近年来，改进Newton-Laphson法和P-Q分解法成为电力系统研究领域的主旋律。与此同时，人工智能理论发展势头迅猛，也带动了遗传算法、模糊算法以及人工神经网络在潮流计算方面的大胆尝试，并获得了不容小觑的效果。但是，截止到目前Newton法和P-Q分解法的在潮流计算领域仍旧是无法超越的两座高峰。当今时代，配电网电力系统为了满足人们日益增长的用电需求，规模越来越大，这样一来也对软件的计算速度提出了前所未有的高要求。因此计算机并行计算技术可谓应运而生。历经三十多年岁月的更迭，潮流算法在人们的苦心研究中已经逐步走向成熟，可是科学研究总是无尽头的，所以仍存在不少亟待解决的问题。其中在使用牛顿法潮流算法时，对于某些条件可能导致无法收敛就是最具代表性的疑难杂症。近年来，在潮流计算领域研究人员最关心的是如何充分发掘现有软件算法来实现求解千万个变量的大规模系统非线性规划问题。近年来，研究人员费劲心思的思考如何对传统的潮流算法进行优化和改进。所有针对现有算法的研究都是为了尽可能的提高算法的收敛性和计算速度，鉴于Newton-Laphson法在求解非线性潮流方程时采用逐次线性化方法的特点，人们开始考虑泰勒级数高阶项或非线性项也加入进来，因此二阶潮流算法应运而生。后来人们发现所有直角坐标形式的潮流方程都是同一个二次代数方程，根据这一最新发现提出了采用直角坐标的保留非线性快速潮流算法[2]。使用上述方法时，某些不可控的因素可能会随机发生，如果在对电力系统进行规划和运行时不考虑这些多变的因素，就需要对随机产生的各种情况作大规模的方案计算，缺点是计算时间无法满足现代电力系统规划的需要，因而无法根据计算结果对系统整体的状况做出调整。在这样的背景下，随机潮流计算应运而生。随机潮流研究就是指在随机理论的基础之上，借助数学建模，计算机算法等途径来描述计算过程中的不确定性，也称为随机潮流。当人们使用随机潮流计算方法时，随机变量和给定的随机统计特性都是已知的，将以上已知量输入后即可得到节点电压和支路潮流的统计特性，有期望值和方差或随机密度函数，以上这些都是输出的数据。根据以上输出的数据，人们可以得出节点电压、支路功率、 节点无功功率和平衡节点功率的平均值等，从而知道电力系统规划运行。通过这种方法，一方面计算的工作量大大减少，同时人们也获得了电力系统运行条件更详细的信息。研究人员对以上信息做进一步分析，再通过对数据的实时监控，即可发现电力系统运行时存在的问题及其薄弱环节，结下了便可对症下药，针对性的对系统规划与运行提出更优的解决方案，达到保证电力系统安全运行的目的39877
参考文献
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