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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>電工論文網(wǎng)>風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計(jì)算

      風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計(jì)算

      2018-03-19 | rar | 2.22 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　在基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛（ MCMC）模擬法的概率潮流計(jì)算方法中，被廣泛應(yīng)用的Gibbs采樣算法需要進(jìn)行大量復(fù)雜的迭代運(yùn)算才能得到較精確的計(jì)算結(jié)果。針對(duì)該算法的缺陷，提出基于切片采樣（ slice sampling）算法的MCMC方法，并應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計(jì)算中。首先，采用加權(quán)高斯混合分布（ WCMD）對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力進(jìn)行建模；然后，通過(guò)切片采樣算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力的概率分布進(jìn)行采樣，從而構(gòu)建出風(fēng)電場(chǎng)出力的樣本空間；最后，對(duì)樣本空間中的每組采樣點(diǎn)進(jìn)行潮流計(jì)算，并在含有風(fēng)電模型的IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中與Cibbs采樣算法得到的結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明：切片采樣算法能夠顯著提高傳統(tǒng)MCMC方法的計(jì)算準(zhǔn)確度；同時(shí)，在與Gibbs算法采樣迭代次數(shù)相同的情況下，切片采樣算法所生成的馬爾科夫鏈可以更快、更穩(wěn)定地收斂于平穩(wěn)分布。

      風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計(jì)算

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