【摘 要】
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本文从减小模拟时间和状态评估时间两个方面同时入手解决蒙特卡洛模拟法计算速度与计算精度的矛盾.为提高模拟收敛速度,本文提出用等分散抽样法进行模拟,通过减少模拟方差达
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本文从减小模拟时间和状态评估时间两个方面同时入手解决蒙特卡洛模拟法计算速度与计算精度的矛盾.为提高模拟收敛速度,本文提出用等分散抽样法进行模拟,通过减少模拟方差达到减少模拟时间.为减少状态评估时间,本文采用基于仿射变换的内点算法.在优化调整过程中,用该方法求解基于直流约束模型的线性规划,与传统的单纯形法求解相比较,减少了迭代次数,避免了无限循环,从而减少了状态评估时间.本文详细给出了等分散抽样法的原理和算法步骤,同时也详细介绍了基于仿射变换的内点算法的原理和步骤.以IEEE-RTS和IEEE-MRTS标准系统提供的数据为例,采用等分散抽样法模拟系统随机状态,对随机状态进行状态评估,采用基于仿射变换的内点算法求解基于直流约束的线性规划模型,使切负荷量最小.
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