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文献[1]由H.P.Hong提出了点估计法的概念，这一方法被学者们总结为Hong氏点估计法，可以概括为，有n个随机变量，取m个估计点，利用 个组合进行计算，得出待求随机变量的2m-1阶矩，再求出其概率分布[ ]。33626
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文献[2]分析Hong氏点估计的方法来研究不确定性的概率潮流问题，提出了四个不同的点估计方案来测试概率潮流问题，在IEEE 14和IEEE 118总线测试系统上测试，并和蒙特卡罗法的得出的结果进行对比，表明了当考虑大量的随机变量时,使用2 m + 1点估计方案可以提供最佳的性能[ ]。论文网
文献[3]提出了一种基于一个有效的点估计法的新的随机潮流算法。假设总线注入和线路参数的不确定性可以估计或测量。文献展示了如何在潮流计算中估计相应的不确定性。该方法可以与任何现有的确定性潮流程序直接使用。对于有m个参数的不确定系统，计算2m次潮流，并计算加权以解在2m位置的评估值来计算潮流解分布的统计矩，最后进行概率拟合。文章结合使用几种IEEE测试系统模拟和分析，并与那些来自蒙特卡罗模拟技术的结果比较，验证了该方法的性能[ ]。
文献[4]提出了一种考虑风速的相关性的基于点估计法(PEM)的概率最优功率流(POPF)技术。相关的风速以不同分布转化为随机变量相关的正态分布和独立的正态分布，传统的2m+ 1点估计方法可以适用于解决考虑风速相关性的概率最优潮流。IEEE 14总线系统，IEEE 118总线系统，以及在中国西南的一个含风电场的实际应用系统证明了该方法的有效性[ ]。
文献[5] 提出了两点估计法（2PEM）的应用来说明考虑到不确定性的最优潮流（OPF）在电力市场环境下的竞争力。这些不确定性可以看作是促使市场参与者的行为“不可预测”的方式，经济压力的副产品。文中使用的方法是，n个变量需要计算2n次确定性OPF，得到相应的概率密度函数的前三个时刻的结果。该方法在一个简单的3节点系统和一个更真实的129节点测试系统上进行验证。验证的结果和MCS法得出的结果相比得出准确性。结果表明，和MCS方法相比，该方法可以得出一个高精度的平均值。对于标准偏差来说, 当不确定变量的数量相对较低或当他们分散并不大的情况下结果会更准确。2PEM的另一个优点是，它不需要用概率分布的计算中的非线性函数的导数[ ]。
文献[6] 提出了两点估计方法来评估电力传输能力的不确定性。文章假定线路及母线注入传输能力的计算中所涉及的不确定性可以估计或测量，展示了如何估计相应转移能力的不确定性。对于具有N个参数不确定系统的两点估计法，使用2N次计算传输能力的量化不确定性，而不是使用大量的模拟中的Monte Carlo方法，利用得到的传输能力的不确定性信息和所期望的可靠性水平，足够的输电可靠性裕度可确定为每个传输服务。该方法可以直接使用确定性的计算机程序。该方法的测试结果与蒙特卡罗模拟和截断的泰勒级数展开法进行比较来验证其准确性[ ]。
文献[7]提出了采用结合累积量法和Gram-charlier级数展开的方法，对接入风电场的系统进行了交流概率潮流分析。不仅考虑了负荷的波动性以及风电场出力的随机性，而且只需进行一次计算就可得到各节点的越限概率和支路潮流的过载概率，大大提高了计算效率，能为风电场的电力系统运行规划人员提供更简便的方法[ ]。
文献[8]提出了一种可以处理多个输入随机变量相关性的基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗模拟概率潮流计算方法，在同时考虑风力发电机和负荷不确定性的条件下，在IEEE14和IEEE118节点系统上进行仿真计算，仿真结果证明该方法具有速度快，精度高等特点，而且不论输入随机变量是何种概率分布类型均不受影响[ ]。