伴随着绿色、环保、可持续的发展理念深入人心,新型绿色能源在发电行业占比越来越大。新能源发电技术如光伏发电、风力发电等相较于传统化石能源发电而言具有绿色无污染的优点,但其受自然条件限制而具有的间歇性、随机性等特点使得电力系统的运行更加复杂。大量随机因素的引入使得电力系统的潮流解不再是一个确定的值,而呈现出概率特征,因此引入概率潮流的概念。本文针对传统概率潮流算法的优缺点结合不确定性量化理论对传统算法进行改进,在此基础上研究风电出力随机性以及受地理环境制约而具有的相关性对于潮流响应,如节点电压、支路功率的影响。具体研究内容及方法简述如下:(1)传统蒙特卡洛模拟需要大量样本来保证结果收敛,本文在蒙特卡洛的抽样过程中采用低偏差序列来代替传统的伪随机序列以实现较少的样本使结果收敛。考虑到风力发电的相关性问题,采用Copula理论建立联合正态分布模型来合理描述风速之间的相关关系。结合以上两个步骤对现有蒙特卡洛概率潮流算法进行改进,然后以IEEE-14节点测试系统为载体验证所提算法的准确性和计算效率。(2)针对混沌多项式展开代理模型方法在多维随机变量系统中,模型的建立过程复杂甚至于无法建立的问题,结合方差分解技术和灵敏度系数的概念在标准测试系统中计算输入变量(节点负荷)对于潮流响应(节点电压幅值、相角、支路功率)的一阶灵敏度系数,然后对混沌多项式展开式做简化处理,得到其稀疏表达形式。采用Nataf变换来控制输入变量之间的相关性,使之满足独立正态的要求作为混沌多项式展开模型的输入。在IEEE-9和IEEE-118节点测试系统中验证算法准确性与有效性并分析负荷及风电出力波动对于节点电压和支路功率的影响。算例分析表明在多维随机变量的系统中,满足一定的计算精度的要求下,所提算法模型建立需要的时间要远远小于未改进前的算法。(3)在IEEE-30节点系统中,以前面建立的混沌多项式稀疏展开模型来分析风电出力之间的相关性对于潮流响应的影响。算例分析结果表明,潮流响应均值不随风速之间相关系数的变化而变化,潮流响应标准差随风速相关系数的变化而呈现线性变化。