2.2 基于解析法的隨機生產模擬的實現方法

解析法具有清晰的物理概念清晰和高精度的數學模型，對于可建立合理的數學模型的系統，采用解析法的優點是計算速度快。目前，高效的卷積算法仍然是隨機生產模擬的核心，其中等效電量函數法以其精確性、高效性而獲得了廣泛的應用。常見的基于解析法的方法有分段卷積法、傅里葉級數法、半不變量法和等效電量函數法。其中，等效電量函數法以其高效性、精確性以及數值穩定性獲得了研究人員的廣泛認可。等效電量函數法通過電量的卷積完成隨機生產模擬計算，本小節介紹一種與等效電量函數法相似的計算方法作為后續研究的基礎，即電量不足期望值法。它通對電量不足期望值 EENS卷積來完成電力系統隨機生產模擬的相關計算。

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第三章 考慮時序特性的隨機生產模擬模型及方法 ........ 16

3.1 概述 .... 16

3.2 負荷與發電機組模型 ...... 16

3.3 系統約束與機組運行約束 ....... 23

3.3.1 系統約束 ....... 23

3.3.2 機組運行約束 ......... 24

3.4 考慮時序特性的電力系統隨機生產模擬方法 ..... 25

3.5 機組和系統運行參數的統計方法 ...... 31

3.6 本章小結 ..... 32

第四章 考慮時序特性的隨機生產模擬算例分析 ............ 33

4.1 概述 .... 33

4.2 算法合理性驗證 .... 33

4.3 考慮機組運行約束的必要性 ............. 35

4.4 風、光及負荷時序特性對隨機生產模擬的影響 ........... 37

4.5 本章小結 ..... 41

第五章 考慮風光荷不確定性的隨機生產模擬 ...... 42

5.1 概述 .... 42

5.2 風、光及負荷預測不確定性建模 ...... 42

5.3 考慮風光荷不確定性的電力系統隨機生產模擬 ............ 44