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基于时空概率模型、考虑光伏发电的温度增强型概率潮流计算

DOI：10.1002/2050-7038.2819 期刊：International Transactions on Electrical Energy Systems 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 光伏并网电力系统的概率稳态预测需要一个合适的预测模型，该模型能够准确刻画多元输入间的不确定性与相关性?？⒋死嗄Ｐ偷墓丶滓烟庠谟冢鹤既繁碚鞲丛臃瞧轿饶Ｊ?、非高斯性以及时空相关性等特征。本文旨在通过改进预处理与转换技术、主成分分析及适用于准确建模不确定输入方差趋势的时序模型，构建一种改进的高维多元时空模型。将该模型应用于改进型印度62节点输电系统（采用温度增强系统模型）的概率潮流计算，以开展运行规划研究。对各类结果的详细分析表明，所提模型能有效捕捉不确定输入的上述特征。
作者： B Rajanarayan Prusty，Debashisha Jena
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种改进的高维多元时空模型，用于光伏并网电力系统的概率稳态预测，以准确刻画多元输入间的不确定性与相关性。

研究成果

所提出的时空模型能有效捕捉光伏并网电力系统中的不确定性与相关性，改进的BIC评分和准确的概率潮流计算结果验证了其有效性。该模型适用于长期规划、日常调度、可靠性评估及时序分析，但需进一步研究以处理更复杂的数据模式并扩展至其他可再生能源类型。

研究不足

该模型假设负荷功率和环境温度具有加法季节性；乘法季节性可能需要扩展方法。预处理方式可能无法完全捕捉任意数据中的所有复杂模式，且对历史数据的依赖限制了其在具有相似特征地区的适用性。高维数据的计算需求以及相关矩阵需满足正定性的要求是该模型的约束条件。

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