电力系统可靠性评估：多维Copula模型与相关性负荷

"电力系统可靠性评估中相关性负荷的多维Copula模型，刘庆尧，赵渊，通过非参数核密度估计的多维Copula模型，实现负荷边缘分布和相关结构的分开表达，用于含有多个相关负荷的电力系统可靠性评估。" 在电力系统可靠性评估中，考虑负荷的随机性和相关性至关重要。这篇由刘庆尧和赵渊撰写的首发论文，探讨了如何利用多维Copula模型来处理这一关键问题。Copula函数是一种统计工具，用于建立不同随机变量之间的依赖关系，即使这些随机变量的边际分布可能不同。在电力系统中，各个节点的负荷不仅有各自的随机性，还可能存在相互影响，即相关性。这种相关性可能源于用户行为、天气条件等多种因素。 论文中提出的方法是采用非参数核密度估计技术来估计负荷的边缘分布，这是一种不依赖于特定概率分布假设的估计方法，可以适应各种复杂的数据分布。通过这种方式，模型能够更准确地捕捉到负荷的随机波动模式。接着，多维Copula函数被用来模拟负荷间的相关性结构，将边缘分布与相关结构分离开来处理，提高了建模的灵活性和准确性。 为了生成反映实际相关性的负荷样本，论文还介绍了一种基于条件抽样的方法。这种方法允许在保持原始数据统计特性的基础上生成新的负荷样本，以供可靠性评估使用。模型的有效性通过实际负荷数据进行了验证，结果显示模型能够精确再现历史负荷数据的统计特性及相关性。 此外，将此模型应用到RBTS（Reliability Benchmark Test System）可靠性测试系统中，进一步证明了它在处理多个相关负荷的电力系统可靠性评估时的实用性。关键词包括可靠性评估、负荷模型、多维Copula、核密度估计和相关性，涵盖了该研究的核心领域和技术。 这篇论文提出的多维Copula模型为电力系统可靠性评估提供了一个强大的工具，特别是在处理具有相关性的负荷数据时，能够提高评估的准确性和真实性，对于电力系统的规划和运营具有重要的理论与实践意义。