庄汝学，耿 莲，王 慧，姚浩威，黄 欣，赵凌骏，双滟杰，赵 渊

(1.苏州电力设计研究院有限公司，江苏 苏州 215000;2.重庆大学 电气工程学院，重庆 400044)

蒙特卡罗仿真(MCS)因其灵活性和易于实现性在大规模电网可靠性评估中受到广泛关注[1]。MCS的收敛性主要取决于系统可靠性水平，对于高可靠性系统，为达到给定仿真精度所需样本容量通常较大，导致仿真时间很长，而方差削减技术则成为加快MCS仿真效率的有效手段。

重要抽样(IS)法是一种广为关注的高效方差削减技术，它通过改变随机变量的概率密度函数(PDF)，使得对电网停电风险起重要作用的系统状态更易被抽取，从而实现电网可靠性MCS的速度显著提升[2]。优化求取重要抽样概率密度函数(IS-PDF)的参数是IS取得良好加速性能的关键，如果求取的IS-PDF参数不合适则可能导致相反效果，降低仿真效率。近年来，交叉熵法(CEM)因其在MCS中的高效加速效果而备受关注。CEM首先被用于发电系统充裕性评估[3-5]，然后被进一步应用于旋转备用充裕性评估[6-7]、组合系统充裕性评估[8-14]和短期运行风险评估[15-17]。

CEM的核心思路为：由于理论上的最优IS-PDF(即零方差PDF)无法获取，退而求其次，可求取与理论最优IS-PDF之间的交叉熵(衡量两个PDF相似性的指标)最小的PDF作为实际的IS-PDF。将交叉熵概念引入电网可靠性的MCS后，可有效克服原始MCS收敛慢的缺陷。在现有研究中，CEM法采用迭代算法实现对IS-PDF的参数寻优，每次迭代都随机抽取固定数量(即预抽样样本数)的系统状态进行系统性能评估，并将其中不良系统状态用于IS-PDF的参数迭代计算。……