简介： 本发明提出一种源‑荷互动电力市场下的在线字典学习概率最优潮流方法，本发明从大量蒙特卡洛模拟抽样样本中训练得到出现频次最高的结果，有效避免了大量重复性计算直流最优潮流。本发明借助字典学习理论广泛应用于信号处理领域，该理论基于获取的基信号组建字典，将大量丰富的信号表征为字典中的字节的线性组合。本发明重点关注当已知系统参数随机变量，例如新能源发电、节点负荷注入功率的预测序列样本时，如何获得未来时刻系统状态量（如线路潮流、发电机调度决策、节点边际电价、阻塞状态）的条件概率分布。本发明相比传统的基于蒙特卡洛模拟的概率最优潮流方法，能满足在线计算的要求。