为保证复杂仿真系统达到可信度要求和缩短开发周期,应在构建复杂仿真系统之初确定各个仿真子系统的可信度。为此,提出一种复杂仿真系统可信度智能分配方法,在明确复杂仿真系统总体可信度的情况下获取各仿真子系统的可信度分配结果。根...为保证复杂仿真系统达到可信度要求和缩短开发周期,应在构建复杂仿真系统之初确定各个仿真子系统的可信度。为此,提出一种复杂仿真系统可信度智能分配方法,在明确复杂仿真系统总体可信度的情况下获取各仿真子系统的可信度分配结果。根据复杂仿真系统的组成和结构,提出基于多层成对马尔可夫随机场(multi-layer pairwise Markov random field,ML-PMRF)的复杂仿真系统可信度分配模型构建方法。基于最大后验推理和离散萤火虫群优化,提出一种面向ML-PMRF的智能推理方法。通过实例应用及对比实验,验证了所提方法的有效性和合理性。展开更多
该文基于证据理论构造了风电场的随机出力和不确定节点负荷的基本可信度分配,提出了一种电力系统概率区间潮流(probabilistic interval power flow,PIPF)模型和算法。通过构建输入不确定量的多维联合可信度分配,将概率区间潮流问题转化...该文基于证据理论构造了风电场的随机出力和不确定节点负荷的基本可信度分配,提出了一种电力系统概率区间潮流(probabilistic interval power flow,PIPF)模型和算法。通过构建输入不确定量的多维联合可信度分配,将概率区间潮流问题转化为若干个区间潮流问题。并采用区间优化法求解区间潮流,获得潮流状态量的区间极值,最终合成了潮流变量的似然累积概率分布和信任累积概率分布。IEEE 30、118标准系统的计算结果表明,所提的概率区间潮流把概率潮流和区间潮流统一于一个模型,获得潮流变量的似然和信任累积概率分布,可用以判断变量取值的最大和最小概率,对电力系统运行有良好的指导意义。展开更多
文摘为保证复杂仿真系统达到可信度要求和缩短开发周期,应在构建复杂仿真系统之初确定各个仿真子系统的可信度。为此,提出一种复杂仿真系统可信度智能分配方法,在明确复杂仿真系统总体可信度的情况下获取各仿真子系统的可信度分配结果。根据复杂仿真系统的组成和结构,提出基于多层成对马尔可夫随机场(multi-layer pairwise Markov random field,ML-PMRF)的复杂仿真系统可信度分配模型构建方法。基于最大后验推理和离散萤火虫群优化,提出一种面向ML-PMRF的智能推理方法。通过实例应用及对比实验,验证了所提方法的有效性和合理性。
文摘该文基于证据理论构造了风电场的随机出力和不确定节点负荷的基本可信度分配,提出了一种电力系统概率区间潮流(probabilistic interval power flow,PIPF)模型和算法。通过构建输入不确定量的多维联合可信度分配,将概率区间潮流问题转化为若干个区间潮流问题。并采用区间优化法求解区间潮流,获得潮流状态量的区间极值,最终合成了潮流变量的似然累积概率分布和信任累积概率分布。IEEE 30、118标准系统的计算结果表明,所提的概率区间潮流把概率潮流和区间潮流统一于一个模型,获得潮流变量的似然和信任累积概率分布,可用以判断变量取值的最大和最小概率,对电力系统运行有良好的指导意义。
