基于vine-Copula的发电商运营损益动态风险VaR评估方法

电力市场环境下,负荷和电价的波动、可再生电源的随机出力、网络拓扑结构的变化、系统运行方式的调整等大量不确定因素为发电商的运营收益增加了不同程度的风险。为了帮助发电商准确评估自身风险并以此制定合适的报价策略及机组发电计划,提出了基于vine-Copula理论的发电商损益风险价值(VaR)评估模型。首先,基于交流潮流,建立了电网日前动态经济调度最优潮流模型,用以计算节点边际电价;随后,引入pair-Copula理论构建了多个发电商损益函数的高维vine-Copula相依结构;最后,通过VaR的定义求出不同置信度下发电商运营组合风险的VaR值。基于IEEE 39节点系统的算例验证了所提模型和方法的有效性。

目标级联分析法在完全竞争发电市场迭代竞价机制中的应用

采用迭代竞价机制可以促进发电商经济、合理地上报电价和组织生产,同时能赋予购买者议价的能力,促使电力市场协调、高效地运作。但现有的迭代竞价方法主要采用按报价支付或按统一边际出清价进行结算的方式,很少采用按节点边际电价进行结算,并且可能出现迭代次数过多而难以应用的情况。为此,提出了一种基于目标级联分析理论的发电市场迭代竞价模型。将发电商与独立系统运营商作为不同的利益主体,分别以生产效益最优和购电成本最小为目标,通过发电功率进行联络以实现2个优化模型的解耦与并行求解。该模型考虑了网络约束的影响,能有效激励发电商上报其真实成本,有利于社会资源的优化配置。基于IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统的算例表明,目标级联分析法应用于完全竞争的发电市场迭代竞价机制可行,且收敛性和计算效率都能满足要求。

考虑风场高维相依性的电网动态经济调度优化算法

大规模风电并网给电力系统的调度运行带来了巨大的挑战.本文提出改进的二阶段带补偿随机优化算法,用于考虑风场出力高维相依性的电网动态经济调度问题求解.首先,利用Copula函数描述多风场出力的高维相依性,获得多风场出力的联合分布;随后,引入二阶段带补偿随机优化算法解耦求解动态经济调度模型中的常规变量与随机变量;求解过程中,针对补偿费用期望值的计算受限于相依性风场维数,且对迭代方向指导不明确,导致算法收敛耗时长的问题,引入基于整体最小二乘的递推动态多元线性回归法对二阶段带补偿随机优化算法进行改进,通过补偿费用期望值的动态更新,促使两阶段模型的迭代求解快速收敛,克服了传统随机优化方法的"维数灾"弊端,使该算法能够用于考虑风场高维相依性的电网动态经济调度模型求解.最后利用IEEE 118节点系统和某省级实际电网系统验证了所提算法的有效性和实用性.

基于聚偏二氟乙烯步态智能检测的乘客计数系统

针对现有的以低成本、耐损耗的聚偏二氟乙烯(PVDF)为压电材料的客流计数传感器存在的误计数、漏计数而导致精度不够的问题,提出了一种基于PVDF步态智能检测技术的乘客计数系统。采用ANSYS软件对乘客上下车步态作应力分析,观察PVDF压电信号的分布规律,设计多输入信号调理电路获取多通道足底信号,结合信号处理算法,设计了传感器机械结构和基于实验室虚拟仪器集成环境(Lab VIEW)的公交车人数统计系统。实验结果表明,该系统平均计数误差为5.3%,与已有的PVDF客流计数传感器相比,提高了精度;与视频图像计数和人体红外检测技术相比,大大降低了成本,具有很高的实用性,可以广泛应用于我国公共交通客运车。

含多风场接入的多主体发电系统运营损益动态风险Copula-VaR评估方法

电力市场环境下,拥有不同发电机组的各发电商具有不同的利益述求,他们共同构成了多主体的发电系统。为了帮助各发电商准确评估自身风险并制定对应于特定风险偏好的报价策略以提高利润,提出了基于Copula理论的多主体发电系统运营损益动态风险价值评估模型。首先,考虑多风场出力相关性,建立了基于交流潮流的含风电接入的电网日前动态经济调度最优潮流模型,并计算各类发电商运营损益;其次,引入Copula理论构建了多个发电商运营损益函数的高维相依结构模型;最后,通过VaR的定义求出风电可再生能源发电商运营损益动态风险的VaR值,并与传统火电机组发电商的VaR值进行比较分析。基于IEEE39节点系统的算例验证了所提模型和方法的有效性。

堆叠钢材自动打包机控制系统设计

针对堆叠钢材质量重、体积大、翻转难的特点,以西门子S7-200系列可编程逻辑控制器(PLC)和Weinview触摸屏为核心设计了原位自动打包自动控制系统.在此系统中,开发了PLC和触摸屏控制程序,实现了打包规格和电机速度等工艺参数的在线设置,完成自动打包、手动调试、报警保护和故障诊断等系统功能;开发设计了设计4路频率独立可调的脉冲发生电路,作为电机通用驱动板.所设计系统可以在1min之内对尺寸400mm×600mm×800mm^600mm×800mm×2 000mm、质量为1~3t的堆叠钢材完成自动打包,提高了生产效率.

基于随机投影和主成分分析的网络嵌入后处理算法

网络嵌入作为网络表示学习,近年来受到了研究人员的广泛关注。目前,已有许多基于网络结构学习网络中结点的低维向量表示的模型,如DeepWalk等,并且这些模型在结点分类和链接预测等任务中取得了良好的效果。然而,随着网络规模的增大,多个网络嵌入算法存在计算瓶颈问题。为缓解该问题,可采用诸如随机投影这类无需学习的方法,但这样可能会丢失网络结构的关键信息,致使算法性能下降。为此,文中提出了一种网络嵌入的后处理算法PPNE(Post-Processing Network Embedding),该算法结合了随机投影以及主成分分析,有效地保留了网络结构的关键信息,保持了网络结构的高阶近似性。将所提算法与其他网络嵌入算法在3个公共数据集上针对结点分类和链接预测任务进行实验对比,以验证其有效性。实验结果表明,PPNE算法在运行速度和预测性能方面相比其他算法有较大的提升,尤其是该算法在保证良好任务效果的同时,运行速度比其他基于学习的算法提升了至少两个数量级。

高速动车组车下设备吊装螺栓紧固强度分析

为了解决高速动车组车下大部件吊装扭矩施加过程中螺栓是否应该在无应力状态下的问题,通过有限元法进行分 析,以变压器及冷却单元吊装工序为例,模拟大部件吊装螺栓在受应力状态下和无应力状态下施加扭矩过程,比较这两种情 况下对螺栓预紧力的影响。

电力系统动态经济调度优化问题的膜计算方法

将膜计算方法用于求解电力系统动态经济调度优化问题。首先利用二次罚函数将多约束经济调度问题转化为无约束优化问题,对于膜计算的3个基本要素——膜内对象、膜结构和进化规则,该方法以各发电机组24时段的出力值作为膜内对象;采用具有嵌套结构的类细胞膜型膜结构,包含并行基本膜和拟高尔基体膜;在基本膜内执行交叉规则、变异规则、修正规则和保留规则,拟高尔基体被激活后执行移位规则、提取规则和目标导向规则。通过膜内对象不断进化择优,从而实现对动态经济调度问题的求解。基于IEEE 39和IEEE 118节点测试系统的算例,表明该文所提方法能够有效求解电力系统动态经济调度优化问题,与遗传算法和粒子群算法相比,该方法的计算结果和稳定性均更优,具有很好的应用前景。