基于阿基米德Copula和拉丁超立方采样的概率最优潮流计算

提出一种考虑随机变量相关性的概率最优潮流算法。选用广义lambda分布拟合最优潮流模型中的随机变量,建立逆累积分布函数;基于Clayton、Gumbel、Frank、Joe生成元,构筑4种部分嵌套式阿基米德Copula模型对随机变量的相关性结构建模;选取Kendall秩相关系数描述随机变量的相关性,采用相关系数匹配法求取Copula模型的参数;基于生成元的拉普拉斯逆变换,将阿基米德Copula与拉丁超立方采样相结合,生成相关的随机样本用于概率最优潮流计算。对某地区10个风电场风速样本的建模和分析,验证了广义lambda分布和部分嵌套式阿基米德Copula模型的有效性。基于IEEE 118节点系统对2种拉丁超立方采样法进行了对比。