基于加速时序蒙特卡洛法的风电场置信容量评估

随着风电资源接入电网规模的增大,如何快速准确地评估待建风电场的置信容量是电力系统规划时需要考虑的问题。文中基于有效载荷容量这一概念,根据新能源接入前后系统可靠性不变的原则,从负荷侧评价了风电资源的置信容量。在计算可靠性指标时,针对当前解析法无法考虑负荷曲线时序性而时序仿真法计算时间较长的问题,提出了一种可靠性指标的加速时序蒙特卡洛计算方法。在此基础上,在计算可靠性较高的系统风电置信容量时,将该方法和线性插值法相结合,避免了采用仿真法计算可靠性指标时的数值波动对弦截法迭代过程造成的不利影响。最后,利用甘青地区电网实际机组、负荷和风电出力数据设计了算例,并验证了算法的正确性。

粒子滤波在线非线性非高斯视频追踪中的应用

讨论了非线性非高斯假设条件下视频追踪的问题和时序蒙特卡罗技术的最新发展,尤其是粒子滤波算法的发展,使采用一个目标状态的集合对贝叶斯模型的后验分布进行建模和跟踪成为可能,这个集合可以看作是这个后验密度函数的采样集合.提出的算法考虑了衰减问题及重复采样,实验结果表明,该方法能清晰稳定地进行视频追踪.