基于灵敏度分析与PCA的概率临界时间评估参数降维
系统与控制
2020-10-23 v1 系统与控制
摘要
本文讨论了一种寻找对概率暂态稳定评估问题——即求取临界清除时间的概率分布——最有影响的电力系统参数的方法。我们采用灵敏度分析结合主成分分析进行参数选择。首先，确定各机组角度相对于所有系统参数的灵敏度。其次，采用主成分分析算法识别暂态稳定问题中最有影响的参数。通过识别这些参数，我们可将不确定参数的数量在暂态稳定的概率评估中仅缩减至有影响的那些，从而为大型电力系统的概率分析提供显著的加速。所提算法在IEEE 14总线系统上进行了测试，结果表明该方法能有效找到最有影响的参数。
引用
@article{arxiv.2010.11868,
title = {Parameter Reduction in Probabilistic Critical Time Evaluation Using Sensitivity Analysis and PCA},
author = {Raphael L. V. Fortulan and Luís F. C. Alberto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11868},
year = {2020}
}
备注
5 pages