一种拉丁超立方采样的扩展方法.pdf

本发明公开了一种拉丁超立方采样的扩展方法。假设已有样本大小为n的LHS，扩展方法的目的是得到样本大小为n+m的LHS新采样，同时新采样中最多地包含已有采样点。本发明的方法通过将LHS采样点之间的关系转化为简单无向无环图，得到邻接矩阵，再求解最大独立集来最多地保留已有采样点。实现步骤包括计算已有采样点在新采样结构中的分布，计算需要保留的采样点矩阵，计算新增采样点矩阵，最后计算扩展后的拉丁超立方采样矩阵。本发明能够尽量少的删除已有采样点，节约采样成本；同时生成新采样点，使得新采样点和保留的采样点所构成的采样样

2023-11-22

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基于扩展拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算.docx

基于扩展拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算摘要：电力系统概率潮流计算是电力系统可靠性分析中的重要内容之一。传统的概率潮流计算方法通常基于蒙特卡罗模拟，具有计算复杂度高和收敛速度慢等缺点。为解决这一问题，本文提出了基于扩展拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算方法。该方法将传统的拉丁超立方采样方法进行了扩展，应用于电力系统概率潮流计算中，具有更优秀的计算性能和计算精度。本文首先对概率潮流计算方法进行了简要介绍，并详细阐述了扩展拉丁超立方采样方法的原理和流程。接着，本文进行了实验验证，结果表明本文提出的方法能

2024-11-02

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一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法.pdf

本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始分布,输入确定性最优潮流模型,进行概率最优潮流计算;6)整理已有的概率最优潮流结果,判断概率最优潮流结果是否收敛;7)基于贪婪启发式算法确定与已经使用的切片具备最优空间填充特性的切片,形成新增样本点子集,

2023-05-26

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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

2024-11-11

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基于拉丁超立方采样的节点敏感设备暂降免疫水平评估.docx

基于拉丁超立方采样的节点敏感设备暂降免疫水平评估基于拉丁超立方采样的节点敏感设备暂降免疫水平评估引言：随着物联网和传感器技术的发展，节点敏感设备在现代社会中起到越来越重要的作用。然而，节点敏感设备容易受到外界环境的干扰，导致其工作性能下降。因此，评估节点敏感设备的免疫水平就显得尤为重要。本论文将介绍一种基于拉丁超立方采样的方法，用于评估节点敏感设备的暂降免疫水平。一、概述1.1背景随着物联网和传感器技术的发展，越来越多的节点敏感设备被应用于各个领域。节点敏感设备的正常工作是实现物联网系统的基础，因此免疫敏

2024-11-01

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