摘要
本发明公开了一种基于Kriging的新能源交直流系统不确定性量化分析方法及系统,首先根据接入交直流耦合系统中的源荷所服从的概率分布及其特性参数构建不确定性模型,通过高斯Copula描述不同类型源荷之间的相关性,组成相关性矩阵后进行采样,采用考虑了动态换流器损耗的改进顺序式交直流潮流算法,对每一组样本进行潮流计算,以样本作为输入,潮流计算的结果作为输出,训练Kriging代理模型,最后用训练好的模型执行预测,以相较于传统方法更快的计算效率,得到精度准确的量化分析结果。本发明提出一种快速准确的分析方法,用于提升含高比例新能源的交直流混联系统不确定性量化精度与效率,为含高比例新能源的交直流耦合电力系统的不确定性分析提供理论支持。
技术关键词
量化分析方法
交直流系统
换流器
概率密度函数
不确定性模型
联合分布函数
节点
母线
潮流算法
交直流混联系统
矩阵
网络
功率
量化分析系统
不确定性系统
松弛
迭代计算方法
参数
数据
损耗
系统为您推荐了相关专利信息
量化分析方法
关联特征数据
工业
人才需求预测
行业特征
新能源场站
共享方法
动态特性参数
换流器
调度系统
Copula函数
产品寿命预测方法
产品寿命预测模型
多参数
生成对抗网络
概率建模方法
条件高斯混合模型
概率密度函数
协方差矩阵
负荷