【摘 要】
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基于随机潮流计算对含牵引负荷的电网潮流不确定性进行描述,提出使用群体感应机制的粒子群算法对牵引负荷概率模型进行参数辨识.采用基于Nataf变换的拉丁超立方采样技术控制
【基金项目】
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甘肃省科技支撑计划项目（1204GKCA038）
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基于随机潮流计算对含牵引负荷的电网潮流不确定性进行描述,提出使用群体感应机制的粒子群算法对牵引负荷概率模型进行参数辨识.采用基于Nataf变换的拉丁超立方采样技术控制随机潮流输入变量的相关性.结合算例仿真,分析在不同负荷空间相关性的情况下,牵引负荷的接入对电网电压和支路潮流概率分布的影响.结果表明,使用群体感应机制的粒子群算法参数辨识精度更高,且避免了基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺点;考虑牵引负荷随机性的支路功率和电压概率分布因不同的负荷空间相关性变化明显.为新建高铁线路接入电网提供了参考.
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