基于多项式混沌展开的电力系统概率可用输电能力评估

大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。

基于多项式混沌展开的交直流系统全纯嵌入概率潮流计算方法

为快速、准确量化分析风电出力不确定性对交直流电力系统潮流分布的影响,提出一种基于多项式混沌展开(PCE)的交直流电力系统全纯嵌入概率潮流计算方法。该方法首先根据风电出力的概率分布特征选择最优正交基函数,构造近似风电出力概率分布特征的PCE表达式;其次,将该PCE表达式引入交直流电力系统的全纯嵌入潮流方程中,构建基于PCE的交直流电力系统全纯嵌入概率潮流计算模型;再次,通过Galerkin投影将所构建的全纯嵌入概率潮流计算模型转化为高维确定性全纯嵌入潮流计算模型;然后,借助确定性全纯嵌入潮流模型求解方法,实现对所转化的高维确定性全纯嵌入潮流模型的求解,并根据所得PCE逼近系数计算交直流电力系统潮流的概率分布特征;最后,通过修改的PJM 5节点、IEEE 30节点和IEEE 118节点交直流测试系统算例验证所提方法的准确性和有效性。

基于混合蒙特卡洛/多项式混沌展开方法的多参数随机等离子体不确定性分析

多项式混沌展开(polynomial chaos expansion, PCE)方法对于分析随机等离子体电磁传播不确定性已经展示出了相当大的潜力。然而,由于构建多项式混沌模型的计算量随着不确定性输入维数的增加呈指数增长,数值模拟耗时长,导致“维数灾难”问题。因此,本文基于非侵入式多项式混沌(non-intrusive polynomial chaos,NIPC)方法,采用混合蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)/PCE方法研究了多层等离子体平板电子密度不确定性对透射系数的影响,并验证了所提出方法的实用性。与MC方法相比,本文方法可以大大加快仿真的速度,有效缓解了多项式展开项的数量随着随机变量维数的增加而快速增加的缺点,同时大大降低了MC方法的仿真次数,有利于电磁模型的多参数不确定性分析。

基于多项式混沌的机床几何误差灵敏度分析

为解决目前灵敏度分析方法普遍存在的样本需求量大且计算效率不高的问题,提出了一种基于多项式混沌展开的全局灵敏度分析方法。首先,以AC型双转台五轴数控机床为研究对象,根据旋量理论建立了完备的空间误差模型。其次,构建了机床几何误差的多项式混沌展开模型,采用正交匹配追踪实现模型的稀疏化,并给出了基于该方法的Sobol灵敏度指数。进而,对五轴数控机床几何误差进行了实例分析,测量并统计出41项误差的近似概率分布,分析了影响各方向位姿误差分量的关键几何误差。通过与蒙特卡洛法和拉丁超立方法进行对比,多项式混沌展开方法的正确性得到验证,且在不降低计算精度的前提下,样本量从1×10^(5)降低到1×10^(3),计算时间分别减少96.8%和98.1%,计算效率显著提高。

基于稀疏多项式混沌展开模型的钢筋混凝土结构长期挠度预测

钢筋混凝土受弯结构的长期挠度预测对于评价其全寿命周期的可服役性和安全性具有重要意义。文章传统的经验法难以考虑所有的影响因素,为了能够准确预测钢筋混凝土结构的长期挠度,本文使用稀疏多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)模型预测钢筋混凝土结构的长期挠度,并对影响结构挠度的参数进行全局灵敏度分析。使用实验数据集建立和评估稀疏PCE模型,与常见的代理模型(RBF、SVR和Kriging)和常见的机器学习模型(BP神经网络)进行比较,采用十折交叉验证算法对模型进行训练和检验。结果表明,稀疏PCE模型在预测钢筋混凝土结构长期挠度方面均优于常见的代理模型和机器学习模型,其相关系数R^(2)、相对平均绝对误差(RAAE)、相对最大绝对误差(RMAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.970、0.108、0.537和0.062。稀疏PCE模型的RMSE值远远优于经验方法。最后,基于稀疏PCE的全局灵敏度分析结果对影响结构挠度的参数进行了重要性排序,其中,瞬时或即时测量的挠度a(i)、跨深比l/h、龄期t’混凝土强度fc’重要性程度较高,且依次递减。稀疏PCE模型可用于钢筋混凝土结构长期挠度预测,并且可量化评估影响钢筋混凝土结构长期适用性的关键因素。

基于多项式混沌展开法的涡流无损检测高效元模型辅助探测概率的分析

探测概率对于量化涡流无损检测系统的检测能力非常重要。模型辅助探测概率的参数需要大量试验或仿真数据才可以确定,往往难以实现。应用基于退化核函数加速的边界元法的数值模型,提出使用基于普通最小二乘法的多项式混沌展开算法的元模型提升三维涡流无损检测问题探测概率的效率。通过有限截面线圈检测金属板面槽的算例,引入线圈位置和提离距离为不确定传播的参数,测试结果表明,该元模型预测的模型参数与基于退化核函数加速的边界元法物理模型计算的模型参数相对误差在1%以内,极大降低了所需的计算开销。

基于多项式混沌展开的钢结构局部裂纹识别

裂纹预测是结构健康监测领域的重要研究内容之一。利用多项式混沌展开代理模型(Polynomial chaos expansion, PCE),对钢梁结构的局部损伤情况进行了预测。代理模型采用初始样本建立响应与损伤参数的联系,以替代原有的结构响应及其物理参数,在损伤识别时有效降低了重复调用有限元软件划分网格的频率以及有限元计算所需的时间,提高了识别效率,并采用Bregman迭代和贪心坐标下降法结合的稀疏PCE构造算法。数值算例和实验研究表明:PCE模型预测精度和计算效率均远远高于蝴蝶优化-人工神经网络模型(BOA-ANN)、粒子群优化-人工神经网络模型(PSO-ANN)和遗传优化-人工神经网络模型(GA-ANN),在简支梁结构和板结构中效果显著,为工程结构损伤识别与评估提供了理论方法。

基于多项式混沌方法对C-J爆轰参数不确定度的分析

Chapman-Jougeut理论是预测波后爆轰物理量状态的有力工具,但以往的研究未考虑模型中的不确定因素及其影响。事实上,不确定度会影响数值模拟的预测能力和可靠性。首先,通过剖析爆轰机理,深入挖掘爆轰建模与模拟中的不确定因素。假设PBX-9502的初始密度和爆速服从对数正态分布,结合真实的试验数据,通过参数估计和Anderson-Darling假设检验法标定初始密度和爆速的概率密度函数。Beta分布用以定量刻画没有物理意义的、唯象参数的不确定度,形状参数和支集源于工程经验。Rosenblatt变换将相关的、非Gauss随机变量转化成相互独立的标准正态分布。然后,使用非嵌入多项式混沌研究高维爆轰不确定度传播。具体而言,针对一元多项式混沌,正交多项式通过Gauss-Hilbert空间中的Gram-Schmidt方法导出,六点Gauss求积方法用以计算多项式混沌的系数。使用权重和Gauss求积点的全张量积计算多元多项式混沌。最后,通过多元多项式混沌得到感兴趣量的概率密度函数以及对应的期望、标准差和置信区间等Gauss统计量。研究结果表明:波后压力波动较大,置信区间较宽,与孙承纬的“爆轰压力测量值分散性较大”的结论相吻合。同时感兴趣量的试验结果落入模拟结果的置信区间内,研究结果能增强模型的可靠性和鲁棒性。所用方法可扩展到更加复杂状态方程的爆轰系统。

基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法

多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging(HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging(MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.

基于自适应稀疏多项式混沌的流场/声爆多源不确定量化技术研究

考虑不确定性的飞行器流场/声爆多学科不确定量化和稳健优化设计技术已经成为满足未来环保型超音速民机设计要求最有希望的途径之一.然而传统的飞行器气动不确定量化方法花费巨大,适用范围窄,并遭遇了严重的维数灾难难题,难以满足复杂流场/声爆多源不确定性量化需求.针对这一难题,文章改进了前期提出的自适应前向−后向选择(AFBS)算法,提出了一种基于全自适应前向−后向选择(FAFBS)的高效稀疏多项式混沌(PC)重构方法.该方法相对于经典的前向选择算法——最小角回归(LAR)和正交匹配追踪(OMP)以及全PC方法,其充分结合了前向选择和后向消除算法的优势,全自适应地选择对近似问题最优的PC项,并剔除掉不重要的PC项,从而避免了拟合噪声的产生,显著加强了PC重构的稀疏性和拟合过程的可靠性.文章使用两个典型复杂应用对该方法的有效性和稳定性进行了全面验证,包括考虑温度、湿度、飞行高度和马赫数不确定的经典音爆多源不确定量化,以及考虑加工误差和飞行状态参数不确定的跨音速翼型复杂流场不确定量化等.结果均显示,基于FAFBS的PC方法获得了最快的误差收敛率以及最小的近似误差,基于LAR的PC方法的收敛率显著慢于基于FAFBS的PC方法,而原始的全PC方法收敛最慢.并相对于直接使用蒙特卡罗模拟方法进行不确定分析,使用基于FAFBS的PC方法在达到相同矩估计准确率时,计算花费减少3个数量级,可完全满足高效飞行器复杂流场/声爆多源不确定量化以及多学科稳健设计需求.

径向基函数-稀疏多项式混沌展开混合代理模型可靠性分析方法

为解决现有代理模型在可靠性分析中存在的普适性差、分析精度低的问题,提出一种融合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)和稀疏多项式混沌(Sparse Polynomial Chaotic Expansion,SPCE)展开的混合代理模型,实现功能函数的快速准确预示,从而提高可靠性分析的工程适用性和计算精度。采用正交匹配追踪技术求解多项式混沌(Polynomial Chaotic Expansion,PCE)展开中的重要项,获得SPCE展开模型,并将其增广到RBF代理模型中,形成RBF-SPCE展开混合代理模型,提高代理模型的预测精度,进而结合蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation,MCS)方法开展复杂结构的可靠性分析。三个数值算例对比了所提方法与传统RBF方法及增广RBF方法的具体差异。结果表明,所提方法对结构可靠性分析具有更高的精度和效率。最后,汽车侧面碰撞的工程算例说明所提方法对复杂问题具有良好的工程适用性。

基于多项式混沌展开的冲压不确定性分析

为分析冲压过程的不确定性,提出基于多项式混沌展开的分析方法,首先根据生产现场实际情况,确定冲压工艺设计变量的概率分布类型,并计算对应的一维正交多项式基底;然后利用PCE展开原则,生成冲压成形评价指标的多维正交多项式,在此基础上计算评价指标的统计矩,评估设计变量对评价指标波动的贡献率;最后运用蒙特卡洛法拟合生成评价指标的累积分布函数,获得更详细的冲压过程不确定性定量评估结果,并以端盖零件为例进行冲压不确定性分析。结果表明:该方法合理、有效,能够准确评估冲压过程的不确定性。

基于广义多项式混沌法的电力系统随机潮流

近年来,随着风、光电源的大量接入,系统运行的不确定性增大,考虑了系统运行随机因素的随机潮流受到更广泛的关注。提出了一种基于广义多项式混沌法的电力系统随机潮流计算方法。该方法利用广义多项式混沌法的正交多项式逼近思想,将系统的随机性分离至正交多项式基,并利用直角坐标潮流方程的二次性避免非线性潮流方程展开的高阶截断误差,进而利用随机Galerkin法,将随机潮流方程转换为一组确定性方程,通过此方程的求解获得随机潮流状态变量的正交多项式逼近系数,由此系数可获得相关变量的期望和方差,并可结合蒙特卡洛仿真,获得变量的概率密度。IEEE 9节点系统的算例表明,该方法的计算误差大致随多项式逼近阶数的上升而指数下降,通常条件下三阶逼近即可获得较高的精度,具有比蒙特卡洛仿真法更高的计算效率。

基于广义多项式混沌法的含风电电力系统随机潮流

风电的大量接入加剧了电力系统运行的不确定性,随机潮流计算是分析电力系统不确定性的重要工具。针对风电接入,提出了基于广义多项式混沌理论的方法求解随机潮流。该算法选取最优广义多项式混沌基函数构成级数展开式来近似表示随机输入变量,再根据基函数的正交性,构造确定性方程组,进而将求解系统状态变量概率分布的问题转化为其广义多项式混沌逼近系数的求解问题。针对风电出力概率分布复杂且需计及风速相关性的情况,采用等价变换方法处理随机输入变量。对IEEE 30节点系统的随机潮流计算结果表明:所提算法的计算精度较高;与蒙特卡洛模拟法相比,计算量较小。

基于多项式混沌展开的边坡稳定可靠性分析

利用Mohr-Coulomb屈服准则和塑性力学的上限定理,通过对离散条块边坡体构建机动许可速度场,建立了边坡稳定的虚功方程,其中岩土强度参数为随机变量,虚功方程为非线性随机平衡方程,安全系数成为随机变量的函数。再用多项式混沌展开和随机Galerkin算法对上述方程进行求解,优化得到了边坡临界滑面及其失效概率和稳定系数,得出了基于多项式混沌展开的岩土边坡可靠性的分析方法。数值算例表明该方法能对不确定性参数的岩土边坡稳定性进行有效评估和预测。

非嵌入式多项式混沌法在爆轰产物JWL参数评估中的应用

介绍了非嵌入多项式混沌法的数学模型,给出了非嵌入式多项式混沌法进行不确定度量化的主要步骤。采用此方法研究了平面、散心爆轰问题数值模拟中,JWL模型参数R1、R2服从均匀分布的随机变量时所引起的爆轰过程计算结果的不确度性,着重分析了爆轰传播过程中压力与密度的统计特性。研究结果表明,非嵌入式多项式混沌法可以为模型输入参数不确定性的传播对输出结果响应量的影响建立一种有效不确定度评估方法,为使用JWL模型时选取参数提供参考。

稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法

为解决传统多项式混沌展开方法在高维全局灵敏度和结构可靠度分析当中存在的维数灾难与多重共线性问题,该文提出一种稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法。该方法首先采用偏最小二乘回归技术得到多项式混沌展开系数的初步估计,然后根据回归误差阈值允许下的最大稀疏度原则,采用带有惩罚的矩阵分解技术自适应地保留与结构响应相关性强的多项式,并采用偏最小二乘回归得到多项式混沌展开系数的更新估计。通过对展开系数进行简单后处理即可得到Sobol灵敏度指数。在此基础上保留重要输入变量并按新方法重新进行回归可实现对代理模型的精简,从而在不增加计算代价的情况下实现高精度结构可靠度分析。算例结果表明在保证精度的情况下,采用新方法进行全局灵敏度和结构可靠度分析比传统方法在计算效率方面有显著优势。

基于广义多项式混沌方法的电力系统时域仿真不确定性分析

电力系统时域仿真不确定性分析主要研究电力系统中不确定性因素对时域仿真结果的影响,为分析不确定情况下系统的暂态稳定性提供重要依据。提出一种基于广义多项式混沌方法的时域仿真不确定性分析方法。该方法近似认为变量在任一时刻与随机因素之间存在多项式关系。求解时首先获取最优的正交多项式基函数,对随机输入变量及待求变量实施多项式逼近,并基于Galerkin法,通过投影运算将描述系统暂态过程的随机方程转变为相应的确定性方程。求解该方程,可得待求变量的多项式逼近系数,进而获得相关变量在任一时刻的统计特征及概率分布。单机无穷大系统和IEEE 9节点系统算例验证了所提方法的有效性。

基于多项式混沌方法的柔性多体系统不确定性分析

研究了柔性多体系统的参数不确定性问题。采用绝对节点坐标方法来描述柔性体的变形,运用多项式混沌方法对柔性多体系统进行不确定性分析。通过理论分析与算例研究,对比了多项式混沌方法与广泛使用的Monte Carlo方法的精度和效率。结果表明,在相同精度要求下,多项式混沌方法在复杂柔性多体系统不确定性分析中效率更高,在工程分析中更具实用价值。

基于稀疏多项式混沌展开的孤岛微电网全局灵敏度分析

随着可再生能源的渗透率和电动汽车的接入比例不断提高,微电网运行的不确定性因素显著增加,准确评估不确定性因素对微电网状态的影响,有利于提高系统的安全稳定运行水平。计及孤岛微电网中的源荷不确定性,构建了孤岛微电网的概率潮流模型,引入了全局灵敏度分析指标,提出了基于稀疏多项式混沌展开的孤岛微电网全局灵敏度分析方法,用于准确、快速地辨识影响系统运行状态的关键输入随机变量。通过对含分布式电源的40节点孤岛微电网系统进行仿真,验证了所提方法的准确性和高效性,分析了源荷不确定性对微电网潮流的影响,获得了输入随机变量的重要性排序结果。