随机生产模拟在电力系统中的应用.pdf

第４０卷第１１期电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶ０１．４０Ｎｏ．１１Ｊｕｎ．１，２０１２随机生产模拟在电力系统中的应用于若英，高山（东南大学电气工程学院，江苏南京２１００９６）摘要：随机生产模拟是电力系统中进行经济技术分析的重要工具，在电能成本计算、系统规划和可靠性分析等方面有诸多应用。介绍了随机生产模拟的几种传统方法，并简述近年来提出的考虑输电线路故障的基于节点的随机生产模拟改进方法。在此基础上综述了随机生产模拟在电力系统中的应用，包括电源规划、可靠性评估、机组组合和电力市场等方面。此外，还介绍随机生产模拟在含风电场的电力系统中的应用，着重介绍蒙特卡罗法的应用。对随机生产模拟在电力系统中的应用前景提出了一些建议。关键词：随机生产模拟；电力系统；规划；运行；蒙特卡罗；风电Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ—ＹＵＲｕｏｙｉｎｇ，ＧＡＯＳｈａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｆｏｒｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ａｎｄｉｔｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙａｒｅａｓｓｕｃｈａｓｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｓｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｓｅｖｅｒａｌｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎｄｅｓｃｒｉｂｅｓａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｔｈａｔｉｓｎｏｄＭｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｕｎａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｂｏｖｅ，ｔｈｅｐａｐｅｒｔｈｅｎｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ，ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔａｎｄｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｐａｐｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｏｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄｍｉｏｎｓａｂｏｕｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｏｆｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＨｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（８６３Ｐｒｏｇｒａｍ）（Ｎｏ．２０１１ＡＡ０５Ａ１０５）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｐｌａｎｎｉｎｇ；ｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ；ｗｉｎｄｐｏｗｅｒ中图分类号：ＴＭ７１５文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１２）０７．０１４９－０７１随机生产模拟方法简介１．１随机生产模拟方法的涵义与功能电力系统随机生产模拟出现于上世纪６Ｏ年代末期，是一种通过优化发电机组的生产隋况，考虑机组的随机故障及电力负荷的随机性，从而计算出最优运行方式下各电厂的发电量、系统的生产成本及系统的可靠性指标的算法。随机生产模拟是传统的电力系统规划与运行的基本分析工具之一。近年来，基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）资助课题（２０ｌ１ＡＡ０５Ａ１０５）随着新能源并网技术的不断发展以及电力市场的兴起，电力系统的随机性增强，涌现出更多的随机生产模拟新算法，以适应现代电力系统发展要求。随机生产模拟已成为电力系统进行技术经济分析的重要工具。目前国内外已出现了多种随机生产模拟程序，主要应用在电能成本计算、系统规划和可靠性分析等方面。尽管这些程序的结构和算法各异，其基本功能大致相似，如提供各种类型发电厂在模拟期间的发电量、进行电力系统电能成本分析等。在制定现有电力系统运行计划时，随机生产模拟还可以为很多运行问题的处理提供重要数据，如根据各时期．１５０．电力系统保护与控制运行的经济指标和可靠性指标，可以进一步优化、调整发电机组的检修计划；跟据各时段电力系统运行的技术经济指标，优化与其他电力系统交换电力、电量方案，等等。１．２随机生产模拟方法的分类与发展随机生产模拟已有多种比较成熟的方法，大致可以分为解析法和模拟法两类。解析法主要有标准卷积法及以此为基础而发展起来的多种方法，如：等效电量函数法（ＥＥＦ）、累积量法、分段直线逼近法（ＰＬＡ）、分块法、正态混合近似法（ＭＯＮＡ）、快速傅里叶变换法（ＦＦＴ）等。等效电量函数法直接利用电量函数进行卷积和反卷积运算，计算量较小，且精度较高，适合于有多个水电厂的电力系统进行随机生产模拟Ｌ１ｊ。文献【２】将该方法应用于含能效电厂的电力系统经济性及可靠性评估，结果证明含能效电厂的系统可靠性更高，生产成本更低。文献【３】将该方法推广到互联电力系统的随机生产模拟中，严格地处理了发电机组支援容量和联络线输送容量的随机性质，更精确地反映了互联系统之间的电能交换过程。累积量法（半不变量法）将负荷、发电系统停运容量以及等值负荷的分布密度函数曲线全部用—ＧｒａｍＣｈａｒｌｉｅｒ或Ｇｅｗｏｒｔｈ展开式近似，使得随机生产模拟中的卷积、反卷积运算变成简单的加减运算，极大地提高了运算速度。当负荷分布偏离正态分布较严重，用累积量法计算的可靠性指标误差较大，由此，对累计量法做出了改进，提出了将负荷按大小分段描述，每段负荷的密度函数和发电系统停运—容量都用ＧｒａｍＣｈａｒｌｉｅｒ展开式近似，用这种方法计算得到的准确性更高Ｌ４Ｊ。文献［５】提出了一种在复杂电力系统中，基于负荷节点的随机生产模拟方法。该方法在经典递推法的基础上，考虑了发、输电系统的随机性，提出了基于负荷节点的有效载荷模型，得到关于负荷节点的复杂电力系统有效负荷持续曲线（ＣＭＥＬＤＣ），计算出各个负荷节点的可靠性经济性指标。基于这种新模型的负荷节点的ＣＭＥＬＤＣ可以延伸到负荷节点随机生产模拟、概率阻塞、成本估计和停电成本估计等方面。复杂电力系统中的有效负荷为原始负荷和由发电机、传输系统强迫停运引起的随机负荷之和【６】，原始复杂电力系统因此可以简化为发输电系统都没有故障停运、而在负荷端增加了一个随机负荷的系统［。如图１为ＣＭＥＬＤＣ的生成框图，过程可以概述为：用蒙特卡罗模拟方法对系统进行状态模拟；用最优潮流和指定目标函数可以计算出输送到负荷节点处最大功率和系统每个状态的状态概率，从而得到停运容量概率分布函数；与原始负荷持续曲线进行卷积可以得到复杂电力系统的等效负荷曲线的概率分布函数（ＣＭＥＬＤＣ）。通过该曲线可以计算得到相应负荷节点处的可靠性指标。文献［８】运用该方法进行仿真，提出了一种考虑了建设成本，概率性生产成本，输电阻塞成本和停机成本的电网扩展规划的替代方法。图１ＣＭＥＬＤＣ的生成框图Ｆｉｇ．１ＴｈｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆＣＭＥＬＤＣ蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）法是随机系统建模中刻画抽样试验的一门技术，对于许多用确定性方法难以解决的随机性问题，用蒙特卡罗法可以比较方便地解决。蒙特卡罗法可以归纳为三个基本步骤ｌ９】：（１）建立所研究问题的概率模型或随机过程，再实现随机变量的抽样。按输入随机变量的已知概率分布进行随机抽样。（２）样本反应求解。对每个抽取样本，按问题的性质采取确定性的控制数学、物理方程求取样本反应。（３）计算反应量的统计量估计。对所有样本反应，按所求解的类型分别求取输出随机变量的均值、方差甚至概率分布。多区域（Ｍｕｌｔｉ．ａｒｅａ）系统的随机生产模拟可以利用蒙特卡罗法来解决ｔ】，具有直观性的优点。由于其计算量较大，有学者提出一些近似方法【ｌ卜４１。文献［１５】提出以序列运算理论为基础的多区域系统随机生产模拟方法。该方法综合考虑了需求（负荷）与电源（资源）的不确定性，将二者统一用具有可用容量的序列表示，通过序列运算得到随机生产模拟的结果。该方法既保留了传统随机生产模拟的优势，又在考虑因素的全面性方面和模拟得到的指标多样性方面都有了提升，满足了综合资源规划和电力市场的新要求。于若英，等随机生产模拟在电力系统中的应用１５１．２随机生产模拟方法在电力系统规划及可靠性分析中的应用２．１在电源规划中的应用电源规划是电力系统规划的重要部分，目的是根据某一时期的负荷需求预测，在满足一定可靠性水平的条件下寻求一个最经济的电源开发方案。随机生产模拟为电源规划提供了成本分析和可靠性分析的方法。目前较流行的电源规划实用软件包包括ＷＡＳＰ和我国学者开发的ＪＡＳＰ等。这两种方法都是将电源规划问题分解为电源投资和生产优化决策两部分，采用随机生产模拟的方法可以进行生产优化并计算系统可靠性指标。以ＪＡＳＰ软件为例，主要是指将随机生产模拟应用到生产优化模型中，在投资决策条件给定的前提下，对方案中的运行成本逐年进行详细优化计算。随机生产模拟需要考虑规划期内可能存在的诸如各机组的非计划强迫停运、未来电力负荷的随机波动、水电厂来水的不确定等因素。通过随机生产模拟，可获得方案中各机组的期望生产电能、生产费用及电源可靠性指标，为电源规划的决策提供准确的反馈信息。按上述思路，文献［１６１采用了等效电量函数法进行生产优化模型中的运行成本的计算，文献［１７．１８】都运用了累积量法计算出电源规划所需的多项经济性和可靠性指标，具有计算速度快、占用储存容量小等特点。２．２在系统可靠性分析中的应用电力系统可靠性是指电网在各种运行条件下，向用户持续提供符合一定质量要求的电能的能力。电力系统可靠性分析按照系统状态分析的性质，区分为系统充裕性和系统安全性两方面。对于电力系统安全性分析的研究还处于初始阶段，研究较少，本文所述可靠性分析主要是指系统的充裕度分析。充裕性表明系统设施是否能充分满足用户的负荷需求和系统运行的约束条件Ｌ１。用随机生产模拟方法对发电系统进行可靠性评估，相比于传统可靠性指标计算的方法单纯考虑容量约束，这种方法能够更好地解决电量约束等实际情况。文献【２０】提出燃气．蒸汽联合循环发电的随机生产模拟模型，通过求解联合系统的负荷持续曲线可以计算得到可靠性指标。文献【２１１提出以随机生产模拟的等效电量函数法为核心算法的发电系统可靠性评估软件，该软件对与发电系统可靠性有关的水电机组的问题、抽水蓄能电厂问题、机组的检修计划问题等都进行了处理。文献［２２】对经典电力系统随机生产模拟模型进行改进，把各台发电机的容量和发电成本用一系列离散的随机变量来表示，取代了传统的按煤耗率由小到大排序的做法，并用累积量法来求解得到可靠性指标。文献［２３１基于序列运算理论，针对各类负荷不同可靠性要求，提出了新的随机生产模拟方法。将生产模拟看作供应．需求的匹配过程，当确定了系统内所有资源和需求参与供需平衡过程的先后次序后，不断重复该过程，直到达到系统的平衡状态，得到相应的资源经济性及负荷可靠性指标。此外，以蒙特卡罗法为代表的模拟法是用于电力系统可靠性评估的有力工具。如今的发电系统，由于发电机组数量的增加和新能源的加入，其规模和复杂度都有所增加，电力系统的可靠性分析随之变的更加复杂。蒙特卡罗法是很有用的计算方法，它在完成复杂电力系统可靠性估计方面显示出了很好的前景。在电力系统的可靠性评估中，分析过程一般由３个步骤组成Ｌ２４Ｊ：（１）状态选择；（２）状态估计；（３）计算指标。用蒙特卡罗算法解决可靠性评估问题，首先要对系统内各个元件根据其概率分布进行状态抽样，得到状态Ｘ；再对抽样得到的状态进行状态估计；最后对每次状态估计的结果进行统计，得到所求可靠性指标近似值。文献［２５】即采用该方法并结合非线性规划技术实现了对输电系统的可靠性评估。在总结了蒙特卡罗法用于电网可靠性评估状态抽取时影响收敛性的一些因素的基础上Ｌ２，不少学者为了提高收敛速度，提出改进方法，文献『２７】在蒙特卡罗法的计算过程中，加入对系统状态的解析判断，减少了不必要的计算从而加快计算速度；文献［２８１根据电力系统特点，结合分层抽样和重要抽样，提出自适应分层重要抽样法，使计算效率显著提高。文献［２９］结合故障枚举法和蒙特卡罗法，提出状态一空间区分法（ＳＳＰ），将系统状态空间分为两个部分。一部分先利用快速分类技术顺序排列系统状态，剩下的状态空间用蒙特卡罗法抽样来计算低概率状态。该方法收敛速度会比直接应用蒙特卡罗法快。３随机生产模拟方法在电力系统运行中的应用３．１在机组组合中的应用机组组合问题是指电力系统中，在受到设备和操作的约束下，确定发电机组调度安排的问题。在该决策过程中，要确定机组的启停、燃料类型、每一１５２一电力系统保护与控制台发电机组的发电量、适时的燃料混合，以及备用电量【３０】。解决机组组合问题的方法有很多，例如启发式方法、动态规统、混合整数规统、分支定界法、拉格朗日松弛法等。将随机生产模拟应用到机组组合问题中，其主要作用是根据所拟定的发电机组调度安排方案，用随机生产模拟的方法计算出各个方案的经济性可靠性指标，为各个方案的分析考核及优选提供依据。考虑到在实际应用中，发电机组的故障率并不是常数，文献【３１］根据这一情况提出基于机组的故障浴盆曲线的失效模型及期望更新费用模型，通过等效电量函数法，从发电系统角度分析了变化的机组不可靠度对系统可靠性费用、生产费用及机组更新费用、检修费用的影响，并以规划期内总费用最小为目标安排机组停运，以规避该因素的影响。文献［３２１以火电机组等效替代抽水蓄能电站的发电机组，用等效电量函数法计算出抽水蓄能电站的削峰填谷效益，从而对抽水蓄能电站机组的运行工况进行优化配置。３．２在电力市场中的应用随机生产模拟是电力市场中进行电能成本分析，电价预测和发电调度管理的有力工具。针对热电联产系统，文献［３３］对传统随机生产模拟方法做出改进，提出用热电联合概率密度函数代替传统的持续负荷的概率密度函数，经卷积得到等效负荷概率密度函数，从而可对系统进行经济性分析。文献［３４］指出在考虑了系统运行时的调度约束后，发电机的带负载顺序会发生改变，因此提出使用多时段（Ｍｕｌｔｉ－ｐｅｒｉｏｄ）的成本计算模型，用Ｄａｎｔｚｉｇ．Ｗｏｌｆｅ分解技术和累积量法求解得到系统运行成本。发电量的电价预测包括资金和建设投资费用，维护费用，燃料费用、启停费用及环境费用。文献【３５】以小时作为模拟周期，应用随机生产模拟方法计算燃料费、失负荷概率（ＬＯＬＰ）、电量不足期望值（ＥＥＮＳ），利用这些结果计算燃料成本及容量成本，得到电能成本和系统边际成本，从而确定电价体系。文献［３６］在上述方法计算电能成本和边际成本的基础上，给出了制定三种既考虑电能成本又考虑风险成本、可靠性成本的分时电价制定方法。文献【３７】用等效机组替代发电机组的容量块，从而便于采用电力系统随机生产模拟的方法计算边际电价的概率和价格持续曲线，具有计算快速、思路清晰的优点。４随机生产模拟方法在含风电场的电力系统中的应用风电具有一些与火电、水电、核电等常规发电机组不同的特性，如间歇性、波动性、反调峰特性等，给电力系统的运行及可靠性评估等方面带来很大影响【３Ｊ。随着风电场规模和单机容量的不断增大，风电场对电力系统的影响日益突出，将随机生产模拟方法应用到含风电场电力系统中，需要考虑更多因素。４．１在含风电场电力系统的可靠性评估中的应用应用随机生产模拟方法对含风电场的电力系统进行可靠性评估，可以将风电场等效成多状态发电机组加入到电力系统随机生产模拟中，并采用风电机组优先调度的原则的方法，计算得到发电成本及”可靠性等指标。文献［４２】根据风电场和柴油机模型，提出了柴油风能转换系统（ＤＷＥＣＳ）的随机生产成本改进模型，该模型结合负荷持续曲线，经过反卷积计算最终可得到系统的生产成本及可靠性指标。在含风电场的电力系统可靠性评估中，蒙特卡罗模拟法是常用的方法。该方法能够依据风速概率密度函数进行风速抽样，结合风能随机性、风电机组强迫停运等不确定因素，计算出系统的经济性及可靠性指标，从而达到评估目的。蒙特卡罗模拟法在程序上易于实现，便于理解，能较好地依据给定模型模拟风速随时问变化的不确定性和不同风速下系统的运行情况，以及发电系统与负荷间复杂的相关因素和时变特征，结果具有足够可信度。如文献［４３．４４］均采用蒙特卡罗法模拟含有风电场的发、输电系统及设备的运行状态，实现对含风电场的电力系统进行可靠性评估。４．２在含风电场电力系统优化运行中的应用大型风电机组并网会给电力系统的优化运行带来新的挑战。为了评估风电场接入对电力系统运行产生的影响，并考虑负荷和风电机组出力的时变特性，文献［４５】提出了等效电量函数法与频率持续法相结合的随机生产模拟方法，该方法除了可以得到常规算法所能得到的随机生产模拟结果外，还可以评估风电场对常规机组造成的开停机影响，以及和运行有关的动态费用。文献【４６】用随机生产模拟的方法来捕捉和量化由于季节和昼夜等因素风电对主网的渗透所带来的影响，并明确地量化了风电对系统备用需求的影响。文献【４７］将电网负荷以及由于发电机停运和风力间歇性引起的风机输出功率的预测误差用蒙特卡罗法进行定量评估，继而应用随机优化于若英，等随机生产模拟在电力系统中的应用．１５３．的方法计算出系统所需的旋转备用值。文献【４８］用蒙特卡罗法来模拟风力发电机出力的间歇性以及系统运行状态中各部分（例如负荷、线路、变压器、发电机、母线、分流装置）的随机性，结合稳态分析和线性规划方法得到切负荷量，从而对用户用电安全进行评估。［３］李林川，王锡凡，王秀丽．基于等效电量函数法的互５结论［４］本文描述了随机生产模拟方法的含义，归纳了几种常用方法，概括介绍了近年来提出的在复杂电力系统中考虑输电线路故障的随机生产模拟改进方法。文章论述了随机生产模拟方法在电力系统机组组合、电力市场、规划及可靠性评估方面的应用和为提高计算效率的几种改进措施。并对其在含风电场电力系统中的应用进行了综述。在本文基础上，可以在以下几方面继续开展工作：（１）随着电力系统的市场化改革，系统运行和电能贸易的不确定性增加，发电企业和电网企业分别成为独立经济体，传统电力系统的运行和规划正在发生变化。为应对电力系统中的不确定性，随机生产模拟方法要适应由于电力市场机制引起的改变。（２）风能的随机性、问歇性使大规模风电并网面临挑战，目前较多的文献采用蒙特卡罗模拟法求解含风电场的电力系统调度和规划等问题，但蒙特卡罗法依赖于抽样，计算量较大，未来的研究中，应着重提高蒙特卡模拟的速度与精度。同时，如何运用其他随机生产模拟方法更加正确有效地解决含风电场电力系统中遇到的问题是我们接下去努力的方向。（３）分布式发电作为常规电力系统的补充方式，逐渐渗透到我国电力系统中，随机生产模拟方法可以根据不同种类电源的特点提出更加精确可靠的计算方法。参考文献［１］程浩忠．电力系统规划［Ｍ】．北京：中国电力出版社，２００８．—ＣＨＥＮＧＨａｏｚｈｏｎｇ．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｍ］．ＢｅｉｊｉｎｇＣｈｉｎａＥｌｅｃ￣ｉｃＰｏｗｅｒＰｒｅｓｓ，２００８．［２］周景宏，胡兆光，田建伟，等．含能效电厂的电力系统生产模拟『Ｊ］．电力系统自动化，２０１０，３４（１８）：２７．３１．—ＺＨＯＵＪｉｎｇ－ｈｏｕｇ，ＨＵＺｈａｏｇｕａｎｇ，ＴＩＡＮＪｉａｎ－ｗｅｉ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌｍｉｏｎｉｎｃｌｕｄｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｐｏｗｅｒｐｌａｎｔ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１０，３４（１８）：２７－３１．联电力系统随机生产模拟［Ｊ］．中国电机工程学报，—１９９６，１６（３）：１８０１８４．——ＬＩＬｉｎｃｈｕａｎ，ＷＡＮＧＸｉ－ｆａｎ，ＷＡＮＧＸｉｕｌｉ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｅｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．—ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，１９９６，１６（３）：１８０１８４．陈刚，相年德，陈雪青．一种基于负荷分解的随机生产模拟新方法［Ｊ】．中国电机工程学报，１９９２，ｌ２（３）：４７．５２．—ＣＨＥＮＧａｎｇ，ＸＩＡＮＧＮｉａｎ－ｄｅ，ＣＨＥＮＸｕｅｑｉｎｇ．Ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌｍｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｌｏａｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，１９９２，—１２ｒ３）：４７５２．［５］ＣｈｏｉＪ，ＴｒａｎＫｗｏｎＪｅｔａ１．Ｎｏｄａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｕｎａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ【Ｊ］．ＩＥＴＧＴ＆Ｄ，２００８：３２－４２．Ｅ６］ＣｈｏｉＪ，ＭｏｏｎＳ，ＫｉｍＨ，ｅｔａ１．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅＥＬＤＣａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｍｅｔｈｏｄ［Ｃ】／／ＩＥＥＥＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｃｉｅｔｙＳｕｍｍｅｒＭｅｅｔｉｎｇ，２０００：２０６３・２０６８．—Ｅ７３ＣｈｏｉＪ，ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ，ＦｕｔｕｈｉＦｉｒｕｚａｂｅｄＭ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｎｅｗｎｏｄａｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｏａｄｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｅｌｅｍｅｎｔｕｎａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ［Ｊ］．１ＥＥＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｎＧＴ＆Ｄ，２００５，１５２（１）：７９－８９．［８］ＪｅｏｎｇｉｅＣｈｏｉＪ，ＤｏｎｇｈｕｎＪ，ｅｔａ１．Ｇｒｉｄｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃｏｓｔｓｂａｓｅｄｏｎｎｏｄａｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｏａｄｍｏｄｅｌ［Ｃ】／／ＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＩＥＥＥＰＥＳ，ＮｅｗＯｒｌｅａｎｓ，ＬＡ，ＵＳＡ，２０１０：—１１０．［９］刘宝碇．不确定规划及应用［Ｍ】．北京：清华大学出版社，２００３．ＬＩＵＢａｏ－ｄｉｎｇ．Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００３．—Ｅｌ０］ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ．ＬｉｗＡＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉａｒｅａｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９２，７（４）：１４８７－１４９２．［１１］ＨｏｂｂｓＢＦ＇ＪＩＹｕａｎ－ｄｏｎｇ，ＣｈａｎｇＣｅｔａ１．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｂｏｕｎｄｉｎｇ・ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉ・・ａｒｅａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９６，ｌ１（２）：１０２４１０３０．［１２］ＳｉｎｇｈＣ。Ｌａｇｏ－Ｇｏｎｚａｌｅｚ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒ—ｍｕｌｔｉａｒｅａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ・・ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９８９，４（１）：３２１－３２８．—［１３］Ｌａｇｏ－Ｇｏｎｚａｌｅｚ，ＳｉｎｇｈＣ．Ｔｈｅｅｘｔｅｎｄｅｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｍｕｌｔｉ－ａｒｅａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９０，５（３）：１０２４１０３１．．１５４．电力系统保护与控制—［１４］ＪＩＹｕａｎｄｏｎｇ，ＨｏｂｂｓＢＦ．ＩｎｃｌｕｄｉｎｇａＤＣｎｅｔｗｏｒｋａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｉｎａｍｕｌｔｉ－ａｒｅａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９８，１３（３）：１１２１一ｌ１２７．［１５］康重庆，夏清，相年德，等．序列运算理论及应用［Ｍ】．北京：清华大学出版社，２００３．——ＫＡＮＧＣｈｏｎｇｑｉｎｇ，ＸＩＡＱｉｎｇ，ＸＩＡＮＧＮｉａｎｄｅ，ｅｔａ１．Ｓｅｑｕｅｎｃｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００３．［１６］陈皓勇，王锡凡．电源规划ＪＡＳＰ的改进算法［Ｊ］．电力系统自动化，２０００，２４（１１）：２２．４４．—ＣＨＥＮＨａｏ－ｙｏｎｇ，ＷＡＮＧＸｉｆａｎ．ＧｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｕｓｉｎｇＬａｇｒａｎｇｉａｎｒｅｌａｘａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄａｎｄｐｒｏｂａｂｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０００，２４（１１）：２２－４４．［１７］冯永青，丁明，宋云亭．电源规划概率评估软件的设计与应用【Ｊ１．电网技术，２００４，２８（４）：６－１０．ＦＥＮＧＹｏｎｇ－ｑｉｎｇ，Ｄ１ＮＧＭｉｎｇ，ＳＯＮＧＹｕｎ－ｔｉｎｇ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｆｏｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，２８（４）：６－１０．［１８］ＹａｇｈｏｏｔｉＡ，ＫｈａｎｂｅｉｇｉＧＡ，ＥｓｍａｌｉｆａｌａｋＭ．ＧｅｎｅｒａｔｉｏｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｉｎＩＥＥＥｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｃ】／／ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＥｘｈｉｂｉｔｉｏｎ，Ｍａ—ｎａｍａ，２０１０：７６９７７４．［１９］李文沅．电力系统风险评估模型、方法和应用『Ｍ】．北京：科学出版社，２００６．ＬＩＷｅｎ。ｙｕａｎ．Ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｍｏｄｅｌｓ．ｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＳｃｉｅｎｃｅＰｒｅｓｓ，２００６．Ｅ２ｏ］ＣｏｎｔａｘｉＥ，ＰａｐａｃｈｒｉｓｔｏｕＤ．ＣｏｍａｘｉｓＧＭｏｄｅｌｉｎｇｏｆｃｃｏｍｂｉｎｅｄｃｙｃｌｅｕｎｉｔｓｉｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｓ［Ｃ】／／ＩＥＥＥＢｏｌｏｇｎａＰｏｗｅｒＴｅｃｈＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，２００３．［２１］王秀丽，陈皓勇，甘志．应用随机生产模拟的发电系统可靠性评估方法［Ｊ］．电力系统自动化，１９９９，２３（１７）：—１５１９．—ＷＡＮＧＸｉｕｌｉ，ＣＨＥＮＨａｏ－ｙｏｎｇ，ＧＡＮＺｈｉ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｉｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９９，２３（１７）：ｌ５１９．１２２］ＨＵＡＮＧＣｈｅｎｇ．ＺＯＵＢｉｎ．Ａｎｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｅｘｔｅｎｄｅｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌｍｉｏｎ［Ｃ】／／ＰｏｗｅｒａｎｄＥｎｅｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｗｕｈａｎ，２０１１：１－８．［２３］康重庆，白利超，夏清，等．基于序列运算理论的随机生产模拟算法的实施［Ｊ】．中国电机工程学报，２００２，—２２ｒ９）：６１１．ＫＡＮＧＣｈｏｎｇｑｉｎｇ，ＢＡＩＬｉ－ｃｈａｏ，）（ＩＡＱｉｎｇ，ｅｔａ１．Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００２，２２（９）：６－１１．［２４］别朝红，王锡凡．蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用［电力系统自动化，１９９７，２１（６）：６８－７５．—ＢＩＥＣｈａｏｈｏｎｇ，ＷＡＮＧＸｉ－ｆａｎ．ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭｏｎｔｅＣａｒｍｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９７，—２ｌ（６）：６８７５．［２５］周欣，刘明波，谢敏．基于蒙特卡罗仿真和非线性规划技术的输电系统充裕度评估『Ｊ】．电力系统保护与控—制，２０１０，３８（２Ｏ）：４５５０．—ＺＨＯＵＸｉｎ，ＬＩＵＭｉｎｇｂｏ，ＸＩＥＭｉｎ．ＡｄｅｑｕａｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｕｓｉｎｇＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２０）：４５．５０：［２６］马振宇．电网可靠性的蒙特卡洛仿真研究［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１４）：５５．５８．—ＭＡＺｈｅｎｙｕ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ—ＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１４）：５５５８．［２７］黄殿勋，张文，郭萍，等．发输电系统可靠性评估的蒙特卡洛改进算法【Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２１）：１７９－１８３．—ＨＵＡＮＧＤｉａｎｘｎｎ，ＺＨＡＮＧＷｅｎ，ＧＵＯＰｉｎｇ，ｅｔａ１．ＴｈｅＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８ｆ２１１：１７９．１８３．［２８］王晓滨，郭瑞鹏，曹一家，等．电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样法【Ｊ】．电力系统自动化，２０１１，—３５（３）：３３３８．—ＷＡＮＧＸｉａｏ－ｂｉｎ，ＧＵＯＲｕｉｐｅｎｇ，ＣＡＯＹｉｄｉａ，ｅｔａ１．Ａｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｎｇｓｔｒａｔｉｆｉｅｄａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１１，３５（３）：３３・３８．—１２９ｊＨｅＪ，ＳｕｎＫｉｒｓｃｈｅｎＤＳ，ｅｔａ１．Ｓｔａｔｅｓｐａｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ＆Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＩＥＴ，２０１０，４（７）：７８０－７９２．［３ｏ３ＳｈｅｂｌｅＧＢ，ＦａｈｄＧＮ．Ｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｙｎｏｐｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９４，９（１）：１２８．１３５．［３１；冯长有，王锡凡，别朝红，等．考虑机组故障的系统机组检修计划模型［Ｊ】．电力系统自动化，２００９，３３（１３）：３２．３６．——ＦＥＮＧＣｈａｎｇ，ｙｏｕ，ＷＡＮＧＸｉｆａｎ，ＢＩＥＣｈａｏｈｏｎｇ，ｅｔａ１．Ａｇｅｎｅｒａｔｏｒｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ于若英，等随机生产模拟在电力系统中的应用．１５５．ｕｎｅｘｐｅｃｔｅｄｕｎｉｔｆａｉｌｕｒｅｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１３）：３２．３６．［３２］黄蕾，李丰伟，秦俊宁．基于效益分析的抽水蓄能电站运行工况优化调度【Ｊ】．电力系统保护与控制，２００９，３７（２２）：９４－９８．—ＨＵＡＮＧＬｅｉ，ＬＩＦｅｎｇｗｅｉ，ＱＩＮＪｕｎ－ｎｉｎｇ．Ｏｐｔｉｍａｌｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｏｆｐｕｍｐ－ｓｔｏｒａｇｅｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｂｅｎｅｆｉｔｓａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ—Ｃｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（２２）：９４９８．［３３］秦莹，王锡凡，王秀丽．热电联产系统的随机生产模拟【Ｊ】．电力系统自动化，２００５，２９（１４）：２９－３３．ＱｒＮＹｉｎｇ，ＷＡＮＧＸｉ－ｆａｎ，ＷＡＮＧＸｉｕ－ｌｉ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｃｏｍｂｉｎｅｄｈｅａｔａｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００５，—２９（１４）：２９３３．［３４３Ｐｅｒｅｚ－ＲｕｉｚＪ。ＣｏｎｅｊｏＡＪ．Ｍｕｌｔｉ－ｐｅｒｉｏｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｉｓｐａｔｃｈｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．—ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０００，１５（２）：５０２５０７．［３５］王锡凡．关于电价制定方法的初步探讨［Ｊ］．中国电力，１９９９，３２（６）：１－１２．ＷＡＮＧＸｉ－ｆａｎ．Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｓｔｕｄｙｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｐｒｉｃｉｎｇ［Ｊ］ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，１９９９，３２（６）：１－１２．［３６］王秀丽，黄敏，陈天恩，等．计及可靠性的电力市场分—时定价方法［Ｊ】．电力系统自动化，２００９，３３（１０）：２９３３．ＷＡＮＧＸｉｕ－ｌｉ，ＨＵＡＮＧＭｉｎ，ＣＨＥＮＴｉａＪ１－ｅｎ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｈｏｕｒｌｙｐｒｉｃｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ】．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，—２００９，３３（１０）：２９３３．［３７］黄铖，邹斌，李栋．一种电价持续曲线理论计算方法—［Ｊ】．电力系统自动化，２０１０，３４（１６）：３８４２．ＨＵＡＮＧＣｈｅｎｇ，ＺＯＵＢｉｎ，ＬＩＤｏｎｇ．Ａｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｐｒｉｃｅｄｕｒａｔｉｏｎｃｕｒｖｅ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１０，３４（１６）：３８４２．［３８］雷亚洲．与风电并网相关的研究课题［Ｊ】．电力系统自动化，２００３，２７（８）：８４－８９．ＬＥＩＹａ，ｚｈｏｕ．Ｓｔｕｄｉｅｓｏｎｗｉｎｄｆａｒｍｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｉｎｔｏｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００３，２７（８）：８４．８９．［３９］田春筝，李琼林，宋晓凯．风电场建模及其对接入电网稳定性的影响分析［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，—３７（１９）：４６５１．—ＴＩＡＮＣｈｕｎｚｈｅｎｇ，ＬＩＱｉｏｎｇ－ｌｉｎ，ＳＯＮＧＸｉａｏ－ｋａｉ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｎｄｆａｒｍｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１９）：４６．５１．［４０］陈树勇，戴慧珠，白晓民，等．含风电场的电力系统随—机生产模拟［Ｊ】．中国电力，２０００，３３（３）：３０６９．ＣＨＥＮＳｈｕ－ｙｏｎｇ，ＤＡＩＨｕｉ－ｚｈｕ，ＢＡＩＸｉａｏ－ｍｉｎ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｃｌｕｄｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，２０００，—３３（３）：３０６９．［４１］吴义纯．含风电场的电力系统可靠性与规划问题的研究【Ｄ】．合肥：合肥工业大学，２００６．ＷＵＹｉ－ｃｈｕｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｒｍｉｎｇｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｉｎｃｌｕｄｉｎｇｗｉｎｄｆａｒｍｓ［Ｄ］．Ｈｅｆｅｉ：ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００６．［４２］ＫａｒａｋｉＳＨ，ＣｈｅｄｉｄＲＢ，ＲａｍａｄａｎＲ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｉｎｇｏｆｄｉｅｓｅｌ－ｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２０００，１５（３）：２８４－２８９．［４３］姜文，严正，杨建林．计及风电场的发输电可靠性评—估［Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２２）：１２６１３０．ＪＩＡＮＧＷｅｎ，ＹＡＮＺｈｅｎｇ，ＹＡＮＧＪｉａｎ－ｌｉｎ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｗｉｎｄｆａｒｍｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ—ＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２２）：１２６１３０．［４４］张粒子，王茜．计及负荷损失费用的含风电场发输电系统可靠性评估［Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２０）：４０－４４．—ＺＨＡＮＧＬｉｚｉ，ＷＡＮＧＱｉａｎ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｗｉｎｄｆａｒｍｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｌｏａｄｌｏｓｓｃｏｓｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ—ＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２０）：４０４４．［４５］张节潭．含风电场的电源规划研究［Ｄ］．上海：上海交通大学，２００９．ＺＨＡＮＧＪｉｅ－ｔａｎ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ［Ｄ］．Ｓｈａｎｇｈａｉ：ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００９．［４６］ＭａｉｓｏｎｎｅｕｖｅＮ，ＧｒｏｓｓＧＡｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｏｏｌｆｏｒｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｒｅｓｏｕｒｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１１，２６（３）：１－８．［４７］Ｏ￣ｅｇａ－ＶａｚｑｕｅｚＭＡ，ＫｉｒｓｃｈｅｎＤＳ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｓｐｉｎｎｉｎｇｒｅｓｅｒｖｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｉｎｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ—ｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，２４（１）：１１４１２４．’［４８］ＪａｙａｗｅｅｒａＤ，ＢｕｒｔＧＭｃＤｏｎａｌｄＪ．Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｃｕｒｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｈｉ【ｇｈｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒ【Ｊ】．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，—２００７，２２（３）：１３６０１３６８．—收稿日期：２０１１－０７１９；—修回日期：２０１卜０ｇＯ１作者简介：于若英（１９８８－），女，硕士研究生，主要研究方向为电—力系统规划与优化运行；Ｅｍａｉｌ：ｙｕｒｕｏｙｉｎｇ＠１６３．ｃｏｒｎ高山（１９７３－），男，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向为电力系统规划与优化运行、人工智能在电力系统中的应用