发输电组合系统可靠性评估方法综述

该文简要介绍了发输电组合系统的可靠性评估方法,包括解析法、模拟法以及其他人工智能方法等;总结了发输电组合系统可靠性评价的传统指标体系.     

基于电磁暂态仿真的电压骤降概率评估

为了准确预测电力系统中电压骤降的特性及后果,提出了基于非序贯Monte-Carlo模拟和电磁暂态仿真相结合的电力系统电压骤降的概率评估新方法和概率评估指标体系。Monte-Carlo法的优点在于能反映电力系统的随机特性,使用该方法几乎不受系统复杂性的限制。算法利用Monte-Carlo仿真得到各种故障信息,通过仿真程序PSCAD/EMTDC对Monte-Carlo模拟法随机产生的各种故障形态进行仿真计算,最后分析统计得到系统和敏感负荷点电压骤降的各项概率指标。文中以RBTS标准测试系统为例进行了分析计算,结果表明模型和算法是可行的。     

海洋结构疲劳可靠性的定量评价方法

回顾和总结了海洋钢结构疲劳可靠性定量预测技术的进展进程,将海洋石油钢结构疲劳可靠性预测技术分为两大类.第一类为概率可靠性评价方法,包括一阶二矩法、改进的二阶矩法、数值模拟法和寿命分布法等概率分析方法;第二类为模糊及概率疲劳可靠性预测方法,包括数学规划法、参数离散法和模糊数值模拟法.文中对预测技术的适用性作了系统的评述.     

一种评估大规模电力系统可靠性的新算法

提出了一种评估发输电合成系统可靠性的新算法。该算法以传统蒙特卡罗模拟法为基础,在模拟前,对系统中所有的单、双重故障进行筛选,形成双重故障加速表;在模拟过程中,考虑所有多重故障,并使用双重故障加速表来评估多重故障。引入了启发性算法思想以削减计算量,提出了基于同心松弛的相关区域、调整区域的概念,并将它们用于判断故障元件相关程度,从而有效地对预想事故进行筛选。它们还用于系统潮流重分布和潮流调整。对ＩＥＥＥＲＴＳ系统（２４母线,３８条线路,３２个发电机）和东北电力系统（３３１母线,４６７条线路,１７９个发电机）进行了可靠性评估。结果表明,这种新型算法是可信的和有效的。新算法在系统规模扩大时,计算量的增长方式近似线性。因此,提出的新算法可以有效地对规模较大的系统进行可靠性评估。     

北区过渡带水平井B58A53产能预测研究

对水平井产能预测大体分为两种方法:解析法和数值模拟法。通过利用数值模拟方法对北区过渡带水平井B58A53进行了产能预测,最终得出水平井B58A53最优日产液量和最优生产压差,对水平井日后生产措施的调整与规划具有一定理论和现实意义。     

开放式基金的流动性风险管理

对基金持有人未来赎回量的估算方法、资产流动性评估指标体系、与一定时期赎回需求相适应的投资组合的构造、从外部融资等开放式基金流动性风险管理的重要环节进行探讨,其中历史法、参考法、未来预测法、模拟法是估算未来赎回量的主要方法,股票流动性评估与投资组合变现能力评估是基金资产流动性评估的主要组成部分.     

网络系统可靠度和单元概率重要度的随机模拟分析

网络系统可靠度研究方法主要有概率解析法和随机模拟法.随机模拟法通常被认为收敛速度慢且无法计算系统的单元概率重要度,从而不被主流研究者重视.深入探讨了随机模拟法的特点,理清了一些关于该方法的常见误解,并给出了采用随机模拟法计算网络系统单元概论重要度的有效算法.最后给出算例,证明了随机模拟法的有效性以及在大规模复杂网络上的优越性.     

农村电网可靠性评估方法研究

本文基于笔者从事的农村电网可靠性评估研究课题，对国内外农村电网可靠性评估方法进行了系统的研究。相信分析阐述了当前国内外主要采纳的四种方法：解析法、模拟法，混合法，人工智能法，尤其对解析法进行了较为深入的研究探讨，新方法的提出离不开对传统方法的继承，相信本文的研究对于农村电网可靠性评估新方法的提出有着重要的参考价值和借鉴意义。     

煤层开采导水裂隙带发育高度研究综述

导水裂隙带发育高度研究在矿井水灾防治、水体下采煤及保护层开采中具有重要的意义。在系统总结前人研究成果的基础上,分析了导水裂隙带高度不同研究方法的基本原理,对研究方法进行了总结分类。综述了力学解析法、数值模拟法、相似材料模拟实验、统计预测法、非线性预测法、综合确定法及现场实测法的研究现状及进展,分析了不同预测方法的不足和发展趋势。     

基于高频数据的时变VaR建模和预测研究

提出了VaR时间序列动态预测的方法.首先以上证综合指数和深证综合指数日内分钟数据为基础,根据不同方法计算出每日VaR值,然后给出了VaR时间序列的统计特征,包括平稳性和长记忆性,最后对VaR序列建立ARMA模型和ARFIMA模型,并比较了两种模型预测效果.我们的结果表明:1)基于德尔塔正态法的VaR序列其ARMA模型预测效果好于历史模拟法和蒙特卡洛模拟法的预测效果;2)尽管VaR序列存在长记忆性,但所有VaR序列的ARMA模型预测效果好于ARFIMA模型的预测效果.     

基于GRU与PCA-TL的热应力下IGBT故障预测

针对热应力下绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor, IGBT)的性能随时间逐步退化的特性,将深度学习中的时间序列预测算法应用到IGBT故障预测中,提出了基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)与主成分分析-迁移学习(principal components analysis-transfer learning, PCA-TL)的故障预测新方法。该方法以电参数集电极-发射极电压V_CE作为衰退参数,采用GRU模型构建衰退参数与故障时间的映射关系;利用PCA技术综合相异分布特征的IGBT故障指标,引入TL方法,通过微调GRU预测模型的参数完成从源域到目标域的迁移,实现目标域样本的故障预测。实验结果表明,基于GRU的故障预测模型具有较高的预测精度,与长短期记忆(long short-term memory, LSTM)算法相比,训练速度更快;PCA-TL方法可实现同类器件不同工况下的故障监测任务。验证了所提方法的可行性和正确性。     

基于元胞自动机的可修复网络系统可靠性评估模型

为了实时有效评估可修复网络系统的可靠性,克服枚举法的状态空间爆炸问题和马尔科夫过程分析只针对一种系统结构的缺陷,提出了一种基于元胞自 动机的网络系统可靠性评估模型?该模型从节点的内在失效概率和网络结构角度,建立元胞自动机的邻域和状态转移函数,提出可修复网络系统演化模型;在离散演化周期内,利用元胞自动机的传播特性算法定期检测系统的瞬时可靠性,累积得到可修复网络系统的近似稳态可靠性?该模型结合解析法和模拟法优点,得到与时间相关的可修复系统稳态可靠性?该算法分别与状态枚举法?蒙特卡罗法进行仿真对比,仿真结果表明,该方法可准确描述可修复网络系统的稳态可靠性,该方法也适用于其他大规模可修复系统可靠性评估?     

钢的连续冷却转变图的预测研究进展

对钢的连续冷却转变图的预测方法进行了综述,指出：物理模拟法根据相变理论建立物理模型,然后进行数值计算,它具有坚实的理论基础;Scheil法根据等温转变图推算连续冷却转变图;统计方法包括经验公式法和人工神经网络法,它们不考虑问题的物理意义,只根据实验数据本身进行预测。几种方法各有所长,但也都存在一些不足,在实际工作中应综合使用。     

组合网络的最小项矢量法故障诊断

本文从布尔函数的积之和范武以及积之和范式的运算特点出发导出了一般布尔函数间的数值——运算布尔函数的最小项矢量运算,进而提出了最小项矢量代数的概念.作为这个代数系统的一个应用,着重介绍了最小项矢量(MV)法诊断组合网络的一般技术,其中包括:单故障完全测试集的生成,故障检测测试集的生成,故障定位测试集的生成以及故障字典的编排.这个方法作为探讨故障诊断算法数值化是一个尝试,同时它又为经典布尔差分法的计     

复杂配电网的供电可靠性定量评估

为了快速而有效地分析配电网中可能出现的各种故障所产生的后果,提出了一种能较准确进行复杂配电网供电可靠性定量评估的故障遍历算法．该算法引入了数据结构中的深度优先搜索、广度优先搜索以及邻接表的概念．其中：将深度优先搜索方法用于搜寻故障失电区域以及可操作和不可操作恢复供电区域;用广度优先搜索方法寻找对非故障区恢复供电后潮流可能发生变化的线路;用基于邻接表的“前推后代”潮流算法校验供电恢复路径是否可行．算例分析表明,本文的方法能适用于对复杂配电网供电可靠性进行定量评估．     

基于噪声特性的语音增强算法

针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train四中噪声对DNN进行训练;在分类阶段,将提取的噪声输入训练好的DNN中,得到分类结果,并对分类性能进行评估。其次,采用PESQ,LSD及SNR等语音评估方法,对不同的含噪语音在不同信噪比、不同语音增强算法下进行评估。语音增强算法包括子空间法、维纳滤波算法、谱减法及对数最小均方误差法(log MMSE),噪声包括babble,car,street,train,信噪比为-5db,0db和5db,并对通过评估得到的值采用平均值法得到噪声和语音增强算法的最佳匹配;最后,针对不同分类噪声,采用不同的增强算法进行语音增强,并对4种噪声之外的噪声根据本文算法选取相应的语音增强算法。     

基于单片机和FFT法的高性价比失真度测仪

本文并讨论了当前对正弦信号失真度的主要方法(模拟法,曲线拟合法和FFT法)的优点和局限性,分析了失真度测量技术的难点和技术状况;提出了一种基于单片机(C8051F)和FFT(Fast Fourier Transform)算法的正弦信号失真度测量仪的高性价比设计方案,实现以较低的成本对正弦波信号失真度的精确可靠评价。     

基于CDET/MPSO-SVM的道岔故障诊断

针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道岔智能故障诊断方法.首先,通过分析S700K转辙机动作机理,将功率曲线分成启动、解锁、转换、锁闭、构通表示5个阶段,分别提取各阶段道岔功率曲线相应的特征集;然后,利用补偿距离评估技术对提取的特征候选集进行降维,选出敏感特征;最后,引入扰动项和动量项对粒子群算法进行改进并优化SVM相关参数,作为分类器对道岔故障进行预测,并与基于PSO-SVM,SVM等分类算法进行比较.仿真验证表明:该方法诊断正确率达到97％以上,能有效地识别道岔故障类型.     

基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算,结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。     

油井增产措施效果预测方法研究

通过分析不同影响因素与措施效果的内在联系,采用经验类比法与BP神经网络法建立了措施效果的预测模型。模型克服了解析法、数值模拟法、统计回归法进行措施效果预测的固有缺陷,综合考虑了影响措施效果的油藏地质、开发工艺等因素,可以方便地预测措施后的产量递减规律。实例应用表明,两种预测方法单井次最大相对误差25%,平均相对误差15%,取均值后单井次最大相对误差18%,平均相对误差8%,基本能够满足矿场进行措施效果预测的工程需要。