[发明专利]一种基于电力系统的概率潮流确定方法及系统有效
| 申请号： | 201811543658.1 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109376494B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 王彤;相禹维;宓登凯;王增平 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/12;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 100000 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于电力系统的概率潮流确定方法及系统。该方法包括：获取多个风力发电机的功率数据；根据所有风力发电机的功率数据构建电力系统的输入变量的高斯混合模型；采用遗传算法求解高斯混合模型中的参数；参数包括每个高斯子成分的权重系数、每个高斯子成分的均值和每个高斯子成分的方差；根据参数确定输入变量的高斯混合模型；获取潮流方程的线性方程模型；根据输入变量的高斯混合模型和潮流方程的线性方程模型，获得电力系统的输出变量的联合概率密度函数，以确定电力系统的概率潮流。本发明可以极大地减小拟合误差，对风机出力拟合效果好，从而提高概率潮流的分析精度，对线路的稳定性分析更准确，且整个过程简单，计算速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 电力系统 概率 潮流 确定 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于电力系统的概率潮流确定方法，其特征在于，包括：获取多个风力发电机的功率数据；根据所有风力发电机的功率数据构建电力系统的输入变量的高斯混合模型；所述输入变量的高斯混合模型为多个高斯子成分的高斯混合模型；采用遗传算法求解所述输入变量的高斯混合模型中的参数；所述参数包括每个高斯子成分的权重系数、每个高斯子成分的均值和每个高斯子成分的方差；根据所述参数确定所述输入变量的高斯混合模型；获取潮流方程的线性方程模型；根据所述输入变量的高斯混合模型和所述潮流方程的线性方程模型，获得所述电力系统的输出变量的联合概率密度函数，以确定电力系统的概率潮流。
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