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Unified boundary and probabilistic power flow

机译：统一边界和概率潮流

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Different types of uncertainties exist in system data. Outages, errors in load forecasts and renewable generations are generally represented as probabilistic uncertainties. Load model coefficients and network parameters, on the other hand, are best represented as interval uncertainties. Irrespective of the nature of these uncertainties, all of them need to be considered in an integrated manner for proper system analysis. This paper tries to fulfill this precise need. By utilizing the synergy of boundary and probabilistic power flow algorithms, development of efficient line outage simulation and use of constant Jacobian approach, the computational burden has been kept to a manageable level. The proposed approach can be used for both transmission and distribution systems. Results for two transmission and one distribution systems have been obtained with various types of uncertainties. Validation of results has been done through the Monte Carlo Simulations (MCS).
机译：系统数据中存在不同类型的不确定性。中断，负荷预测中的错误以及可再生能源发电通常表示为概率不确定性。另一方面，负荷模型系数和网络参数最好用区间不确定性表示。无论这些不确定性的性质如何，都需要以综合的方式考虑所有这些不确定因素，以进行适当的系统分析。本文试图满足这一确切的需求。通过利用边界和概率潮流算法的协同作用，有效的线路中断仿真的发展以及使用恒定雅可比方法，计算负担一直保持在可管理的水平。所提出的方法可以用于传输和分配系统。已经获得了具有各种不确定性的两种传输和一种分配系统的结果。通过蒙特卡洛模拟（MCS）对结果进行验证。

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