High-dimensional Risk Assessment Method for Distribution Network Based on Dual-sparse Polynomial Chaos Expansion

HUANG Yu; LI Zhongxing; YUE Dong; HU Songlin; WANG Yi; TAN Chao

doi:10.7500/AEPS20250512010

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High-dimensional Risk Assessment Method for Distribution Network Based on Dual-sparse Polynomial Chaos Expansion

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- High-dimensional Risk Assessment Method for Distribution Network Based on Dual-sparse Polynomial Chaos Expansion
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 4, Pages: 101-110(2026)
- 作者机构：
  
  1.南京邮电大学碳中和先进技术研究院，江苏省南京市 210023
  2.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Jiangsu Provincial Natural Science Foundation of China(BK20232026)
- DOI：10.7500/AEPS20250512010
  CLC：
- Received：12 May 2025，
  
  Revised：2025-11-03，
  
  Online First：17 November 2025，
  
  Published：25 February 2026
- 稿件说明：
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黄煜,李忠行,岳东等.基于双稀疏化多项式混沌展开的高维配电网风险评估方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):101-110.

HUANG Yu,LI Zhongxing,YUE Dong,et al.High-dimensional Risk Assessment Method for Distribution Network Based on Dual-sparse Polynomial Chaos Expansion[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):101-110.
黄煜,李忠行,岳东等.基于双稀疏化多项式混沌展开的高维配电网风险评估方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):101-110. DOI： 10.7500/AEPS20250512010.

HUANG Yu,LI Zhongxing,YUE Dong,et al.High-dimensional Risk Assessment Method for Distribution Network Based on Dual-sparse Polynomial Chaos Expansion[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):101-110. DOI： 10.7500/AEPS20250512010.

摘要

目前，可再生能源高比例并网与负荷波动日益加剧，配电网运行中的不确定性挑战日趋严峻。如何在复杂高维场景下，实现精准且高效的风险评估成为亟待解决的关键问题。为此，文中提出了一种基于双稀疏化的多项式混沌展开(PCE)方法，用于快速评估配电网在新能源出力波动等不确定因素影响下的运行风险。首先，在基函数层面，通过双曲截断与最小绝对收缩选择算子回归实现基函数的稀疏化，显著缓解了传统PCE方法基函数数量随多项式阶数呈指数级增长的问题。然后，在配置点层面，利用Clenshaw-Curtis积分规则与Smolyak稀疏网格实现配置点的稀疏化，在保持模型精度的同时，有效降低了计算复杂度。最后，基于IEEE 33节点、IEEE 118节点以及322节点配电系统的仿真分析表明，相较于传统PCE方法，所提方法在保持结果准确度的前提下显著提升了计算效率。

Abstract

At present

with the high penetration of renewable energy grid-connection and the increasing fluctuation of loads

the challenge of uncertainty in distribution network operation is becoming more severe. How to achieve accurate and efficient risk assessment in complex high-dimensional scenarios has become an urgent key problem. To address this

this paper proposes a polynomial chaos expansion (PCE) method with dual sparsification to rapidly evaluate the operation risk of distribution networks under the influence of uncertain factors such as renewable energy output fluctuations. First

at the basis-function level

the hyperbolic truncation and least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) regression are used to sparsify the basis functions

which significantly alleviates the exponential growth of the number of basis functions with polynomial order in traditional PCE. Then

at the collocation-point level

the Clenshaw-Curtis quadrature rule and the Smolyak sparse grid are applied to sparsify the collocation points

which effectively reduces the computational complexity while maintaining model accuracy. Finally

the simulation results on the IEEE 33-bus

IEEE 118-bus

and 322-bus distribution systems show that

compared with traditional PCE method

the proposed method significantly improves computational efficiency while maintaining result accuracy.

关键词

Keywords

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