ZIP基于蒙特卡洛模拟与半不变量级数的概率潮流计算程序：考虑风电与负荷不确定性下的IEEE34节点系统电压与支路潮流分析 ,基于蒙特卡洛模拟与半不变量法级数的概率潮流计算MATLAB程序-风电与负荷不确定 4.7MB

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计及风电负荷不确定性的概率潮流程序 大约有16个文件
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  7. 在探讨计及风电负荷不确定性的概率潮流计算.docx 46.72KB
  8. 基于不确定性分析的电力系统概率潮流程序一概述.docx 45.73KB
  9. 基于技术层面分析的.html 1.39MB
  10. 基于负荷不确定性和风电影响的概率.docx 46.72KB
  11. 基于风电负荷不确定性的概率潮流程序分析随.html 1.39MB
  12. 标题基于概率潮流计算的风电和负荷不.docx 16.37KB
  13. 标题考虑风电和负荷不确定性的电力系统随机潮流.docx 22.51KB
  14. 标题计及风电负荷不确定性的概率潮流程序分析摘要.docx 46.17KB
  15. 电力系统随机潮流概率潮流计算程序一引言随着可再.html 1.39MB
  16. 计及风电负荷不确定性的概率潮流.html 1.39MB

资源介绍:

基于蒙特卡洛模拟与半不变量级数的概率潮流计算程序：考虑风电与负荷不确定性下的IEEE34节点系统电压与支路潮流分析。,基于蒙特卡洛模拟与半不变量法级数的概率潮流计算MATLAB程序——风电与负荷不确定性下的电力系统潮流分析，附注释和文献参考。,计及风电、负荷不确定性的概率潮流matlab程序,蒙特卡洛模拟半不变量级数展开(Gram-Charlie) 电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含 蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）； 考虑风电不确定性（webull分布）负荷不确定性（正态分布），以IEEE34节点为例，计算节点电压、支路潮流概率密度、累计概率并绘制曲线。 有注释，附带参考文献，直观清晰。 (风俗webull分布服从尺度系数为11.8,形状参数4.15,切入切出额定风速分别为4,25,15) 可分别做某节点电压幅值（某支路有功无功）概率密度或累计分布曲线，也可以将所有节点电压（所有支路有功无功）概率密度曲线或累计分布曲线。 蒙特卡洛与半步变量法做对比图。 该程序每一部分都含有子程序，相应的计算过程及解释都包含
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430827/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430827/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在探讨计及风电、<span class="_ _0"></span>负荷不确定性的概率潮流计算时，<span class="_ _0"></span>我们首先需要理解其背景和重要性。<span class="_ _0"></span>在</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电力系统中，<span class="_ _1"></span>由于风电和负荷的随机性，<span class="_ _1"></span>概率潮流计算成为评估系统可靠性和稳定性的关键</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">手段。本文将从一种特定角度<span class="_ _2"></span>出发，以<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">IEEE34<span class="_"> </span></span>节点系统为例，探讨如何使用<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _3"> </span></span>程序</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进行概率潮流计算，包括蒙特卡洛模拟和半不变量级数展开（<span class="ff2">Gram-Charlie</span>）方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电力系统的运行面临着多种不确定性因素，<span class="_ _4"></span>其中最主要的是风电出力的不确定性和负荷的不</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确定性。<span class="_ _5"></span>这两种不确定性对电力系统的运行和规划都带来了挑战。<span class="_ _5"></span>为了更好地应对这些挑战，</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们需要进行概率潮流计算。本文将详细介绍如何使用<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _3"> </span></span>程序进行这种计算。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、方法论</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">蒙特卡洛模拟法</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">蒙特卡洛模拟法是一种通过随机抽样来模拟系统状态的方法。<span class="_ _1"></span>在概率潮流计算中，<span class="_ _1"></span>我们可以</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">根据风电和负荷的分布特性，<span class="_ _0"></span>生成大量的随机样本，<span class="_ _0"></span>然后计算每个样本下的系统状态，<span class="_ _0"></span>从而</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">得到系统状态的统计特性。</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">半不变量法及级数展开</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">半不<span class="_ _2"></span>变量<span class="_ _2"></span>法是<span class="_ _2"></span>一<span class="_ _2"></span>种通<span class="_ _2"></span>过计<span class="_ _2"></span>算系<span class="_ _2"></span>统的<span class="_ _2"></span>半<span class="_ _2"></span>不变<span class="_ _2"></span>量（<span class="_ _2"></span>如一<span class="_ _2"></span>阶<span class="_ _2"></span>、二<span class="_ _2"></span>阶矩<span class="_ _2"></span>等）<span class="_ _2"></span>来描<span class="_ _2"></span>述<span class="_ _2"></span>系统<span class="_ _2"></span>状态<span class="_ _2"></span>的方<span class="_ _2"></span>法<span class="_ _2"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">级数展开则是将半不变量进行级数展开，<span class="_ _7"></span>从而得到系统状态的概率密度函数或累计分布函数。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、实例分析：<span class="ff2">IEEE34<span class="_ _3"> </span></span>节点系统</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们以<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">IEEE34<span class="_"> </span></span>节点系统为<span class="_ _2"></span>例，该<span class="_ _2"></span>系统包含<span class="_ _2"></span>了多种类<span class="_ _2"></span>型的节点<span class="_ _2"></span>和支路<span class="_ _2"></span>，能够较<span class="_ _2"></span>好地反映<span class="_ _2"></span>实际</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电力系统的复杂性。我们首先根据<span class="_ _6"> </span><span class="ff2">Webull<span class="_"> </span></span>分布<span class="_ _8"></span>（尺度系数为<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">11.8</span>，形状参数为<span class="_ _6"> </span><span class="ff2">4.15</span>）生成</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">风电数据，<span class="_ _0"></span>根据正态分布生成负荷数据。<span class="_ _0"></span>然后，<span class="_ _0"></span>我们使用蒙特卡洛模拟法和半不变量法进行</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">概率潮流计算。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、结果展示</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">节点电压幅值概率密度及累计分布曲线</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过计算，<span class="_ _1"></span>我们可以得到某节点电压幅值的概率密度曲线和累计分布曲线。<span class="_ _1"></span>这些曲线可以直</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">观地反映电压幅值的分布特性，从而帮助我们评估系统的可靠性和稳定性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">支路有功无功功率概率密度及累计分布曲线</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">同样地，<span class="_ _1"></span>我们也可以计算支路有功无功功率的概率密度曲线和累计分布曲线。<span class="_ _1"></span>这些曲线可以</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">反映支路功率的分布特性，从而帮助我们评估系统的运行状态和规划需求。</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论与展望</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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