考虑设备风险和风光不确定性的园区综合能源随机优化运行

综合能源系统因其能源梯级利用的高效性被广泛应用,而在运行过程中各设备的潜在故障风险与风光出力波动会成为系统供能稳定性的安全隐患。为此本文首先基于设备负载率建立了故障概率模型与设备风险模型。其次针对风光出力的不确定性采取蒙特卡洛采样法生成典型场景,建立了考虑设备风险与风光不确定性的综合能源多目标随机优化模型,运用分段线性化、宽容分层序列法将该模型处理为混合整数模型。最后通过算例仿真表明所提优化模型能够兼顾运行风险与经济成本,相较于传统经济调度,在总成本仅上升了9.6%时、设备风险降低了79.3%,证明了模型的经济性与安全性。     

基于LHS-CPSE的非侵入式边坡可靠性分析方法及其应用

边坡可靠性分析大多以侵入式随机有限元法为主,具有抽样次数多、耗时长、通用性差等缺点,而非侵入式可靠度分析方法能够很好的解决上述问题。本文提出一种基于LHS~CPSE的非侵入式边坡可靠性分析方法（简称LHS~ CPSE法）,并以西北地区某公路边坡为案例验证LHS~CPSE法的可靠性,同时将其应用在坡体开挖方案决策中。研究结果表明：LHS~ CPSE法与直接蒙特卡洛法结果非常接近,验证了该方法准确性和可靠性;3阶CPSE随机展开模型较2阶CPSE随机展开模型计算精度略高0.23%,但前者的计算效率是后者的1/3,兼顾精度和效率推荐采用2阶CPSE随机展开模型;随着Ⅰ级边坡平台宽度的增加,开挖量与边坡平均安全系数呈递增趋势,但可靠度呈“先急剧增大,再趋于稳定”的态势,兼顾工程造价与安全考虑,其边坡平台按照4.5 m设计较为合理;LHS~CPSE法能够快速准确的计算边坡的可靠度,可以为边坡设计和决策提供技术支撑。     

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。     

基于LCT望远镜接收机230 GHz固定衰减器的设计研究

基于吸收式衰减器原理,分别设计和仿真了圆弧形和柳叶形的固定式衰减器,在200～260 GHz频率范围内能够实现10dB和20dB两种规格的衰减,衰减精确度均低于±1.3dB.     

软时间窗与随机航行时间的不定期船舶航线规划

为优化航线设计,降低船舶企业运营成本,在研究VRP(Vehicle Routing Problem)的基础上,将其方法扩展应用到不定期船舶调度问题,船舶运输需要在路径优化时同时考虑不确定航行时间及需求时间窗,用线性近似的方法来消除不确定航行时间的影响,通过惩罚函数的引入表示需求时间窗,建立充分考虑时间因素的数学模型,以总成本最小为目标.运用扫描法和禁忌搜索算法,将问题分为二个阶段,第一阶段,通过扫描法将VRP转化为TSP(Traveling Salesman Problem),然后用禁忌搜索算法解决TSP,通过算例证明了提出算法的有效性,为实际不定期船舶的航线规划提供了参考.     

随机型协同时隙分配模型

为解决机场概率容量条件下的协同时隙分配问题,提出了随机型协同时隙分配策略. 根据机场容量预报的更新模式,分别建立了静态模型和动态模型,模型以各种概率容量情景下的总航班延误损失期望最小为功效性目标,以各种概率容量情景下的平均旅客延误时间期望最小为公平性目标,在满足有效性约束的基础上,为进场航班分配时隙;并采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解模型. 以某机场运行数据为例进行仿真验证,与随机型地面等待经典模型相比,本文模型实现了机场概率容量条件下时隙资源的功效、公平、有效分配.     

基于QoS的网格服务匹配随机Petri网模型

提出了随机Petri网网格服务质量模型,对网格调度实体和过程进行抽象和简化;图形化地反映当前网格资源分派状况,利用经验学习的方法对网格服务进行匹配,并对网格服务质量进行了定量分析.为网格服务质量评价提供了一个定性和定量的评价方法,对于减少网格服务资源冲突、提高服务质量具有重要意义.     

Consistent forecast intervals when the forecast-period exogenous variables are stochastic

Derivation of prediction intervals in the k-variable regression model is problematic when future-period values of exogenous variables are not known with certainty. Even in the most favourable case when the forecasts of the exogenous variables are jointly normal, the distribution of the forecast error is non-normal, and thus traditional asymptotic normal theory does not apply. This paper presents an alternative bootstrap method. In contrast to the traditional predictor of the future value of the endogenous variable, which is known to be inconsistent, the bootstrap predictor converges weakly to the true value. Monte Carlo results show that the bootstrap prediction intervals can achieve approximately nominal coverage.     

基于PMP模式的IEEE 802.16 系统中Ranging问题

研究了IEEE802.16在PM P(点到多点)模式下的Rang ing过程中竞争冲突问题.运用生灭过程分析了在确定SS数目的情况下需要Rang ing的SS数量模型,并计算出了需要Rang ing的SS数量的稳态解.根据随机过程理论提出了SS在Rang ing过程中单步竞争转移模型,在此基础上以单位Rang ing带宽下SS的Rang ing竞争成功率最大为原则推导出了最优的Rang ing带宽.最后,分别在非最优带宽、Sungm in给出的带宽和最优带宽下对Rang ing过程进行仿真,结果表明,最优Rang ing带宽下比其他2种带宽下的Rang ing成功率提高20%,而Rang ing的竞争次数和总的Rang ing时延分别降低25%和20%.     

电力及可再生能源证书最优订购策略

文章考虑由一个发电厂和两个电网企业组成的电力供应系统,研究了两个对称的电网企业的电力和可再生能源证书的联合订购策略.经分析发现,虽然政府规定交易需要配备相应比例的可再生能源证书,但是由于可再生能源证书的需求是依赖于电力的需求量的,所以其决策是可以独立于电力交易的;而可再生能源证书的最优订购数量与其批发价格和政府罚金的比例有关,当该比例较小时,电网企业购买证书的数量较多,反之亦然.文章还研究了两个电网企业间需求的关联性对各自订购策略及成本的影响,并发现当需求正相关时,随着相关系数的增大,电网企业订购证书的数量逐渐减少,而相应的成本却逐渐增加;当需求负相关时,结论相反,而政府则可以通过调节罚金以降低这种影响.