关键不确定因素识别方法

指导灵活资源配置

一种用于识别配电网关键不确定因素的方法,能够处理高维非高斯随机性,并以经济的方式指导逆变器无功容量分配。

王睿 · 李鹏 · 于浩 · 冀浩然 · Xi, Wei · Chengshan, Wang

Applied Energy 2023

参数信息

电压风险缓解幅度
30% %
计算负担降低
1 order of magnitude
测试系统
33 nodes

技术优势

算得快,负担轻

低秩近似避免了对高维联合概率密度函数的直接构造,计算时间比多项式混沌展开少一个数量级。

非高斯随机性也能处理

全局灵敏度分析不依赖概率分布类型,对光伏出力和电动汽车充电负荷这类非高斯随机变量依然准确。

资源配置更经济

根据全局灵敏度排序确定逆变器无功补偿容量,相比等比例配置能更有效地缓解电压风险。

应用场景