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申请/专利权人：东南大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261444A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于概率估计的高维不确定性电力系统场景生成方法。所述方法包含了均匀场景生成和概率估计两阶段，其具体包含不确定性变量的概率特征输入、抽样空间收缩、均匀场景生成和场景概率估计四个环节，从而可通过缩小抽样组合数量、提升有效样本数量下的覆盖范围以及非频次概率估计的方式实现对高维不确定性空间的描述，有效解决了蒙特卡洛抽样法在还原高维不确定性空间时样本需求量庞大的问题。本发明可应用于高比例新能源下的新型电力系统风险分析、规划及运行决策，可在相同场景数量下取得比传统蒙特卡洛生成方式更高的精度。
主权项：1.一种基于概率估计的高维不确定性电力系统场景生成方法，其特征在于，采用均匀场景生成和概率估计的两阶段方式实现；所述均匀场景生成为在给定样本空间内抽取给定数量的样本，样本间的几何间距保持相同；所述概率估计基于均匀场景，利用不确定性变量的边缘密度函数及相关性函数或联合概率密度计算得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于概率估计的高维不确定性电力系统场景生成方法
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