Non-parametric Stratified Importance Sampling Method for Reliability Evaluation of Power System with Renewable Energy

Jilin CAI; Lili HAO; Keqi ZHANG

doi:10.7500/AEPS20210723002

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Non-parametric Stratified Importance Sampling Method for Reliability Evaluation of Power System with Renewable Energy

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Non-parametric Stratified Importance Sampling Method for Reliability Evaluation of Power System with Renewable Energy
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 7, Pages: 104-115(2022)
- 作者机构：
  
  1.南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏省南京市 211816
  2.国网常州供电公司，江苏省常州市 210024
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20210723002
  CLC：
- Received：23 July 2021，
  
  Revised：2021-10-29，
  
  Published Online：24 January 2022，
  
  Published：10 April 2022
- 稿件说明：
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蔡霁霖,郝丽丽,张柯琪.含可再生能源电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法[J].电力系统自动化,2022,46(7):104-115.

CAI Jilin,HAO Lili,ZHANG Keqi.Non-parametric Stratified Importance Sampling Method for Reliability Evaluation of Power System with Renewable Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(7):104-115.
蔡霁霖,郝丽丽,张柯琪.含可再生能源电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法[J].电力系统自动化,2022,46(7):104-115. DOI： 10.7500/AEPS20210723002.

CAI Jilin,HAO Lili,ZHANG Keqi.Non-parametric Stratified Importance Sampling Method for Reliability Evaluation of Power System with Renewable Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(7):104-115. DOI： 10.7500/AEPS20210723002.

摘要

现代电力系统中的间歇式可再生能源占比不断增长，使电力系统可靠性评估的传统方法的效率大幅降低。为此，提出了一种电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法，解决了拉丁超立方采样与非参数重要性采样结合时难以进行样本相关性控制的问题，实现了这2种方法的有机结合。该方法可将系统状态样本集中在对可靠性指标贡献大的重要区域，且减少了样本的重复，因此可显著提升含多新能源厂站的现代电力系统可靠性评估的效率。利用实际风电场、光伏电站和水电站的历史出力数据修改了IEEE RTS-79标准测试系统并开展算例仿真，结果显示所提出的非参数重要性分层抽样法的计算速度明显超过单独的重要性采样法，证明了该方法的有效性。

Abstract

The share of intermittent renewable energy is continuously increasing in modern power systems

which significantly declines the efficiency of traditional methods for power system reliability evaluation. Therefore

a non-parametric stratified importance sampling method for reliability evaluation of the power system is proposed

which solves the problem that it is difficult to control sample correlation when Latin hypercube sampling is combined with non-parametric importance sampling

and realizes the organic combination of these two methods. This method can concentrate the system state samples in important areas that have a large contribution to the reliability index

and reduce the repetition of samples

so it can significantly improve the efficiency of reliability evaluation of modern power systems with multiple renewable energy plants. The IEEE RTS-79 standard test system is modified and simulation examples are carried out by using the historical output data of actual wind farms

photovoltaic power plants and hydropower plants. The results show that the calculation speed of the proposed non-parametric stratified importance sampling method is significantly faster than that of individual importance sampling method. The effectiveness of the method has been proven.

关键词

Keywords

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