面向突发事件的电网韧性能力评价及构建方法

近年来,我国对电力系统面对突发事件时的性能表现提出了更为严格的要求,利用韧性的概念构建电网系统能够实现应急全周期内避免损失.文章利用应急管理理论分阶段刻画韧性的特征,在描述突发事件下电网韧性能力的同时提出了一种定量评价电网韧性的方法,它侧重于电网在突发事件发生后随着时间的推移维持稳定、抵抗中断、恢复性能的调整能力:利用给出的韧性评价指数结合电网特有的包括运行模式、组件物理强度和网络拓扑结构在内的电网特征,针对性地描述了能够增强电网韧性的措施.最后举例选取N-1准则措施利用PSCAD软件进行仿真模拟,利用韧性评价指数说明N-1措施能够增强电网韧性的同时,验证了韧性评价指数的合理性.电网实例引用IEEE14节点模型.     

能源互联网与能源路由器

日益紧张的能源供需矛盾和环境压力等要求可再生清洁能源应该在未来能源体系中承担主要能源供给任务.能源传输技术、存储技术、信息通信以及高性能计算技术的发展为有效利用分布式、间歇性可再生能源提供了技术支持.针对类似于信息互联网式的能源互联网愿景,本文探讨了以能源路由器为核心交换装置的能源互联网实现模型,从能源路由器的实现目标,已有支撑技术和实现部署方式等方面分析了涉及的关键技术,并结合已有研究成果说明了该领域亟需突破的研究方向.     

智能电网基本理念阐释

由于可再生能源开发利用的快速发展,世界各国面临着可再生能源如何接入及充分利用等一系列问题,而智能电网则是应对这些挑战的有效战略措施.智能电网具有强大的功能、显著的综合效益和广阔的发展前景,是世界电网发展的趋势.但是智能电网不是一个单纯的技术问题,它涉及许多重要的基本理念.厘清这些理念对于科学高效地实施智能电网、对于技术创新和产业发展至关重要.为此本文从智能电网的特点、智能电网的总体设想和技术内涵、与智能电网相关的技术、智能电网的近期与远期目标以及在实施智能电网时需要注意的事项等方面阐释了智能电网的基本理念.     

一种动态数据网格副本创建策略设计与仿真

数据网格提供了地理分布的大量共享数据资源,然而互联网的高访问延迟降低了数据访问的效率,创建副本是一个有效的方法,而在何处放置副本是一个具有挑战性的问题.从应用环境和用户访问特征出发,讨论了副本创建位置、粒度和时机,提出了一种基于副本共享组的副本创建模型,可以获得优化的副本创建位置,构造了一个副本创建代价函数,由系统的传输速率、拓扑结构和用户访问特征共同决定.并给出了确定副本创建位置的有效算法.分析和仿真实验表明,自适应副本管理方案具有动态性、适应性和可扩展性,能较好地适应数据网格的特性,可以有效降低访问延迟,提高数据访问效率.     

一种基于自适应网格IMM的自适应采样周期算法

提出一种自适应网格交互多模型下采样周期自适应的算法。在自适应网格交互多模型算法中,中心模型参数变化率反映了系统模型与目标机动水平间的匹配程度,而两者的匹配程度直接影响目标的跟踪精度。利用中心模型参数变化率对采样周期进行控制,并引入可控参数对平均采样周期进行灵活调整。仿真结果表明在自适应网格交互多模型下,提出的自适应采样周期算法比固定采样周期算法及基于预测协方差的自适应采样周期算法具有更好的性能。     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .     

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用 BP神经网络的非线性函数逼近能力 ,由实验观察数据列计算系统的 Lyapunov指数谱 .实例计算表明 ,此种方法精度较高且计算量较小 ,有重要的实际意义.     

基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法

在过程控制中,当参数仅能以低采样率获得时,数据恢复就在建模中显得非常重要.本文提出了基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法.待恢复数据的先验知识采用凸集表达,并利用向凸集迭代投影(POCSProjection onto Convex     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题,提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型.通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向,使网格细胞具有特定的感应方向,仅对特定方向上的速度产生响应.基于改进的吸引子网络模型,构建多尺度网格细胞群,并对空间进行表征.仿真结果表明,改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度,准确整合速度信...