考虑输入变量相关性的概率潮流风险评估
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 概率潮流计算研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 输入变量概率建模研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.3 电力系统风险评估研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 概率潮流计算 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 概率潮流简介 | 第16-19页 |
| 2.2.1 概率潮流的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 概率潮流分类及特点 | 第17-18页 |
| 2.2.3 概率潮流的应用及研究方向 | 第18-19页 |
| 2.3 蒙特卡洛模拟法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 蒙特卡洛模拟法理论基础 | 第19-20页 |
| 2.3.2 蒙特卡洛模拟法的优点 | 第20页 |
| 2.3.3 蒙特卡洛模拟法计算过程 | 第20-23页 |
| 2.3.4 蒙特卡洛模拟法误差分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 输入变量随机性建模 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 风电出力概率建模 | 第25-30页 |
| 3.2.1 风速概率分布 | 第25-26页 |
| 3.2.2 Bin法风机功率特性 | 第26-28页 |
| 3.2.3 风电场等效功率 | 第28页 |
| 3.2.4 实例分析 | 第28-30页 |
| 3.3 负荷概率建模 | 第30-37页 |
| 3.3.1 经典负荷概率模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 K-means的负荷聚类 | 第31-33页 |
| 3.3.3 核密度估计法 | 第33-35页 |
| 3.3.4 实例分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 考虑输入变量相关性的概率潮流风险评估 | 第38-49页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 输入变量的相关性 | 第38-42页 |
| 4.2.1 相关性指标 | 第38-40页 |
| 4.2.2 Copula理论 | 第40-41页 |
| 4.2.3 相关样本生成 | 第41-42页 |
| 4.3 风险评估 | 第42-47页 |
| 4.3.1 综合评价方法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 风险指标建模 | 第44-47页 |
| 4.4 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 算例分析 | 第49-56页 |
| 5.1 测试系统 | 第49-51页 |
| 5.1.1 测试网络 | 第49页 |
| 5.1.2 输入变量 | 第49-51页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第51-56页 |
| 5.2.1 计算结果 | 第51-52页 |
| 5.2.2 风险评估 | 第52-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 结论 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录一 IEEE-39系统参数 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
