潮流计算中的拉丁采样算法

资 源 简 介

潮流计算中的拉丁采样算法

详 情 说 明

拉丁采样算法在潮流计算中的应用 概率潮流计算是电力系统分析中的重要工具，用于评估不确定性因素（如负荷波动、新能源出力随机性）对系统的影响。拉丁采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）通过分层抽样技术，能以较少的样本数高效覆盖随机变量的概率空间。

算法核心思想 分层划分：对每个输入随机变量的概率分布进行等概率区间划分，确保每个区间被均匀代表。 随机配对：将不同变量的区间通过随机组合形成多维采样点，避免传统蒙特卡洛的样本聚集问题。 减少相关性：通过排列或优化技术降低变量间的人为关联，提高采样独立性。

在概率潮流中的优势 计算效率：相比简单随机采样，LHS能以更少样本达到相同精度，尤其适合高维问题。 结果可靠性：通过分层覆盖分布尾部，更准确捕捉极端事件（如电压越限）。

实现要点 需结合电力系统潮流模型（如牛顿-拉夫逊法），将LHS生成的输入变量（如节点功率）映射为输出量（电压、支路潮流）的统计特性（均值、标准差、分位数）。扩展应用可考虑与场景缩减或灵敏度分析结合，进一步优化计算成本。