摘要：为了加快复杂电网可靠性评估的计算效率,该文提出一种基于分布估计与智能存储的大电网可靠性评估方法。该方法在抽样阶段与状态评估阶段对传统的可靠性评估方法进行综合改进。在抽样阶段,通过改进分布估计算法,提高种群的优良性,快速实现对状态空间的约减,在约减后余下高失负荷密度的状态空间中随机抽样,达到减小方差的目的。在状态评估阶段,引入基于双十字链表的智能存储技术,在加快状态搜索匹配速度的同时,避免对同一状态序列重复进行最优潮流计算,进一步地提高计算效率。最后在典型IEEE-79节点的电力系统中对该方法进行测试,结果表明,该方法相比于重要抽样等方法,不仅具有更高的精度,而且计算速度更快,算例仿真验证该方法的有效性与可行性。

关键词：分布估计算法 智能存储 可靠性评估 

单位：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学); 北京市昌平区102206