基于AA-SVRPF的配电网负荷供应能力不确定性评估

分布式电源(distributed generation,DG)出力的间歇性、随机性和波动性,增加了配电网负荷供应能力(loadsupply capacity,LSC)评估的复杂性。针对传统不确定性方法难以全面地体现LSC的客观不确定性和认知不确定性,提出一种基于仿射数学的变步长重复潮流法(theaffinealgorithm based step-varied repeated power flow method,AA-SVRPF)。利用概率函数的分布参数区间建立风速和光照强度的参数化P-box模型。通过AA直接求得LSC的焦元,结合证据理论生成负荷增长百分比的证据结构体形式。针对计算过程中存在多层循环嵌套、计算效率低的问题,提出基于矩阵运算的快速求解策略,提高了AA-SVRPF的计算效率。为体现不同供电水平时的LSC的不确定性,采用静态负荷供应风险概率作为LSC的度量指标。通过算例的对比分析,结果验证了该方法的可行性和有效性。

基于参数化P序斜变换的推广及其应用

采用参数化和变异思想,建立了一类新的参数化P序斜变换:推广的参数化P序斜变换,并讨论了这类变换的快速算法。在此基础上,将其应用于图像压缩中与其它正交变换作比较。实验结果表明,这类变换在计算复杂度和压缩实现中达到了一个较好的平衡。

中能区p-α散射的唯象振幅

在整个中能区范围内就P－α散射的唯象振幅问题进行了讨论，拟会了从200MeV－1730MeV的实验数据，对两种典型的唯象振幅进行了分析对比。这些振幅对利用中能质子研究原子核的α粒子结构问题是必要的输入量。

基于角色的参数化访问控制模型

文章针对基于角色的访问控制(RBAC)模型在细粒度权限控制上存在的不足,对RBAC模型进行了扩展,提出了一种将权限划分为功能权限和数据权限的改进模型。该模型将数据权限从权限中独立并抽象出来,使功能权限和数据权限共同决定主体对客体的访问权限,从而实现细粒度的访问控制,改善了RBAC模型权限管理模式。同时,为提高角色授权效率,提出了一种参数化角色管理方法,增加了新建角色的默认指派,使得角色的授权过程由映射关系的逐个分配转变为对部分映射关系的修改和完善,降低了授权管理的复杂性,增强了权限分配的灵活性。

StringB-tree在软件复用中的应用研究

提出了将StringB-tree用于解决软件复用中的参数化样式匹配问题(parameterizedpatternmatching)。通过对参数化字符串做一个变换,使用StringB-tree这种特殊的数据结构可提高匹配效率。文章的重点有两部分,一个是介绍了StringB-tree这种特殊的数据结构的优点及其构建过程;另一个是讲怎样利用StringB-tree解决参数化样式匹配问题。

一种改进参数化的连续潮流计算方法

在电力系统静态电压稳定性分析中,临界电压和极限功率反映了当前系统的负荷增长情况和电压水平,提出了一种新的参数化连续潮流法绘制P-U曲线,从而追踪出系统的临界电压和极限功率。该方法采用非线性预测,几何相似原理的参数化,解决了常规潮流方程在极限功率处雅可比矩阵奇异的问题。此方法简单、易懂,并具有较好的收敛性,采用自动变步长提高了程序的效率。该方法应用于IEEE39节点和IEEE118节点测试系统,成功追踪出了系统的临界电压和极限功率,从而表明了该方法的正确性和有效性。