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在基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛（ MCMC）模擬法的概率潮流計算方法中，被廣泛應用的Gibbs采樣算法需要進行大量復雜的迭代運算才能得到較精確的計算結果。針對該算法的缺陷，提出基于切片采樣（ slice sampling）算法的MCMC方法，并應用于風力發電并網系統概率潮流計算中。首先，采用加權高斯混合分布（ WCMD）對風電場出力進行建模；然后，通過切片采樣算法對風電場出力的概率分布進行采樣，從而構建出風電場出力的樣本空間；最后，對樣本空間中的每組采樣點進行潮流計算，并在含有風電模型的IEEE 39節點系統中與Cibbs采樣算法得到的結果進行比較。結果表明：切片采樣算法能夠顯著提高傳統MCMC方法的計算準確度；同時，在與Gibbs算法采樣迭代次數相同的情況下，切片采樣算法所生成的馬爾科夫鏈可以更快、更穩定地收斂于平穩分布。
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