简介:对含随机变量的大规模概率潮流问题,若使用Gram-Charlier级数展开式逼近随机变量的概率分布,计算量较大。建立考虑风电出力随机性和负荷波动性的概率潮流模型,并采用Edgeworth通过的Hermite正交矩阵的递推性降低级数高阶展开的计算复杂度,针对级数变换法高次项被舍去影响逼近精度的问题,采用多重线性化的方法通过对系统总有功功率的均匀划分,减小因潮流方程线性化时输入的随机变量的变化范围较大而引起的截断误差。IEEE39节点系统的算例仿真结果验证了本方法的有效性。
简介:摘要大数据技术是时代发展的一个产物,在大数据库的背景之下,很多事物的分析以及事物的发展都能够更加的方便和快捷。水电企业对于数据的要求非常高,数据的优良能够使得水电企业更好的运转。所以对于水电企业而言,数据中心的建设是一个必备。但是数据中心该如何进行建设是一个很大的问题。在从前,一般都是采用传统方法进行建设,但是传统方法的建设会使得成本非常高,同时在后期的更新中也非常的麻烦。运用大数据技术来进行数据中心的建设,是技术进步的产物,也能够有效的降低成本,提高数据中心建成后作用的更好发挥。我们以大数据技术为基础,试谈如何进行企业数据中心的建设。