在对配电网进行概率潮流计算时,通常采用的风速概率模型存在准确性差、求解参数复杂及多风机出力相关性难以考虑的缺点,为此提出一种采用双向生成对抗网络BIGAN(bidirectional generative adversarial net-work)刻画风电出力不确定性的配电网概率潮流计算方法.首先,分析BIGAN的基本原理和训练过程,给出了利用BIGAN生成风功率样本的步骤.其次,以实际风功率数据为原始样本,通过BIGAN获得生成样本,然后考察原始样本和生成样本的时间相关性、概率分布特性及空间相关性,验证BIGAN方法的有效性;最后,在IEEE 33节点系统中,以BIGAN生成的风功率样本和假定服从正态分布的负荷样本为输入进行潮流计算.结果表明所提方法计算精度高,计算时间短.
概率潮流 不确定性 双向生成对抗网络 生成模型 深度学习