性参数.进而仅对主导不确定性参数进行分析,提高PCM的适应性.算例结果验证了所提指标的有效性.
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