采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算

（自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计）

拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反映随机变量的整体分布的方法。

其目的是要保证所有的采样区域都能够被采样点覆盖。

该方法分成以下两步：①采样。

对每个输入随机变量进行采样，确保随机分布区域能够被采样点完全覆盖。

②排列。

改变各随机变量采样值的排列顺序，使相互独立的随机变量的采样值的相关性趋于最小。

利用MATLAB自带的拉丁超立方采样函数lhsnorm()实现功率采样。

程序的编写基于matpower程序包，此程序包主要进行各种潮流计算。

程序所使用的已知量参考文献，包括各节点的注入功率，1、2号节点发电机状态。

采样次数为400次，最后的结果为线路5-6的有功概率密度分布，和节点电压概率分布曲线。

这段程序主要是基于拉丁超立方采样的概率潮流计算。它使用了IEEE14节点数据，并通过概率分布生成了节点注入功率和发电机状态的随机数矩阵。然后，通过改变节点注入功率和发电机状态，进行潮流计算，并得到支路和节点的概率分布。

这段程序主要是基于拉丁超立方采样的概率潮流计算。它使用了IEEE14节点数据，并通过概率分布生成了节点注入功率和发电机状态的随机数矩阵。然后，通过改变节点注入功率和发电机状态，进行潮流计算，并得到支路和节点的概率分布。

程序的主要功能是进行概率潮流计算，用于分析电力系统中节点注入功率和发电机状态的随机变化对支路有功功率和节点电压的影响。它可以应用在电力系统运行和规划中，用于评估系统的可靠性和稳定性。

程序的主要思路如下：

1. 初始化相关变量和数据结构。

2. 生成节点注入功率的随机数矩阵，其中节点的有功无功注入服从正态分布，并进行拉丁超立方采样。

3. 计算生成离散随机变量的实际概率，并利用二项分布生成离散随机变量。

4. 生成发电机状态的随机变量。

5. 进行潮流计算，通过改变节点注入功率和发电机状态，得到支路有功功率和节点电压的概率分布。

6. 绘制支路和节点的概率密度曲线。

程序中还包含了一个子函数`change_temp`，用于改变节点的注入功率和发电机状态。它接收节点数据文件、节点注入功率和发电机状态作为输入，然后修改节点数据文件中的相关参数，并返回修改后的节点数据文件。

程序涉及到的知识点包括概率分布、拉丁超立方采样、二项分布、潮流计算和概率密度曲线绘制等。

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