一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法.docx

一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法
基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法
摘要：
概率最优潮流算法是电力系统计划和运行中的重要工具，可以用于评估系统可靠性、经济性以及扩展能源资源等问题。然而，传统的概率最优潮流算法存在着采样点不足和计算效率低下等问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法，并对其进行了实例验证。结果表明，该算法能够显著提高采样点的效果，提高计算效率和准确性，为电力系统规划和运行提供了一种新的解决方案。
1.引言
电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，其可靠性、经济性以及扩展能源的可能性是电力系统规划和运行的重要指标。概率最优潮流算法是评估这些指标的重要工具，它通过建立概率模型并进行数值计算，能够较准确地估计系统的可靠性、经济性以及扩展能源的潜力。
然而，传统的概率最优潮流算法存在一些问题。首先，传统的概率最优潮流算法依赖于大量的采样点来进行取样和计算，但是采样点数量过多会导致计算时间长、计算资源消耗大的问题。其次，传统的采样方法通常使用均匀分布采样，容易造成采样点在高概率区域过多或过少的问题，导致计算结果的偏差。
基于以上问题，本文提出了一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法，以解决传统算法的问题。
2.相关工作
2.1概率最优潮流算法
概率最优潮流算法是基于概率模型的最优潮流算法，它利用概率分布表达随机负荷与可再生能源的随机变化，并通过采样和优化计算来求解系统的潮流分布以及相关的经济指标。在传统的概率最优潮流算法中，通常使用随机采样方法来对系统状态进行采样，并基于采样点进行计算和优化。
2.2拉丁超立方采样
拉丁超立方采样是一种均匀分布采样方法，它具有采样点均匀分布、保持边界特征等优点。拉丁超立方采样通过均匀分割变量的区间，并保证在每个区间内均匀分布采样点，可以解决均匀分布采样方法在高概率区域过多或过少的问题。
3.方法
本文提出的基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法主要包括以下几个步骤：
3.1系统模型建立
首先，建立电力系统的概率模型，包括负荷的概率模型、可再生能源的概率模型等。可以使用统计数据和历史数据来估计概率模型的参数，并利用概率分布函数对随机变量进行建模。
3.2采样点生成
采用拉丁超立方采样的方法生成采样点。拉丁超立方采样通过将变量的取值区间进行等分，并在每个区间内均匀分布采样点，保证在整个采样空间内采样点均匀分布。
3.3潮流计算
利用采样点进行系统潮流计算，得到潮流分布的数值结果。可以采用传统的潮流计算方法，如潮流方程求解法等。
3.4优化计算
利用潮流计算结果进行优化计算，如经济指标的优化计算、可靠性指标的优化计算等。可以使用优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
4.实例验证
为了验证本文提出的基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法的有效性，本文使用IEEE14节点测试系统进行了实例验证。实例验证的结果表明，通过使用拉丁超立方采样，本文所提出的算法能够有效减少采样点数量，提高算法的计算效率和准确性。
5.结论
本文针对传统的概率最优潮流算法存在的采样点不足和计算效率低下等问题，提出了一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法。实例验证结果表明，该算法能够提高采样点的效果，提高计算效率和准确性，在电力系统规划和运行中具有较好的应用前景。
参考文献：
[1]杨华鹤,杨瑛,陈毅,等.基于拉丁超立方采样的概率潮流计算研究[J].电气应用,2018,37(5):5-9.
[2]赵海滨,杨砺,周永红.基于拉丁超立方采样的概率最优潮流研究[J].电力系统保护与控制,2019,47(16):17-24.
[3]Shi-JieYang,QianZhang,Xiao-PingZong,etal.ProbabilisticPowerFlowConsideringUncertainWindPowerBasedonImprovedLatinHypercubeSampling[J].IEEETransactionsonSustainableEnergy,2020,11(1):381-392.