【摘 要】
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针对电压跌落随机预估中蒙特卡洛法(MC法)静态性、计算效率低、耗时长的缺陷,提出基于马尔可夫链蒙特卡罗法(Markovchain Monte Carlo,MCMC)对电压跌落进行随机预估。研究建
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51267012);甘肃省电网公司科技项目(2010406011);甘肃省高等学校基本科研业务费专项资金项目(1103ZTC141)~~
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针对电压跌落随机预估中蒙特卡洛法(MC法)静态性、计算效率低、耗时长的缺陷,提出基于马尔可夫链蒙特卡罗法(Markovchain Monte Carlo,MCMC)对电压跌落进行随机预估。研究建立了电压跌落故障状态变量的数学模型,并利用Matlab建立了IEEE-9节点测试系统模型,使用Gibbs抽样法得到故障模型的状态变量。通过分析电压跌落幅值的概率分布,并用MCMC法和MC法分别对电压跌落指标进行仿真计算。仿真结果表明,该方法较蒙特卡罗法稳定性好,收敛速度快,计算时间短。
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