谢瀚阳，彭泽武，杨秋勇，蔡雄，温柏坚

（广东电网有限责任公司，广东广州 610106）

电网建设过程中，对于电网进行有效、准确规划能够确保电网建设过程中资金的合理、充分利用以及电网运行应用的安全、稳定与经济性[1]。作为电网建设的基础，电网规划工作具有高度复杂性，这种高度复杂性主要体现为电网规划指标的不确定性、相关性以及专业性[2]。准确分析电网规划指标间的相关性可降低电网建设过程中的计算误差，提升电网建设工程的稳定性与经济性。

电网规划指标相关性主要描述电网规划中单个节点指标的时间相关性与多个节点指标之间的空间相关性[3-4]，两者分别体现节点相邻时刻指标状态之间的相关性和不同节点指标数据间的相关性[5]。连续状态马尔科夫链模型（Continuous Slate Markov Chain，CSMC）能够体现时间离散但状态连续的无记忆随机过程，能够基于相邻时刻状态间的相关性获取下一时刻状态的概率抽样值[6]。由于Copula 函数对于电网规划指标的分布模型无特殊限制，因此可依照Copula 函数特征拓展CSMC 模型。作为处理多元随机变量相关性的数学方法，Copula 函数具有高度灵活性，其利用多元随机变量联合概率分布函数的构建确定多元变量间的相关性[7]。基于此，提出基于CSMC 模型的电网规划指标相关性计算方法，从电网规划节点指标的时间与空间两方面准确计算电网规划指标的相关性。

1 电网规划指标相关性计算方法

1.1 构建多元指标一阶CSMC模型

根据电网规划指标边缘分布函数（概率分布特征）、节点指标空间与时间的相关性，综合多元指标概率分布模型与CSMC 模型能够设计一个可同时分析电网规划指标空间与时间相关性的多元指标CSMC 模型。……