电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样法

被引：35

作者：

王晓滨 ^{[1
]}

郭瑞鹏 ^{[1
]}

曹一家 ^{[1
]}

余秀月 ^{[2
]}

杨桂钟 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院

[2] 不详

来源：

电力系统自动化 | 2011年 / 35卷 / 03期

关键词：

可靠性评估; 蒙特卡洛方法; 分层抽样; 重要抽样;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

摘要：

提出了电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样算法,将系统状态空间分割成无故障状态子空间和各重故障状态子空间,避免对无故障状态子空间抽样,对各重故障状态子空间的抽样次数进行最优分配,并不断修正最优重要抽样概率密度函数,可以显著提高计算效率并解决了以往蒙特卡洛方法在高可靠性系统中效率低下的问题。对IEEE-RTS系统的发输电部分进行可靠性评估,结果表明该方法合理、高效,且不会出现退化现象。

引用

页码：33 / 38

页数：6

共 8 条

[1] 自适应重要抽样技术在发输电系统可靠性评估中的应用 [J].

谢绍宇 ;

王秀丽 ;

王锡凡 ;

孙羽 .

电力系统自动化, 2010, 34 (05) :13-17+52

[2] 基于最优抽样与选择性解析的电力系统可靠性评估 [J].

宋晓通 ;

谭震宇 .

电力系统自动化, 2009, 33 (05) :29-33+60

[3] 基于分裂最优乘子重要抽样的电网可靠性评估 [J].

王斌 ;

赵渊 ;

刘威 ;

王成亮 ;

刘家伟 .

电力系统自动化, 2008, (19) :30-34

[4] 基于自适应算法的电力系统可靠性评估 [J].

宋晓通 ;

谭震宇 .

清华大学学报(自然科学版), 2007, (S1) :1040-1044

[5] 蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用 [J].

别朝红 ;

王锡凡 .

电力系统自动化, 1997, (06) :68-75

[6]

系统可靠性分析中的蒙特卡罗方法[M]. 科学出版社 , 肖刚,李天柁著, 2003

[7]

计算机模拟和蒙特卡洛方法[M]. 北京工业学院出版社 , 方再根编著, 1988

[8]

State-space partitioning method for composite power system reliability assessment. HE J,SUN Y,KIRSCHEN D S. IET Generation,Transmission ＆ Distribution . 2010

← 1 →