Page 88 - 中国仿真学会通讯
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式中： Ｅ＾ （ Ｆ） 为 Ｅ（ Ｆ） 的估计值， Ｅ（ Ｆ） 为根据蒙特卡罗抽样多次抽样后得到的准确的可靠性指
标； ＮＳ 为抽样次数； Ｆｉ（Ｘ） 为第 ｉ 次抽样得到的状态函数。
（４） 判断是否符合收敛要求。 通常引入反映计算精度的方差系数 ξ 作为收敛判据。
ξ＝ Ｖ［ Ｅ＾ （ Ｆ） ］ ＝ Ｖ（Ｆ） ／ ＮＳ （ ２６）
Ｅ＾ （ Ｆ） Ｅ＾ （ Ｆ）
式中： Ｖ［ Ｅ＾ （ Ｆ） ］ 、 Ｖ（ Ｆ） 分别表示随机变量 Ｅ＾ （ Ｆ） 和 Ｆ（ Ｘ） 的方差。 在一定精度要求下， 减小
抽样次数的唯一途径就是减小 Ｆ（Ｘ） 的方差 Ｖ（Ｆ） 。
３ 算例分析
图 ３—４ 为三节点 ＩＣＥＳ 的示意图和网络接线图。 本文的算例分析建立在图 ３ 的基础上。 图 ３
中使用了 ２ 个最基本类型的能源集线器， 系统参数设置参照文献［８］。 年电、 热负荷曲线及光伏
出力曲线可以在文献［２１］ 中查询。 电、 热的峰值负荷均为 ２ ｐｕ。 可靠性参数参考文献［２２－２４］ 。
对于上述问题的可靠性分析蒙特卡洛收敛准则 δ 设为 ０ ０５。
图 ３ 三节点 ＩＣＥＳ 示意图
Ｆｉｇ． ３ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｏｆ ｔｈｒｅｅ－ｎｏｄｅ ＩＣＥＳ
图 ４ 三节点 ＩＣＥＳ 网络接线图
Ｆｉｇ． ４ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｉｒｉｎｇ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｒｅｅ－ｎｏｄｅ ＩＣＥＳ
本文所有的算例分析结果中， 算法Ⅰ代表仅使用内点法计算负荷损失， 算法Ⅱ代表使用粒
子群－内点法混合优化算法计算负荷损失。 ＥＥＮＳ ｘ、 σＰＬＣ ｘ 指标中， ｘ ＝ ｅ 表示电负荷， ｘ ＝ ｈ 表示热
负荷。
３ １ 城市综合能源系统可靠性评估
本算例将提出的粒子群－内点法混合优化算法应用到使用Ⅰ型能源集线器的 ＩＣＥＳ 中。 ＰＮ，ＥＨ
和 ζＣＨＰ ％分别设置为 １２ ＭＷ 和 １０％。
利用算法Ⅰ和算法Ⅱ分别计算 ＩＣＥＳ 中不同负荷水平下的可靠性指标。 图 ５ 为综合能源系统
中电负荷的 ＥＥＮＳｅ 和 σＰＬＣｅ指标值。 通过计算相对误差可知， 随系统负荷水平的增大， 使用算法Ⅱ
较算法Ⅰ的相对误差呈上升趋势。
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