扩展蒙特卡洛方法将随机潮流的误差转化为可控量,并可在样本数增加时保留已知的潮流计算结果。基于扩展拉丁超立方抽样的方法效率比简单随机抽样高,但仍存在两方面的问题:第一,扩展拉丁超立方抽样无法保证序列的差异性,这成为计算效率提高的瓶颈;第二,当输出变量偏离正态分布时,扩展拉丁超立方抽样方法缺乏性能良好的收敛判据。针对以上两个问题,采用基于Sobol序列的扩展准蒙特卡洛方法进行随机潮流计算,并提出基于非参数核密度估计方法的收敛判据。对IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,所述方法比扩展拉丁超立方抽样方法更加方便、准确,同时效率更高、收敛更快;而基于非参数核密度估计的收敛判据直观、适应性强,对变量的概率分布没有附加条件,可准确指导扩展随机潮流的收敛。