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。

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。

基于嵌入式多项式混沌展开法的随机边界下流动与传热问题不确定性量化

提出了一种嵌入式多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)的随机边界条件下流动与传热问题不确定性量化方法及有限元程序框架.该方法利用Karhunen-Loeve展开表达随机输入边界条件,以及嵌入式多项式混沌展开法表达输出随机场;同时利用谱分解技术将控制方程转化为一组确定性控制方程,并对每个多项式混沌进行求解得到其统计特征.与Monte-Carlo法相比,该方法能够准确高效地预测随机边界条件下流动与传热问题的不确定性特征,同时可以节省大量计算资源.

基于多项式混沌展开的非线性系统试验不确定度评定方法

非线性系统试验结果的不确定性分析表征了试验结果的分散性。提出一种基于多项式混沌展开的非线性系统试验不确定度评定方法,通过Ishigami测试模型将该评定方法与国家标准《用蒙特卡罗法评定测量不确定度》中规定的方法进行了比较,结果表明,提出的方法拥有更高的精度及效率。以座椅安全带固定点试验为例,采用多项式混沌展开法建立试验的代理模型,实现了安全带固定点试验的测量不确定度的评定。针对样本数不足的问题,分别采用改进的双曲线截断技术以及基于多项式混沌展开模型的Sobol灵敏度分析对模型简化,结果表明,提出的两种简化方法均能明显降低模型对样本的需求。研究结果表明,提出的多项式混沌展开及其简化方法可广泛用于各种产品试验的不确定度评定中。

多项式混沌展开的浅海水声环境参数敏感度分析

水下声场是海洋环境参数的非线性函数,因此环境参数的不确定性必然会引起水下声场预测的不确定性,从而导致与声场预测相关的声呐探测和水声通信等设备性能的下降。该文将Sobol敏感度指数的计算与多项式混沌展开方法相结合,将敏感度指数表达为环境条件的函数,利用Q范数约束的双曲截断方案来减少多项式项数,有效地分析了设定的“浅海负梯度温跃层”信道中8个环境参数及其交互效应对水下声传播的影响。结果表明,沉积层声速是低频远距离声场不确定性分布的最主要贡献参数,同时对于下发下收的情况,声源深度的影响程度随着声源频率增加而逐渐增大。最后应用射线理论从海底反射的角度解释了各个环境因素影响程度差异的具体原因。该文的研究对水声通信和探测系统在浅海不确定环境下的性能预报研究具有重要的参考意义。

基于多项式混沌展开法的随机多孔介质内流体自然对流不确定性研究

发展了一种基于Karhunen-Loeve展开与多项式混沌展开的随机多孔介质内流体自然对流不确定性分析数理模型及有限元数值模拟程序框架,该方法利用Karhunen-Loeve展开表达输入随机场,利用多项式混沌展开法表达输出随机场;同时利用谱分解技术将随机多孔介质中的随机方程转化为一组确定性方程,并对每个多项式混沌进行求解.最后采用随机映射法求解相应的确定性控制方程中的混沌系数,得到数值解的统计结果.该方法的预测结果与蒙特卡罗方法得到的结果进行比较表明,多项式混沌方法可以有效地模拟不确定性在多孔介质流体流动与传热中的传播.

基于稀疏多项式混沌展开的可用输电能力不确定性量化分析

作为未来电力系统的重要特征,高比例可再生能源并网显著增强了电力系统运行的不确定性。在此背景下,量化不确定性因素对可用输电能力(available transfer capability,ATC)的影响,对于保障电力市场交易顺利开展和互联电网安全稳定运行具有重要意义。为此,提出一种基于稀疏多项式混沌展开(sparse polynomial chaos expansion,sPCE)的概率ATC计算和全局灵敏度分析(global sensitivity analysis,GSA)方法。该方法仅需要较少次数的确定性ATC计算便能够获得ATC概率特征和输入随机变量的全局灵敏度指标。通过IEEE118节点系统下多个测试场景的算例分析,验证了所提方法的有效性。

基于稀疏多项式混沌展开的孤岛微电网概率潮流计算

考虑到可再生能源的不确定性对微电网运行的影响,传统确定性潮流计算难以全面描述系统运行状态与潮流分布情况。在计及微电网源荷随机性与相关性的情况下,文中建立了孤岛交流微电网的概率潮流模型。进一步,提出了一种稀疏多项式混沌展开方法用于快速准确得到孤岛微电网的输出响应,在含有高维输入随机变量时,有效提高了孤岛微电网的概率潮流计算效率。采用接入多台分布式电源的33节点孤岛微电网系统进行仿真,通过与传统方法的对比,验证了所提方法的高效性和准确性。

多项式混沌展开和最大熵原理的结构动力特性不确定性量化

结构参数不可避免存在不确定性,参数不确定性必然会导致结构动力特性具有不确定性.量化动力特性不确定性能为结构分析与设计提供准确的动力信息,因此发展快速有效的不确定性量化方法非常必要.提出了一种基于多项式混沌展开和最大熵原理的不确定性量化方法,用于定量参数不确定性传递到结构动力特性不确定性的大小.具体是,多项式混沌展开替代模型用来取代耗时的结构有限元模型,并实现解析地计算出结构动力特性的高阶统计矩,然后利用统计矩信息并结合最大熵原理推断出结构动力特性的概率密度函数的解析表达式.最后以一简支钢桁架桥为例,验证多项式混沌展开和最大熵原理的结构动力特性不确定性量化方法的有效性.

基于多维多项式混沌展开法的船舶不确定性优化设计

以船舶不确定性优化设计为对象,分析考虑多个随机变量对优化目标和约束的影响,提出一种基于多维多项式混沌展开法(PCE)的船舶不确定性优化设计,并将其应用于散货船工程优化实例中,保证船舶的稳健性和可靠性。

一种分析微带线随机参数敏感性的多项式混沌展开方法

针对传输线加工中材料及结构参数随机不确定性对传输性能影响的问题,提出了一种计算随机系数传输线电报方程的多项式混沌(PC)展开方法。利用正交多项式混沌基函数,该方法首先将传输线电报方程中的随机等效集总参数、传输线电压及电流响应进行展开;其次利用Galerkin法,将随机系数的电报方程问题转化为关于电压、电流正交多项式展开系数的确定性扩阶方程组问题,并结合传输线边界条件可计算电压、电流的展开系数,进而获得电压、电流及传递函数的均值、方差和概率密度分布。随机参数微带传输线的仿真结果表明:低频时导带宽度对微带线的传输性能影响较大,高频时介电常数对其传输性能影响较大;在满足计算精度要求的同时,PC展开方法具有比传统蒙特卡罗(MC)方法更高的计算效率,计算耗时仅约为MC方法的1/500。

基于多项式混沌展开的水文模型参数敏感性分析

针对水文模型参数不确定问题,选取干旱半干旱地区开都河流域为研究对象,提出了基于多项式混沌展开的水文模型参数敏感性分析方法。首先在开都河流域多年气象、水文观测数据的基础上建立SLURP水文模型;然后利用稀疏网格配置法获得配置点对模拟径流量进行多项式混沌展开;最后根据混沌系数计算Sobol指标评估模型参数及其交互效应对径流的影响。结果表明,在参数主效应中选取的参数中Sobol敏感度指标最大的是降雨系数,最小的是深层地下水截留常数;在交互效应中,浅层土壤蓄水容量和降雨系数之间交互效应最强,Sobol敏感度指标最大,浅层土壤截留常数与深层地下水截留常数之间交互效应最弱,敏感度指标最小。

基于多项式混沌展开的结构动力特性高阶统计矩计算

结构参数的不确定性会导致其动力特性的不确定性,量化动力特性的不确定性能为结构动力设计分析提供准确的动力信息.统计矩是表征结构动力特性不确定性非常重要的统计量,比如均值和方差.传统的Monte-Carlo(蒙特-卡洛)模拟方法需要大量次数的模型运算来保证结果的收敛,其用于复杂结构的动力特性统计矩计算因耗时太高而使用受限.该文采用多项式混沌展开替代模型来取代计算花费高的有限元模型,然后在替代模型框架下快速有效地计算结构动力特性的统计矩.该方法在建立替代模型之初只需要少量次数有限元分析,后续的统计矩计算无需有限元模型,因此从根本上解决了动力特性统计矩计算花费高的难题.该文的多项式混沌展开方法适用于参数服从任意概率分布,能够有效地计算高阶统计矩,为量化结构动力特性不确定性提供更多统计矩信息.最后通过平铝板算例验证了此方法的有效性.

基于稀疏多项式混沌展开的区域电-气联合系统全局灵敏度分析

电-气联合系统中存在大量不确定因素,准确评估这些不确定因素对联合系统的影响是联合系统规划与运行的一项重要内容。该文以区域电-气联合系统为研究对象,考虑电/气负荷、光伏电源和天然气管道参数的不确定性,提出一种基于Sobol′方法和稀疏多项式混沌展开的全局灵敏度分析方法。以IEEE 13配电网和11节点配气网构成的区域电-气联合系统为算例,验证了该文方法的正确性和有效性。算例结果表明,全局灵敏度指标可以量化各种不确定变量及其相互作用对联合系统运行的影响,有助于揭示联合系统运行状态与各种不确定因素之间的复杂关系。仿真结果同时论证了不确定变量的相关性以及天然气管道参数的不确定性对全局灵敏度分析的显著影响。

基于多项式混沌展开和KL散度的随机有限元模型修正

考虑结构参数不确定性对响应的影响以及当前随机模型修正计算量大的问题,提出一种基于多项式混沌展开和KL散度的随机有限元模型修正方法。首先构建Kriging模型代替有限元模型分析,然后基于概率配点法和回归分析构建多项式混沌展开模型,建立起不确定性结构参数与响应之间的函数关系,快速估算响应的均值和标准差。最后以最小化KL散度为目标,同时对结构参数的均值和标准差进行修正。以三维桁架为例,对弹性模量和密度的均值和标准差进行修正,以此验证所提方法的可行性。结果表明:所提方法具有较高的修正精度和效率。