基于点估计和Gram-Charlier展开的含风电电力系统概率潮流实用算法

概率潮流(probabilisticloadflow，PLF)计算是评估风电并网影响的基础。风电功率具有随机性和波动性，其分布特征难以用常见的概率密度函数进行拟合，而且潮流计算的输出变量与输入变量之间是非线性关系。针对上述特点，提出一种基于点估计(pointestimatemethod，PEM)和Gram-Charlier展开的概率潮流实用算法(PG算法)，无需知道输入随机变量的概率密度函数，仅根据其样本数据，在有n个输入随机变量的情况下仅需计算2n+1次潮流便可估计出输出随机变量的期望、方差、累积分布等统计信息。对IEEE16机系统的仿真结果表明：该方法精度高，计算量小。此外，本文提出的PG算法还可用于分析其他考虑不确定因素但其概率密度函数未知的电力系统问题。