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摘要
蒙特卡洛模拟法在现代电力系统分析中得到广泛应用,但其抽样效率受到系统元件可靠性的制约,导致其在处理稀有事件时效率低下。基于交叉熵的方差减小技术可有效地处理稀有事件。交叉熵方法通过交叉熵距离函数在系统元件失效概率密度函数族中搜寻最优分布函数,然后对最优分布函数进行抽样,从而极大地降低系统元件失效的稀疏性。以IEEE-RTS79测试系统为例,研究了交叉熵算法的分位数和预抽样样本对算法效率的影响;将交叉熵算法与传统蒙特卡洛模拟法、重要抽样方法进行了比较,算例分析结果表明交叉熵方法具有收敛速度快、采样次数少、计算时间短等优点。
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