摘要：与简单随机采样相结合的蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟法只有在采样规模足够大时才能得到高精度的计算结果，计算量较大。文中提出了用拉丁超立方采样和Oram—Schmidt序列正交化方法改善采样值对输入随机变量的分布空间的覆盖程度、提高采样效率的计算方法，并应用于概率潮流计算中。IEEE14节点系统和IEEE118节点系统的算例验证了该方法的有效性。与传统方法相比，文中所述方法可以降低采样规模，更有效地估计输出随机变量的统计参数和概率分布，同时保留蒙特卡罗模拟法的优点，在处理相同随机变量的一系列随机问题时可以显著降低计算量。

关键词：概率潮流计算 蒙特卡罗模拟法 拉丁超立方采样 

单位：华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室 北京市102206 香港理工大学电机工程系 香港