【摘 要】
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针对非侵入式混沌多项式扩展法（Non-Intrusive Polynomial Chaos Expansions, NIPCE）难以处理实际电网中随机变量服从任意概率分布的问题，提出了一种基于最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）和NIPCE的交直流混联电网概率潮流算法。利用MEM直接处理历史数据，并建立输入概率模型，通过NIPCE建立交直流混联电网潮流计算的替代模型以
【基金项目】
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国家自然科学基金（51977134）；
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针对非侵入式混沌多项式扩展法（Non-Intrusive Polynomial Chaos Expansions, NIPCE）难以处理实际电网中随机变量服从任意概率分布的问题，提出了一种基于最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）和NIPCE的交直流混联电网概率潮流算法。利用MEM直接处理历史数据，并建立输入概率模型，通过NIPCE建立交直流混联电网潮流计算的替代模型以提升概率潮流分析的效率。运用经过修改的IEEE118节点系统，结合实际电网中风速和负荷数据，对所提算法的有效性进行了验证。仿真结果表明，所提算法是有效的，其不仅能处理随机变量服从任意分布的情形，而且具有计算速度快、精度高的优点。
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