Probabilistic Power Flow Analysis of Power Systems Incorporating Tidal Current Generation
Probabilistic Power Flow Analysis of Power Systems Incorporating Tidal Current Generation
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包含潮流发电的电力系统的概率潮流分析
DOI：
10.1109/tste.2017.2669139
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发表时间：
2017-02
影响因子：
8.8
通讯作者：
Dai Yi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ren Zhouyang;Wang Ke;Li Wenyuan;Jin Liming;Dai Yi
本文提出了一种含潮汐能源电力系统的概率潮流分析方法。潮汐功率的规律性用k-均值聚类技术建模，潮汐功率的随机性用非参数核密度估计方法建模。文中还提出了一种随机抽样方法，用于产生潮汐功率时间序列的随机样本，用于基于蒙特卡罗的概率潮流分析。综合考虑潮流的规律性和随机性，对潮流发电对潮流的影响进行了评估和量化。利用美国佛罗里达州和阿拉斯加州两个不同地点的实测潮流速度数据和IEEE 57节点标准试验系统，验证了概率潮流分析方法的正确性和有效性。
A probabilistic power-flow analysis method for power systems with tidal power sources is presented in this paper. The regularity of tidal power is modeled using a k-means clustering technique and the randomness of tidal power is modeled by using a nonparametric kernel density estimation method. A stochastic sampling method is also developed to generate random samples of tidal power time series for Monte Carlo based probabilistic power-flow analysis. The influence of tidal current generation on power flows is then evaluated and quantified considering both the regularity and randomness of tidal power. The measured tidal current speed data of two different locations in Florida and Alaska states, USA, and the IEEE 57-bus standard test system are used to verify the correctness and effectiveness of the presented probabilistic power-flow analysis method.
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DOI：
10.1007/978-3-642-04898-2_412
发表时间：
2011
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
R. Cao
通讯作者：
R. Cao
DOI：
10.1002/9781118555552.ch10
发表时间：
2013-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Givens;J. Hoeting
通讯作者：
G. Givens;J. Hoeting
影响因子：
11.2
作者：
J. Xia;R. Falconer;B. Lin
通讯作者：
J. Xia;R. Falconer;B. Lin
影响因子：
6.6
作者：
A. P. A. D. Silva-A.-P.-A.-D.-Silva-2356784;S. Ribeiro;V. Arienti;R. Allan;M. Filho
通讯作者：
A. P. A. D. Silva-A.-P.-A.-D.-Silva-2356784;S. Ribeiro;V. Arienti;R. Allan;M. Filho
影响因子：
11.2
作者：
Dag Herman Zeiner-Gundersen
通讯作者：
Dag Herman Zeiner-Gundersen