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    基于相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法

    2022-09-02 09:01:42黃海濤況夫良鄭倪
    南方電網(wǎng)技術(shù) 2022年7期
    關(guān)鍵詞:模型系統(tǒng)

    黃海濤,況夫良,鄭倪

    (1. 上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,上海200090;2. 國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司嘉興供電公司,浙江 嘉興314033)

    0 引言

    隨著電力市場(chǎng)化改革興起與發(fā)展,輸電定價(jià)方法研究已取得大量成果并獲得應(yīng)用[1 - 8]。作為主流方法之一,綜合成本定價(jià)法的核心思想是將輸電成本按照輸電網(wǎng)絡(luò)使用程度分?jǐn)偨o輸電用戶(hù)或輸電交易者[9]。在計(jì)算輸電網(wǎng)絡(luò)的使用程度時(shí),往往采用峰荷責(zé)任法,即按照輸電用戶(hù)或輸電交易在系統(tǒng)峰荷期間對(duì)輸變電設(shè)備的實(shí)際輸送容量,將輸電固定成本進(jìn)行分?jǐn)?,且通常選取系統(tǒng)最大負(fù)荷時(shí)刻的典型系統(tǒng)運(yùn)行方式及其潮流分布作為計(jì)算基準(zhǔn)[10 - 11]。過(guò)去,系統(tǒng)峰荷時(shí)的潮流分布趨于一致,以單一系統(tǒng)最大負(fù)荷時(shí)刻來(lái)近似反映系統(tǒng)峰荷時(shí)的潮流分布,以之為基礎(chǔ)計(jì)算電網(wǎng)使用程度是可行的。然而,當(dāng)今電力市場(chǎng)深化改革不斷推進(jìn)[12],可再生能源大規(guī)模接入電網(wǎng),使得系統(tǒng)峰荷期間潮流分布多變[13 - 14],過(guò)去的方法不能更為真實(shí)地反映電網(wǎng)使用程度。新的環(huán)境下,應(yīng)當(dāng)考慮系統(tǒng)峰荷時(shí)期的多種典型運(yùn)行方式,特別是應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)峰荷時(shí)期各個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷差異化分布所對(duì)應(yīng)的不同潮流分布,以此為基礎(chǔ)綜合確定電網(wǎng)使用程度,進(jìn)而制定科學(xué)合理地輸配電價(jià)。英國(guó)等已在實(shí)踐中進(jìn)行了初步考慮。

    有限區(qū)域范圍內(nèi),各個(gè)節(jié)點(diǎn)用戶(hù)側(cè)的負(fù)荷存在一定相關(guān)性[15];同時(shí),不同節(jié)點(diǎn)之間的風(fēng)速、光照強(qiáng)度等氣候條件也具有一定的相似[16]。因此,除了隨機(jī)性外,扣減可再生能源后的節(jié)點(diǎn)凈負(fù)荷間還存在一定的相關(guān)性,如何表征上述節(jié)點(diǎn)凈負(fù)荷的特征,以便更準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)峰荷期間的潮流分布多變性,改善目前廣泛應(yīng)用的年峰值負(fù)荷模型的不足,是解決輸電定價(jià)問(wèn)題的關(guān)鍵??紤]隨機(jī)性和相關(guān)性的負(fù)荷建模在電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估方面已有一些研究[17 - 20],根據(jù)建模方法可大致分為兩類(lèi):

    1)參數(shù)模型。假定節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的聯(lián)合概率密度分布服從某個(gè)已知分布,通過(guò)樣本的統(tǒng)計(jì)值求取分布參數(shù)。文獻(xiàn)[17]假設(shè)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷間服從多維正態(tài)分布;文獻(xiàn)[18 - 19]分別采用K-Means聚類(lèi)和模糊聚類(lèi)對(duì)多維節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量分類(lèi),且假定每個(gè)分類(lèi)中的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷服從多維正態(tài)分布,但上述研究以主觀經(jīng)驗(yàn)定分布類(lèi)型,可能造成估計(jì)偏差。

    2)非參數(shù)模型。采用核密度估計(jì)技術(shù)從節(jié)點(diǎn)負(fù)荷樣本中挖掘節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的內(nèi)在分布規(guī)律,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)獲取節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的概率密度估計(jì)。文獻(xiàn)[20]采用copula函數(shù)建模,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),無(wú)需滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)邊緣分布函數(shù)類(lèi)型相同的假設(shè),模擬精度高,但只能描述二維節(jié)點(diǎn)相關(guān)性,難以適用于復(fù)雜系統(tǒng)。文獻(xiàn)[21]根據(jù)多變量核密度估計(jì)直接建立多個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的聯(lián)合概率分布,但抽樣效率低下,難以平衡好精確結(jié)果與時(shí)間成本的關(guān)系。

    因此,為更好地適應(yīng)可再生能源大規(guī)模接入、電力市場(chǎng)深化改革的新形勢(shì),本文以峰荷責(zé)任法中峰荷時(shí)期負(fù)荷建模為重點(diǎn),首先構(gòu)建相關(guān)性負(fù)荷模型(節(jié)點(diǎn)負(fù)荷為考慮扣減可再生能源接入后的凈負(fù)荷,下文同),引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多變量核密度估計(jì)方法,進(jìn)行節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量聯(lián)合概率密度函數(shù)估計(jì),并通過(guò)Cholesky分解,提出多維正態(tài)分布高效抽樣技術(shù),更加真實(shí)模擬各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷相關(guān)性與隨機(jī)變化規(guī)律。然后在節(jié)點(diǎn)負(fù)荷樣本基礎(chǔ)上,按最優(yōu)經(jīng)濟(jì)原則形成系統(tǒng)高峰時(shí)期多運(yùn)行方式,應(yīng)用經(jīng)典源流分析法,評(píng)估電網(wǎng)使用份額并按發(fā)生概率綜合加權(quán),提出了基于相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法,針對(duì)性地削弱年峰值負(fù)荷模型的不足,定價(jià)更加科學(xué)與公平。最后采用IEEE RTS-79節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)驗(yàn)證本文方法的性能。

    1 定價(jià)框架

    基于傳統(tǒng)輸電定價(jià)方法,構(gòu)建了一種基于相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法,其基本框架和定價(jià)流程如圖1所示。第一層為相關(guān)性負(fù)荷模型的建立及其高效抽樣。首先采用多變量核密度技術(shù)得到節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量核密度估計(jì),然后按日峰荷時(shí)段進(jìn)行等間隔劃分,將之轉(zhuǎn)換為在多個(gè)子區(qū)間服從高斯核函數(shù)的隨機(jī)向量及其估計(jì),最后采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)行兩階段抽樣,首階段應(yīng)用閉區(qū)間上均勻分布隨機(jī)抽樣先確定樣本所處子區(qū)間,末階段基于估計(jì)結(jié)果應(yīng)用多維正態(tài)分布抽樣獲得該子區(qū)間內(nèi)的樣本,有效提高模擬精度、平衡計(jì)算速度。第二層為基于相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià),就每個(gè)樣本按最優(yōu)經(jīng)濟(jì)原則形成系統(tǒng)運(yùn)行方式,應(yīng)用源流分析法,以樣本發(fā)生概率加權(quán)綜合確定電網(wǎng)使用份額,進(jìn)行輸電成本分?jǐn)偂?/p>

    圖1 基于相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法框架Fig.1 Framework of transmission pricing method based on correlation load model

    2 基于多變量核密度估計(jì)的相關(guān)性負(fù)荷模型及其高效抽樣

    2.1 多變量核密度估計(jì)

    系統(tǒng)峰荷時(shí)期各個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷遵從一定的隨機(jī)變化規(guī)律且非完全獨(dú)立,故可采用多維隨機(jī)向量表征,并通過(guò)多變量核密度估計(jì)技術(shù)進(jìn)行精確模擬,獲取節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量的概率分布。

    (1)

    式中:H為對(duì)稱(chēng)且正定的n×n維帶寬矩陣;det(·)代表行列式;t為時(shí)間。

    核密度估計(jì)的關(guān)鍵是帶寬矩陣H的求取,往往將其視為一個(gè)最優(yōu)化求解問(wèn)題,通常以漸進(jìn)積分均方誤差(asymptotic integral mean square error,AMISE)作為目標(biāo)函數(shù),如式(2)所示。

    AMISE目標(biāo)函數(shù)為:

    (2)

    式中tr{·}為矩陣的跡。

    但系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷維數(shù)較多將使其求解面臨維數(shù)災(zāi)。因此,本文采用文獻(xiàn)[22]帶寬矩陣的重構(gòu)方法,保持H正定、保證計(jì)算精度的同時(shí),也可大大減少計(jì)算量[23]。具體方法和步驟如下:

    H=β2F

    (3)

    式中:F為隨機(jī)向量X的樣本協(xié)方差矩陣;β為帶寬系數(shù)。

    將式(3)代入式(2),有:

    (4)

    根據(jù)式(4),對(duì)帶寬矩陣H的求解可轉(zhuǎn)化為對(duì)帶寬系數(shù)β的求解,參考文獻(xiàn)[22],可以得到最優(yōu)帶寬系數(shù)βopt為:

    (5)

    式中:f″(X)為多維函數(shù)f(X)的二階導(dǎo)數(shù)。

    式(5)可近似表示為:

    (6)

    其中:

    (7)

    (8)

    Aij=G-1

    (9)

    Δij=Xi-Xj

    (10)

    (11)

    (12)

    式中:K(·)為高斯核函數(shù);G、Aij、αi、 Δij、mij均為輔助計(jì)算變量。

    2.2 多維正態(tài)分布抽樣

    基于以上多維核密度估計(jì)得到的系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷聯(lián)合概率密度函數(shù),通過(guò)各種抽樣技術(shù)獲取系統(tǒng)峰荷時(shí)期多時(shí)點(diǎn)的典型節(jié)點(diǎn)負(fù)荷,進(jìn)而可以計(jì)算對(duì)應(yīng)的典型運(yùn)行方式和潮流分布。然而,廣泛使用的均勻抽樣、拒絕-接受抽樣和重要抽樣無(wú)法解決多維隨機(jī)變量抽樣問(wèn)題,而馬爾科夫蒙特卡洛抽樣和舍選抽樣均存在計(jì)算量大和收斂性不穩(wěn)定的缺陷[24]。為克服上述缺陷,采用多維正態(tài)分布抽樣技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷聯(lián)合概率分布的高效抽樣。

    2.2.1 抽樣原理

    令第k個(gè)子區(qū)間的n維節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量Xk服從均值為B、協(xié)方差為C的正態(tài)分布,均可根據(jù)各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷樣本統(tǒng)計(jì)計(jì)算獲得。對(duì)協(xié)方差矩陣C進(jìn)行Cholesky分解,使得C=AAT,其中A為下三角矩陣。A矩陣中各元素aij可由式(13)—(15)求解。

    (13)

    (14)

    (15)

    式中cij為協(xié)方差矩陣C中的元素。

    節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量Xk可表示為:

    Xk=AW+B

    (16)

    式中W為n×1維服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的獨(dú)立隨機(jī)變量。

    2.2.2 抽樣流程與步驟

    根據(jù)以上抽樣原理,具體抽樣流程與步驟如下。

    步驟1:將[0,1]區(qū)間等分為t個(gè)子區(qū)間,根據(jù)歷史數(shù)據(jù),按照式(1)計(jì)算各子區(qū)間的高斯核函數(shù)的均值Xμ,k和協(xié)方差矩陣β2Fk。

    步驟2:設(shè)定抽樣總次數(shù),并將當(dāng)前抽樣次數(shù)N=0,形成節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量X的初始樣本集ΩX為空集。

    步驟3:隨機(jī)在[0,1]區(qū)間抽取一個(gè)服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)ω,判斷ω所處子區(qū)間位置m,并據(jù)此選擇核函數(shù),即確定其均值為Xμ,m, 協(xié)方差矩陣為β2Fm。

    步驟5:更新抽樣總次數(shù),并將樣本子集ΩX,m添加到樣本集ΩX中。

    步驟6:判斷抽樣是否達(dá)到設(shè)定值,未達(dá)到則重復(fù)步驟3—5;否則終止迭代并輸出節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量。

    3 應(yīng)用經(jīng)典源流分析法的相關(guān)性負(fù)荷輸電定價(jià)模型

    輸電定價(jià)核心為衡量每筆交易或每一節(jié)點(diǎn)對(duì)于電網(wǎng)使用程度,再分別對(duì)發(fā)電、負(fù)荷節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分?jǐn)?,形成?jié)點(diǎn)輸電價(jià)格。本節(jié)應(yīng)用經(jīng)典的源流分析法中的潮流追蹤法[25]和兆瓦公里法[26]對(duì)電網(wǎng)使用程度進(jìn)行評(píng)估,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建相關(guān)性負(fù)荷輸電定價(jià)模型。

    3.1 節(jié)點(diǎn)負(fù)荷單樣本的經(jīng)典源流分析法

    (17)

    (18)

    (19)

    (20)

    3.2 相關(guān)性負(fù)荷輸電定價(jià)方法

    該定價(jià)方法具體過(guò)程如下:

    1)設(shè)定所需抽樣次數(shù),基于文中所建相關(guān)性負(fù)荷模型抽樣得到系統(tǒng)峰荷時(shí)期節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量的樣本集,對(duì)每一樣本采用最優(yōu)經(jīng)濟(jì)分配得到各發(fā)電節(jié)點(diǎn)出力,確定系統(tǒng)運(yùn)行方式、潮流分布;

    2)獲取滿(mǎn)足要求的足夠多的峰荷時(shí)期系統(tǒng)運(yùn)行方式,應(yīng)用經(jīng)典源流分析法,計(jì)算每一運(yùn)行方式下節(jié)點(diǎn)對(duì)輸電設(shè)備的使用份額并進(jìn)行成本分?jǐn)偅?/p>

    (21)

    (22)

    4 算例分析

    4.1 算例描述

    表1 不同負(fù)荷模型下的節(jié)點(diǎn)輸電價(jià)格Tab.1 Nodal transmission price under different load models萬(wàn)元/MW

    基于IEEE RTS-79系統(tǒng),同時(shí)考慮系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷相關(guān)性與概率隨機(jī)性,取不同行業(yè)的日負(fù)荷曲線作為各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的典型日負(fù)荷曲線進(jìn)行算例構(gòu)造。為驗(yàn)證相關(guān)性負(fù)荷模型對(duì)輸電定價(jià)的影響,設(shè)計(jì)四種輸電定價(jià)方法,并計(jì)算比較不同方法下系統(tǒng)的輸電價(jià)格。4種方法分別為基于年峰值負(fù)荷的潮流追蹤法(power flow, PF)、基于相關(guān)性負(fù)荷的潮流追蹤法(簡(jiǎn)稱(chēng)為“KDE-PF”),基于年峰值負(fù)荷的兆瓦公里法(簡(jiǎn)稱(chēng)為“MW”)、基于相關(guān)性負(fù)荷的兆瓦公里法(簡(jiǎn)稱(chēng)為“KDE-MW”),并通過(guò)MATLAB進(jìn)行價(jià)格的計(jì)算。

    4.2 不同負(fù)荷模型下的輸電定價(jià)方法比較

    取低壓配電網(wǎng)下可再生能源占比較高和較低兩類(lèi)場(chǎng)景,對(duì)兩種場(chǎng)景分別采用PF法、KDE-PF法、MW法、KDE-MW法計(jì)算輸電價(jià)格。其中,可再生能源占比較高的場(chǎng)景計(jì)算結(jié)果如表1所示。由表1可以看出:

    1)就PF法和KDE-PF法比較來(lái)看,受節(jié)點(diǎn)負(fù)荷建模的影響,輸電價(jià)格計(jì)算結(jié)果差異較大;類(lèi)似地,MW法和KDE-MW法的計(jì)算結(jié)果也相差較大。

    2)2PF法和MW法、KDE-PF法和KDE-MW法兩兩之間由于電網(wǎng)使用程度評(píng)估結(jié)果的不同,輸電價(jià)格結(jié)果也存在差異。這表明該場(chǎng)景下節(jié)點(diǎn)負(fù)荷模型采用不同的模型會(huì)對(duì)輸電價(jià)格產(chǎn)生較大影響,負(fù)荷建模的選擇會(huì)影響輸電定價(jià)的公平性。就可再生能源占比較低的場(chǎng)景,PF法和KDE-PF法、MW法和KDE-MW法兩個(gè)對(duì)比組的計(jì)算結(jié)果均相近;PF法和MW法、KDE-PF法和KDE-MW法兩兩之間同樣由于使用程度評(píng)估結(jié)果的不同,價(jià)格存在些許差異,限于篇幅,計(jì)算結(jié)果不再列出。

    圖2 負(fù)荷節(jié)點(diǎn)4對(duì)各條輸電線路的使用份額Fig.2 Using portions of load node 4 in transmission lines

    圖3 負(fù)荷節(jié)點(diǎn)10對(duì)各條輸電線路的使用份額Fig.3 Using portions of load node 10 in transmission lines

    對(duì)可再生能源占比較高的場(chǎng)景進(jìn)一步展開(kāi)分析?;谙嚓P(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法考慮了峰荷時(shí)期的多運(yùn)行狀態(tài),電網(wǎng)使用份額評(píng)估是各樣本發(fā)生概率的加權(quán)均值,觀察各樣本的電網(wǎng)使用份額評(píng)估情況,發(fā)現(xiàn)峰荷時(shí)期不同節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量樣本的計(jì)算評(píng)估結(jié)果差異較大。以節(jié)點(diǎn)4和節(jié)點(diǎn)10為例,如圖2—3所示,盡管MW法與PF法的橫向?qū)Ρ冉Y(jié)果存在差異,但從組內(nèi)縱向?qū)Ρ瓤擅黠@發(fā)現(xiàn),基于相關(guān)性負(fù)荷模型的KDE-PF法與KDE-MW法存在一致性,線路使用份額均呈現(xiàn)出隨系統(tǒng)峰荷時(shí)期運(yùn)行狀態(tài)改變的多變性,其值存在較寬變化區(qū)間,與基于年峰荷模型的PF法與MW法差異明顯。這就使得峰荷時(shí)期多運(yùn)行狀態(tài)的加權(quán)均值,與年峰荷模型的電網(wǎng)使用份額評(píng)估結(jié)果差異明顯,直接導(dǎo)致兩者輸電定價(jià)結(jié)果明顯不同。同時(shí),由于某一交易可能在某一線路上引起與凈潮流方向相反的反向潮流,進(jìn)而降低電網(wǎng)的負(fù)載,對(duì)電網(wǎng)有一定的好處,但通過(guò)MW法進(jìn)行定價(jià)并不能反映出這一點(diǎn),因此,KDE-MW法對(duì)輸電線路使用份額浮動(dòng)區(qū)間要大于KDE-PF法。

    綜上所述,當(dāng)系統(tǒng)可再生能源占比較高時(shí),基于年峰值負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法往往難以較為真實(shí)地反映電力用戶(hù)對(duì)輸電設(shè)備的使用份額,需要引入相關(guān)性負(fù)荷模型,更為精確地模擬系統(tǒng)負(fù)荷變化,綜合反映峰荷時(shí)期多種運(yùn)行方式下電網(wǎng)使用份額,更好地體現(xiàn)定價(jià)公平。

    4.3 不同相關(guān)性負(fù)荷模型的輸電定價(jià)方法比較

    就可再生能源占比較高場(chǎng)景,分別計(jì)算KDE和文獻(xiàn)[21]中的常規(guī)多維正態(tài)分布的相關(guān)性概率負(fù)荷模型(記為“MND”)下的輸電價(jià)格,結(jié)果如表2所示。總體上各個(gè)節(jié)點(diǎn)輸電價(jià)格趨勢(shì)一致,但一些節(jié)點(diǎn)差異較大。究其原因在于兩種相關(guān)性負(fù)荷模型計(jì)算誤差不同,如圖4所示,KDE法和MND法的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷抽樣均值及標(biāo)準(zhǔn)差不同,KDE法各節(jié)點(diǎn)誤差均更小,且在節(jié)點(diǎn)4、7和20上的差異非常顯著,該現(xiàn)象與輸電定價(jià)結(jié)果總體一致。這是因?yàn)镸ND法假設(shè)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量服務(wù)多維正態(tài)分布,這偏離了實(shí)際情況;而KDE法在多維正態(tài)分布抽樣技術(shù)中引入了多變量核密度估計(jì),無(wú)須對(duì)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷向量的概率分布進(jìn)行假設(shè),而是基于樣本數(shù)據(jù)估計(jì)得到,能夠更加接近實(shí)際。但KDE法模型和抽樣更為復(fù)雜,計(jì)算時(shí)間為615 s,遠(yuǎn)大于MND法的133 s。

    表2 不同相關(guān)性負(fù)荷模型下的節(jié)點(diǎn)輸電價(jià)格Tab.2 Nodal transmission price under different correlated load models萬(wàn)元/MW

    圖4 KDE、MND法下負(fù)荷抽樣均值及標(biāo)準(zhǔn)差誤差對(duì)比Fig.4 Comparison of mean and standard deviation errors of load sampling under KDE and MND methods

    5 結(jié)論

    針對(duì)目前輸電系統(tǒng)中運(yùn)行方式及潮流分布多變的新形勢(shì),提出了基于相關(guān)性負(fù)荷的輸電定價(jià)方法,考慮多峰荷時(shí)期綜合評(píng)估電網(wǎng)使用份額,改進(jìn)傳統(tǒng)年峰值負(fù)荷模型應(yīng)用于輸電定價(jià)中的不足,有效提高了輸電定價(jià)科學(xué)與公平性。主要結(jié)論如下。

    1)當(dāng)可再生能源高占比等原因引起系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷分布波動(dòng)較大的情況下,基于年峰荷模型的傳統(tǒng)輸電定價(jià)方法難以科學(xué)反映電網(wǎng)使用份額,應(yīng)當(dāng)引入相關(guān)性負(fù)荷建模技術(shù),實(shí)現(xiàn)公平定價(jià)。

    2)應(yīng)用多變量核密度估計(jì)和多維正態(tài)分布抽樣技術(shù)、經(jīng)典源流分析法,建立了基于相關(guān)性負(fù)荷的輸電定價(jià)方法,能夠科學(xué)反映峰荷時(shí)期多種運(yùn)行方式下電網(wǎng)使用份額的不同,較為真實(shí)評(píng)估輸電用戶(hù)對(duì)輸配設(shè)備的綜合使用份額,有效提高輸配成本分?jǐn)偟墓叫浴?/p>

    3)與文獻(xiàn)[21]多維正態(tài)分布的相關(guān)性負(fù)荷模型相比,進(jìn)一步引入了多變量核密度估計(jì)技術(shù),建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的相關(guān)性負(fù)荷模型,改善了人為分布假設(shè)的不足,能夠更精確地模擬系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)負(fù)荷變化規(guī)律。

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