《表2 不同越限概率要求下的ATC》

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《基于SDAE特征提取的含风电电网可用输电能力计算》

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假设某时刻超短期风电出力服从3种不同的概率分布场景:（1）正态分布，均值1 680 MW，标准差60MW，偏度系数0；（2）β分布，均值1 727 MW，标准差60 MW，偏度系数0.25；（3）β分布，均值1 764MW，标准差60 MW，偏度系数0.50。利用2种方法计算以上分布场景的ATC:（1）本文方法，Gram-Charlier级数取前6阶；（2）蒙特卡洛仿真，生成3 000个风电出力场景，利用样本场景的累积分布函数计算ATC。本文方法和蒙特卡洛仿真都使用深度学习模型计算确定性场景的TTC，其中后者对每个样本场景都进行准确的TTC计算，因而可以获得准确的TTC累积分布函数和ATC结果。不同越限概率要求下2种方法的计算结果对比如表2所示。