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风力发电并网系统概率潮流计算
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2018-03-19
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在基于马尔科夫链蒙特卡洛（ MCMC）模拟法的概率潮流计算方法中，被广泛应用的Gibbs采样算法需要进行大量复杂的迭代运算才能得到较精确的计算结果。针对该算法的缺陷，提出基于切片采样（ slice sampling）算法的MCMC方法，并应用于风力发电并网系统概率潮流计算中。首先，采用加权高斯混合分布（ WCMD）对风电场出力进行建模；然后，通过切片采样算法对风电场出力的概率分布进行采样，从而构建出风电场出力的样本空间；最后，对样本空间中的每组采样点进行潮流计算，并在含有风电模型的IEEE 39节点系统中与Cibbs采样算法得到的结果进行比较。结果表明：切片采样算法能够显著提高传统MCMC方法的计算准确度；同时，在与Gibbs算法采样迭代次数相同的情况下，切片采样算法所生成的马尔科夫链可以更快、更稳定地收敛于平稳分布。
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