ieee期刊-RTS79用什么进行仿真

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-04-06 12:40 标签： ieee754
大电网可靠性评估中方差控制技术浅析
　　【摘要】本文根据系统中不同的元件对系统可靠性的不同影响，提出了一种简便的元件重要度识别方法并对引起系统失效的主要元件进行针对性的IS抽样。通过对IEEE-RTS79测试系统的验算表明：本文方法极大的提高了Monte-Carlo法的收敛速度，有很强的通用性并存在进一步提高收敛效率的可能。 《《《《《 推荐阅读：
　　【关键词】大电网；可靠性评估；方差控制；蒙特卡罗
　　一、概述
　　电力系统可靠性计算或者说充裕度计算是一项复杂的计算，它包括三方面的计算：系统状态的获取和该状态下的系统分析，然后通过计算一系列的可靠性指标来定量反映网络系统传输电能的能力。
　　国内外对蒙特卡罗模拟做了大量的研究[1-3]，但在收敛加速方面的研究近年来才大量出现，还没有提出一个通用且切实有效的模型和算法，很多研究方面仍处于空白。但通过广大科研及实践工作者的不断努力，这方面已经陆续有相关文章发表，它们反映了该领域的最新成果。
　　二、方差减小技术的理论依据
　　上式说明，我们可以采用两种方法减小Monte Carlo估计量的标准差：一种是增加抽样数（即抽样样本容量），另一种是减小抽样样本方差。减小抽样样本方差可以增强Monte Carlo模拟的收敛效果，但是，方差不能减小到零，因此，采用满足需要的足够多的抽样数是有必要的。方差减少技术是Monte Carlo模拟法的重要组成部分，但是，以下几点要清楚地认识到[2-3]：
　　①方差减少技术是一种应用相关问题的已知信息的方法。在实现方差减少之前，要想获取并处理必要的信息得付出一定的代价。
　　②不是所有理论上的方差减少技术都能在电力系统可靠性评估中得到有效的应用。
　　已用于电力系统可靠性评估的五种方差减小技术分别是：控制变量法、重要抽样法、等分散抽样法、对偶变数法和截断抽样法。从已有的文章可以看出，这些方法都可以加快Monte Carlo模拟的收敛速度，但都过于复杂或者通用性不强，没有一种方法得到大规模的应用[4]。论文将在下一章中，将在这些方法的基础上提出一种新的方法，即分裂最优乘子法，力求简单通用。
　　三、基于分裂最优乘子重要抽样的电网可靠性评估
　　传统的重要抽样法，其缺点在于以下两个方面[5]：（1）忽略了系统中不同元件对系统可靠性的不同影响；（2）采用给定公式求解最优乘子，不一定能找到真正的 “最优乘子”，导致算法的总体效率没有进一步的提高。针对以上缺点，本文提出了元件重要度识别和仿真优化的概念与方法。
　　仿真优化研究基于仿真的目标优化问题，其原理如图3.1所示，即基于模型仿真给出的输入输出关系（性能）通过优化算法得到最佳的输入量。大量实际工程问题可归结为仿真优化问题，本文把这一方法引入到了了电力系统Monte-Carlo模拟，在最优乘子求取中采用此方法。
　　3.1本文方法的数理原理
　　只要新的系统状态概率分布函数选择合适就可以减小抽样样本的方差，理论上可以减小到0。但是，由于：
　　式中，R为系统状态X中失效的元件集合；k为最优乘子；U为系统中元件i的无效度。
　　式（3.3）对系统中的每个元件都分配了一个最优乘子，是目前对（P（X）/F（X）） （式（3.1））逼近效果最好的公式。但由于最优乘子个数太多，为得到k，需要进行高维度的优化，计算过于复杂。
　　本文针对目前研究中存在的这些缺陷提出了一种实用的新算法，根据系统中不同元件对其可靠性的影响分别进行重要抽样，其公式如下：
　　3.2元件重要度识别
　　本文增加了元件重要度识别这一步骤，在系统Monte-Carlo模拟前识别出对系统可靠性影响较大的元件。
　　元件重要度的识别方法为：先得到系统中每个元件的重要度值，在求出所有元件重要度值的平均值后，把重要度因子大于平均值的元件提取出来，用于重要抽样。
　　现采用上文给出的方法，对IEEE-RTS79系统（24节点）进行了计算分析，列出其计算和分析的结果。
表3.1 系统中进行重要抽样的元件
　　3.3仿真优化算法及其应用
　　仿真优化方法[6]研究基于仿真的目标优化问题，即基于模拟仿真给出的输入输出关系（性能）通过优化算法得到最佳的输入量。大量实际工程问题均可归结为仿真优化问题，如制造系统、化工系统、电力系统、交通系统等。
　　由于现实系统的复杂性及其本身的随机性，需要使用仿真的方法来对系统进行研究。然而，仿真模型仅是对问题的直观描述，仿真运行只能提供一定条件下的可行方案，它并不能给出问题的最优解，所以需要将仿真技术嵌入优化过程，以便在仿真环境下使输出响应不断得到改进，从而可以形成各种仿真的优化结构，进而实现系统性能的优化。仿真优化方法就是指非枚举地从可能值中找到最佳输入变量值，使得输出结果为最优解或满意解的过程，其目标是在仿真实验中获得最多信息的同时，所耗费的资源最少，使用户可以更加容易地进行决策。
　　本文对最优乘子（设为k）的求解方法为（图3.3）：把系统Monte-Carlo模拟的前期分成一些样本数量相等的小样本，使用这些小样本对系统进行Monte-Carl时抽样的同时，提取出它们的方差，并把它们的值作为目标函数，用黄金分割法找出使之最小的偏执因子作为k值。这样不论k的求解花费多少时间，都是在系统的Monte-Carlo模拟过程中进行。而求得k值后的抽样使系统后期的Monte-Carlo模拟加速收敛。
　　3.4 算例分析
　　根据上述方法，采用Matlab 7.0编写了电力系统可靠性评估程序，并以IEEERTS79系统为例，验证了本文方法在收敛效果上的优越性。
表3.2 IEEE-RTS79的部分节点与系统可靠性指标
　　注：：LOLP为失负荷概率；EDNS为电功率不足期望（MW）；EENS为电量不足期望（10kwh）。节点0代表系统指标
　　应用本文方法，对IEEE-RTS79[6]24节点可靠性测试系统进行计算。由于EENS（EDNS）的收敛速度比LOLP慢得多[7]，本文以EENS（EDNS）的方差系数β作为收敛判据。使用Monte-Carlo法和本文方法在β=0.01时得到的部分节点与系统可靠性指标如表3.2所示，可见，本文方法与MC法的计算结果非常相近，说明了本文方法的有效性。
　　参考文献
　　[1]Xiaochuan Luo, Chanan Singh and Alton D. Patton. Power System Reliability Evaluation Using Learning Vector Quantization and Monte Carlo Simulation[J]. Electric Power System Research. Volume 66.Issue 2.August 2003.Pages 163-169
　　[2]Hyungchul Kim, Chanan Singh. Power System Probabilistic Security Assessment Using Bayes Classifier[J].Electric Power Systems Research, Volume 74, Issue 1, April 2005,Page（s）： 157-165
　　[3]赵渊，周家启等。基于网流规划的发输电组合系统可靠性评估模型研究[J].电网技术。）：21-24
　　[4]程林，郭永基。可靠性评估中多重故障算法的研究[J].清华大学学报（自然科学版））：69-72
　　[5]CarMen L. T. Borges, Composite Reliability Evaluation by Sequential Monte Carlo Simulationon Parallel and Distributed Processing Environments[J]. IEEE Transactions on Power System, ）：203-209.
　　[6]Shinozuka M.Basic Analysis of Structural Safety[J].Journal of Structural Engineering, ASCE,）：721-740
　　[7]李生虎，丁明。采用重点抽样法的电力系统概率仿真[J].合肥工业大学学报（自然科学版）。（6）：21-25
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我有更好的答案
这个需要花银子的，在国内做这个的不会超过3位数吧
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