【摘 要】
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当前用概率分配法(probabilistic collocation method,PCM)进行含多个不确定参数的仿真不确定性评估时,各参数都使用相同的阶次,致使拟合多项式总阶次过高,所需仿真次数过多,
【机 构】
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电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系);
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2004CB217904);国家电网公司科技项目(20092001510)~~
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当前用概率分配法(probabilistic collocation method,PCM)进行含多个不确定参数的仿真不确定性评估时,各参数都使用相同的阶次,致使拟合多项式总阶次过高,所需仿真次数过多,限制了PCM的应用。实际上,各参数所需的阶次可以不同,需要分别定阶。如果将参数耦合在一块进行定阶,这是一个组合问题,难以求解。为此,假定参数的阶次不受其他参数取值的影响,对各参数进行解耦定阶,然后将所得阶次应用到多参数PCM对应的参数中。此外,利用PCM能用一个低阶多项式来精确获取高阶多项式的期望值的特点,当不确定参数较多、精确的高阶多项式无法获得时,提出根据期望值在连续2个阶次拟合多项式中的差异来对参数进行定阶,在保证期望值等价的前提下,大大降低拟合多项式的总阶次和所需仿真次数。理论分析和算例结果验证了该方法的有效性。
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