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风电和光伏的出力波动性让传统潮流计算有点力不从心，这时候概率潮流就派上用场了。咱们今天拿IEEE33节点电网当小白鼠，用蒙特卡洛法搞点有意思的电压概率分析

news 2026/8/16 15:15:06

基于蒙特卡洛法的概率潮流以IEEE33节点的电网为研究对象建立了光伏和风电的概率出力模型采用蒙特卡洛法进行随机抽样之后基于抽样序列进行概率潮流计算最后得到电网的电压概率出力曲线程序有基于matpower和非matpowe的

先说说核心思路：生成大量符合概率分布的随机样本→挨个做潮流计算→统计电压分布规律。这里的关键在于怎么处理新能源的随机性。比如风电出力可以用两参数威布尔分布建模：

% 风速生成 shape = 2; scale = 8; % 形状和尺度参数 wind_speed = wblrnd(scale, shape, [sample_num,1]);

光伏这边要考虑Beta分布模拟光照强度：

# Python版光伏出力生成 alpha, beta = 0.9, 1.5 solar_irrad = np.random.beta(alpha, beta, n_samples)

在MATPOWER环境里做潮流计算确实方便，但有时候需要自己造轮子。比如处理节点注入功率时，可以这样动态修改节点数据：

% 修改PQ节点注入 mpc.bus(:,PD) = load_base + load_var*randn; mpc.bus(:,QD) = mpc.bus(:,PD).*0.6; results = runpf(mpc);

不过当需要处理上千次抽样时，纯MATLAB可能有点慢。这时候用Python+PyPower的组合更灵活：

from pypower.api import runpf, case33bw case = case33bw() case['bus'][:, 2] = modified_load # 修改负荷 results = runpf(case)[0]

有个坑要注意：新能源接入点的选择会影响电压分布。比如把风电接在末端节点时，电压波动会比接在主干节点大得多。这从我们跑的5000次抽样结果就能看出来：

% 电压统计 volt_stats = zeros(33,3); % 均值、95%分位、5%分位 for i = 1:33 volt_stats(i,:) = [mean(V(:,i)), quantile(V(:,i),0.95), quantile(V(:,i),0.05)]; end

最终生成的电压包络曲线特别有意思——光伏接入点的电压中午下凹明显，而风电接入点则在夜间出现更大的波动幅度。这其实反映了新能源不同时段出力特性的差异，用热力图展示更直观：

plt.figure(figsize=(12,6)) sns.kdeplot(x=time_points, y=node17_voltage, cmap='viridis') plt.title('节点17电压概率分布') plt.colorbar(label='概率密度')

代码里有个小技巧：在生成随机样本时，用拉丁超立方抽样代替纯随机，能让收敛速度加快不少。特别是当样本量在1000以下时，这种方法比简单随机抽样更有效率：

from scipy.stats.qmc import LatinHypercube sampler = LatinHypercube(dim=2) sample = sampler.random(n=500)

搞概率潮流最过瘾的就是看结果分布——那些教科书上的理论分布，在真实电网模型中居然能呈现出蝴蝶效应般的复杂形态。下次试试把电动汽车的充电随机性也加进来，说不定会有更有趣的发现。