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适用于非正定型相关性控制的改进拉丁超立方抽样方法

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本发明公开了一种适用于非正定型相关性控制的改进拉丁超立方抽样方法，包括：S1，获得输入变量的累积分布函数或大量实测的离散数据及各变量间的相关系数矩阵；S2，分布函数已知时采用重要抽样法抽取样本，未知时采用改进的拉丁超立方抽样法，得到样本矩阵；S3，基于正定谱分解法，对相关系数矩阵进行修正；S4，对修正后随机顺序矩阵的相关系数矩阵，进行Cholesky分解和相关变换；S5，通过指定的相关系数矩阵计算顺序矩阵，按顺序矩阵排序，确定最终的样本矩阵；S6，将样本矩阵带入节点，进行潮流计算,得到节点电压与支路功率，计算相对误差指标。本发明解决了输入变量分布函数未知和非正定矩阵无法分解的问题，扩大了拉丁超立方抽样方法的适用范围。

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公开/公告号CN107436971B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-02

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN201710549887.3
发明设计人徐青山;杨阳;
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申请日2017-07-07
分类号G06F30/20(20200101);
代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;
代理人杜静静
地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
入库时间 2022-08-23 11:15:41

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