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研究论文

基于大偏差的潮流可靠性分裂估计

出版:2016年2月9日出版历史
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摘要

鉴于间歇性可再生发电机在电网中的持续整合,电网运营商越来越关注连接过载问题。注入可变性导致的过载风险可以用数学方法描述为多维随机过程函数的越障概率。Crude Monte Carlo是一种众所周知的估计概率的技术,但在这种情况下,它的计算量可能太大,因为典型的现代电网很少出现连接过载。在本文中,我们利用大偏差理论的结果导出了过载概率的近似速率函数。基于这种大偏差近似,我们应用了一种称为分裂的罕见事件模拟技术,以比Crude Monte Carlo模拟更有效地估计过载概率。

我们在具有多达11个随机功率注入的示例电网上显示,对于固定精度,Crude Monte Carlo将需要数千万到数百万个样本,与建议的拆分技术所需的样本数量相同。我们研究了三种拆分方案的准确性和工作量之间的平衡,每种方案都基于不同的速率函数近似值。我们证明了与朴素分割相比,基于大偏差的分割工作量增加的合理性,也就是说,仅基于到罕见事件集的欧几里德距离进行分割。对于固定的精度,初始拆分需要的CPU时间是基于大偏差的拆分的60多倍,这说明了它的计算优势。在这些示例中,类似于基于大偏差的简单拆分比CMC模拟需要更多的CPU时间,这说明了它的缺陷。

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  1. 基于大偏差的潮流可靠性分裂估计

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    • 发布于

      封面图片ACM建模与计算机仿真汇刊
      美国计算机学会模型和计算机仿真汇刊 第26卷第4期
      2016年5月
      147页
      国际标准编号:1049-3301
      EISSN公司:1558-1195
      内政部:10.1145/2892241
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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2016年2月9日
      • 认可的:2015年11月1日
      • 修订过的:2015年9月1日
      • 收到时间:2015年3月1日
      发布于托马斯第26卷第4期

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