导读:本文包含了序贯蒙特卡洛论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:配电网可靠性,模拟法,序贯蒙特卡洛法,可靠性评估算法
序贯蒙特卡洛论文文献综述
周潮,李蹊,王锦堂,梁伟豪,尹文珍[1]（2019）在《基于负荷路径的序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性计算》一文中研究指出随着配电网设备的逐渐增加,设备多、网架结构复杂的特点使得配电网的可靠性评估变得更加复杂。鉴于此,提出了基于负荷路径的序贯蒙特卡洛模拟法(Sequential Monte Carlo simulation method based on load path,SMCM-LP),通过遍历搜索负荷路径、故障模拟、指标统计、系统指标计算,实现大规模复杂配电网的可靠性评估。SMCM-LP继承了序贯蒙特卡洛模拟法(Sequential Monte Carlo simulation method,SMCM)计算的收敛速度和误差大小与网架结构的复杂度无关的优点,而负荷路径的搜索和统计指标的设计减少了计算时间,提高了计算效果,因此非常适用于网架结构复杂的配电网的可靠性评估。(本文来源于《机电信息》期刊2019年12期）
郑小霞,缪唯杰[2]（2019）在《基于马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性评估》一文中研究指出提出了运用马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性模型并进行了并网可靠性评估。通过对风电场历史运行数据的统计,利用马尔科夫法得到风电机组有功输出状态之间的转移率,采用便于工程实现的正常、降额及故障3个状态作为风机故障模型并通过马尔科夫法计算得到状态概率及持续时间。利用序贯蒙特卡洛法对风机状态及其持续时间进行多重抽样,所提出的模型经过IEEE-RTS79可靠性测试系统进行综合模拟,并分析了不同风电渗透率下系统可靠性水平。实验结果表明所构建的模型能反映任意时间段的风机出力及可靠性水平。(本文来源于《上海电力学院学报》期刊2019年02期）
管永高,许文超,汤奕,王琦,王震泉[3]（2019）在《基于有向图和序贯蒙特卡洛法的含电动汽车配电网可靠性评估》一文中研究指出大规模电动汽车接入后将对配电网可靠性带来极大影响,快速有效的可靠性评估方法是亟待解决的关键问题之一。针对含电动汽车的配电网,提出了一种基于有向图和序贯蒙特卡洛算法的可靠性评估方法。首先基于有向图矩阵,利用前推和回推搜索辨识系统故障后的局部网络,并构建系统故障模式影响分析表;分析提出了考虑电动汽车接入后故障模式影响分析表的修正方法,并基于序贯蒙特卡洛算法定量分析了电动汽车接入后对配电网可靠性带来的影响,并从电动汽车接入位置和接入时段等角度对电动汽车接入电网提出了相应的建议。算例分析的结果表明所提方法能够快速修正电动汽车接入后的系统故障模式影响分析表,并能够适应不同场景下的含电动汽车配电网可靠性评估,为电动汽车合理接入电网提供理论依据。(本文来源于《电网与清洁能源》期刊2019年03期）
李军峰,孟安波,刘晓,王鹏[4]（2019）在《基于序贯蒙特卡洛算法的电网可靠性评价方案》一文中研究指出针对目前智能电网解决方案的配网线路老化风险尚未得到量化的问题,提出一种用于电力网络的可靠性评价方法。该框架整合了一个网络层面上的序贯蒙特卡洛算法。计算过程划分到"网络状态&约束映射"、"网络优化"和"网络&架空线路状态可靠性映射"模块。通过可靠性、可操作性、天气和架空线路设计数据,对每个架空线路的充裕度进行评价。实验结果表明,所提方法可对现有方法进行改善,能够捕捉到架空线路故障风险的增加,且灵活性和风险抗性更加全面。(本文来源于《电子器件》期刊2019年01期）
何晔,潘波,余梦天,熊炜,邹晓松[5]（2019）在《一种基于重要抽样—序贯蒙特卡洛的运行可靠性评估方法》一文中研究指出传统可靠性评估方法不能准确描述时间尺度和运行条件对系统运行可靠性的影响,需研究一种快速有效的可靠性评估方法,既能提高可靠性评估效率,又计及时间尺度和系统运行行为。因此,本文在序贯蒙特卡洛模拟法的基础上,结合重要抽样法,提出一种基于重要抽样的序贯蒙特卡洛模拟法,以最优分布函数突出"重要事件",在保证精度要求的情况下,提高序贯蒙特卡洛模拟法的计算效率,并以IEEE-RTS79系统为算例,验证了本文方法的可行性和有效性。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2019年01期）
刘雪梅,张少鹏[6]（2018）在《基于非序贯蒙特卡洛模拟的电网规划方法》一文中研究指出针对全球能源互联网的发展,风电、光伏等可再生能源不断并入电网,电网规模越来越大,从而使电网安全规划难度越来越大的问题,为了解决该问题,从电网高危输电线路的识别和化简等方面进行了研究。利用非序贯蒙特卡洛方法模拟IEEE14系统的多种运行方式作为实际运行数据,对高危输电线路的识别和化简模型进行了测试。结果表明,该方法能够实时识别出电网中高危输电线路,并以此实现电网的简化等功能,从而可以极大的提高电网化简后输电线路的有效监视和规划效率,应对安全事故的快速处理,从而应用于电网输电线路规划。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2018年08期）
徐政,陈凡[7]（2018）在《序贯蒙特卡洛方法计算速度的影响因素分析》一文中研究指出状态持续时间抽样法(State Duration Sampling,SDS)和状态转移抽样法(State Transition Sampling,STS)是两种常用的序贯蒙特卡洛方法,在电力系统可靠性评估中得到了广泛的应用。通过对这两种抽样方法的原理研究,分析了两种方法的计算速度影响因素,进一步推导出了相应的计算速度公式,并结合RBTS系统和RST79系统验证了理论推导的正确性。研究表明,两种方法的计算速度与抽样次数和单次抽样时间有关。两者的抽样次数都随抽样精度的平方呈反比,而状态持续时间抽样法的单次抽样耗时与系统内元件数目和元件转移率成正比,状态转移抽样法的单次抽样耗时与系统内元件数目的平方和元件转移率成正比。(本文来源于《电力学报》期刊2018年01期）
李江,刘伟波,李国庆,支新,欧阳斌[8]（2018）在《基于序贯蒙特卡洛法的直流配电网可靠性评估与预测》一文中研究指出针对接地系统+双极运行的直流配电网,通过分析系统运行方式、元件寿命、分布式电源输出功率等方面对电网可靠性的作用机理,并基于校正模型和序贯蒙特卡洛法,利用模拟数据与历史数据,实现直流配电网的可靠性评估与校正以及可靠性预测值的空间特性分析与研究;最后,利用校正模型偏差和故障率预测参数对其未来10年可靠性进行预测,分析预测值的空间分布特性,算例证明了该方法的有效性。(本文来源于《太阳能学报》期刊2018年01期）
吴玮坪,胡泽春,宋永华[9]（2018）在《结合随机规划和序贯蒙特卡洛模拟的风电场储能优化配置方法》一文中研究指出通过在风电场站内优化配置储能资源,可以有效平抑风力发电的出力波动,提高风电的并网消纳水平。结合多场景随机规划和序贯蒙特卡洛模拟方法,提出了考虑储能寿命折损的风电场站内储能优化配置方法。首先,利用考虑风电出力和负荷典型场景集的随机规划模型,求解风电场站内储能的初始配置方案。其次,利用自回归滑动平均模型模拟出风电场全年时序风速,利用序贯蒙特卡洛模拟出机组、线路工作状态时序,对配置初始储能方案的联合发电系统进行全年运行模拟。然后,基于运行模拟中储能的等效循环寿命和储能容量的收益投资比对储能初始配置方案进行修正。仿真结果表明,所提方法能够有效考虑风电场全年的出力变化,以及储能循环寿命折损的影响,获得合理的储能优化配置方案。(本文来源于《电网技术》期刊2018年04期）
马全海[10]（2017）在《基于序贯蒙特卡洛的概率假设密度滤波算法研究》一文中研究指出多目标跟踪自提出以来,涌现了诸多经典目标跟踪算法,诸如卡尔曼滤波、粒子滤波等经典目标跟踪算法都有着较好的滤波性能,目前已经被广泛应用于军事,民用等诸多领域。但由于经典滤波算法假设模型有一定局限性,导致其无法适用于许多比较复杂的情形,这就迫切要求在经典算法的基础上提出更具有普适性的算法,以满足目标的精确实时跟踪和快速定位,因此对多目标跟踪的研究有着非常重要的现实意义和理论价值。基于序贯蒙特卡洛的概率假设密度滤波算法有效地结合了蒙特卡洛思想和概率假设密度滤波算法,摒弃了数据关联方法,用诸多样本来近似目标的后验概率假设密度,具有不受模型的限制,能够适用于各种非线性情形,且有着良好的滤波效果等优点。本文以此为基础,对其进行了深入研究,主要内容如下:本文首先深入研究了贝叶斯滤波、蒙特卡洛思想的核心理论和粒子滤波算法核心步骤;在随机有限集的基础上对多目标建模进行了详细分析;并对概率假设密度滤波以及其实现方式之一--SMC-PHDF的主要步骤进行了研究。针对SMC-PHDF算法在系统量测噪声较大时,很多样本的归一化权重很小而成为无效样本,使得滤波精度较低的问题,提出一种自适应SMC-PHDF算法,该算法对似然分布自适应权值更新方法进行了深入的分析,分析了其在SMC-PHDF算法中的适用性,并在此基础上对SMC-PHDF算法更新步骤进行改进,引入了自适应调整粒子权值方法,能够有效地动态调整粒子权值以达到提高滤波性能的目的。接着,将改进SMC-PHDF算法和原算法进行Matlab仿真对比,仿真结果表明:在量测噪声较大时,本文提出的自适应SMC-PHDF算法滤波性能明显优于传统的SMC-PHDF 算法。为了提高SMC-PHDF算法的执行效率,充分利用多核CPU并行运行特点,提出了一种基于parfor并行模式的SMC-PHDF算法,该算法对SMC-PHDF算法每一步实现流程的执行结构进行了深入的分析,确定了其中满足并行执行的部分,并通过引入parfor模式对算法进行并行化改进,降低算法的时间复杂度。最后,运用Matlab自带的并行计算工具箱对SMC-PHDF算法进行了仿真,仿真实验表明,parfor模式能够较好地应用到该算法中,在不影响算法精度且能够满足算法的封闭性的情况下,大幅减少算法的运行时间,从而达到了算法改进的目的。(本文来源于《西安工程大学》期刊2017-03-18）
序贯蒙特卡洛论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了运用马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性模型并进行了并网可靠性评估。通过对风电场历史运行数据的统计,利用马尔科夫法得到风电机组有功输出状态之间的转移率,采用便于工程实现的正常、降额及故障3个状态作为风机故障模型并通过马尔科夫法计算得到状态概率及持续时间。利用序贯蒙特卡洛法对风机状态及其持续时间进行多重抽样,所提出的模型经过IEEE-RTS79可靠性测试系统进行综合模拟,并分析了不同风电渗透率下系统可靠性水平。实验结果表明所构建的模型能反映任意时间段的风机出力及可靠性水平。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
序贯蒙特卡洛论文参考文献
[1].周潮,李蹊,王锦堂,梁伟豪,尹文珍.基于负荷路径的序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性计算[J].机电信息.2019
[2].郑小霞,缪唯杰.基于马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性评估[J].上海电力学院学报.2019
[3].管永高,许文超,汤奕,王琦,王震泉.基于有向图和序贯蒙特卡洛法的含电动汽车配电网可靠性评估[J].电网与清洁能源.2019
[4].李军峰,孟安波,刘晓,王鹏.基于序贯蒙特卡洛算法的电网可靠性评价方案[J].电子器件.2019
[5].何晔,潘波,余梦天,熊炜,邹晓松.一种基于重要抽样—序贯蒙特卡洛的运行可靠性评估方法[J].电力科学与工程.2019
[6].刘雪梅,张少鹏.基于非序贯蒙特卡洛模拟的电网规划方法[J].自动化技术与应用.2018
[7].徐政,陈凡.序贯蒙特卡洛方法计算速度的影响因素分析[J].电力学报.2018
[8].李江,刘伟波,李国庆,支新,欧阳斌.基于序贯蒙特卡洛法的直流配电网可靠性评估与预测[J].太阳能学报.2018
[9].吴玮坪,胡泽春,宋永华.结合随机规划和序贯蒙特卡洛模拟的风电场储能优化配置方法[J].电网技术.2018
[10].马全海.基于序贯蒙特卡洛的概率假设密度滤波算法研究[D].西安工程大学.2017