考虑机网动态交互作用的光伏场群等值建模

光伏场群等值建模是研究新能源电力系统动态特性的基础。提出了综合考虑光伏电源自身动态以及机网动态交互作用的光伏场群等值建模策略。基于电力系统微分代数方程,讨论了光伏电源与电力系统间的动态交互作用,强调了光伏场站端口电压是机网交互的关键因素。仿真分析了不同电压跌落程度下光伏电源的动态,指出变流器控制策略是影响光伏电源自身动态的主导因素。基于此,进一步提出了考虑机网交互作用的光伏场群动态分群方法及建模流程。最后通过仿真算例表明,与现有仅基于光伏电源自身动态的分群方法相比,进一步考虑机网交互作用可显著提高光伏场群的等值建模精度。

计及预测功率的含储能风场群优化调控方法

以场群为对象的风功率调控可有效把握、利用多风场间的功率互补性与同时性,体现调控的经济性与高效性。据此,针对含储能风电场群,提出一种基于风功率预测信息的有功优化调控方法。该方法依据小时级时间尺度下的预测功率优化风场及场群的输出功率参考值,继而以高精度单点预测值对场群内储能、机组的运行状态进行优化,最终实现以场群总弃风功率与总缺额功率最小为目标的有功优化调控。该调控模型可通过对输出功率参考值的区间化处理以体现电网侧调控的适应性,通过预测趋势对当前优化边界的限定处理以反应当前优化对未来趋势的响应性。仿真分析表明,对比单风场调控,场群有功优化在调控效率与经济性方面均有显著提升。

风场群接入系统的静态电压稳定分析

大量风电场以集群形式接入电网,将对系统安全稳定运行带来一定的影响。为计算风电场群接入电力系统的静态电压稳定性,采用Nataf逆变换建立风场群相关风速模型,将风电场等效为一台风机,以负的负荷形式接入PQ节点。在风场群不同相关度的风速下进行连续潮流计算,将系统对应电压崩溃点作为系统负荷裕度,以分析系统静态电压稳定性。对接入风场的改进IEEE-14及IEEE-30节点系统进行仿真计算,结果表明所提方法能有效分析风场群接入对系统静态电压稳定的影响,为系统分析设计、运行控制提供一定的参考。

新能源场群连锁故障路径的仿真预测方法

新能源场站的大规模集群化接入不仅增加了连锁故障的发生概率,也恶化了故障发生后的电网运行状态。为适应电网运行分析的新要求,以新能源机组和无功补偿装置实际运行工况为依据,研究了一种用于预测新能源场群连锁故障路径的仿真计算方法。通过基于大电网数据的仿真算例分析,得到了某新能源场群在典型约束条件下的详细连锁故障路径。结果表明:基于新能源场站机组实际情况建立的仿真模型更适宜于连锁脱网路径的仿真预测。

基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度

为了解决风光发电随机性和不确定性造成的严重弃风、弃光问题,在研究抽水蓄能电站、高载能负荷运行特性和消纳弃风弃光能力的基础上,提出了基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度策略。该策略将多源互补发电场群从时间和空间的角度各分三层进行控制,以系统运行成本最小、风光蓄发电利用率最大和系统输出功率波动最小为目标分别建立了日前、滚动、实时3个时间尺度的优化调度模型。通过滚动修正、实时调节来逐级降低风光预测误差及负荷不确定对调度计划的影响,提高调度精度。结合甘肃酒泉具体算例,验证了所提调度策略能够有效提高系统运行经济性,促进风光消纳。

历史街区更新中产业升级重组与文化场群重构——以厦门沙坡尾社区为例

历史文化街区是传承城市文脉的原生性基因,是城市更新的重要内容,但是目前许多历史街区在更新过程中,由于过度商业化,容易使得地方特色和文脉丧失,因此做好文化保护与产业互动协同发展是历史街区复兴的重点。本文通过长期跟踪数据挖掘,及对国内外历史街区更新的成功案例研究,提出了历史街区的产业重组升级和文化场群重构的互动研究方法。以厦门沙坡尾片区为例,通过长达七年的长期跟踪研究,对片区更新过程中的业态分布、业态占比、业态演变和社区多样化重构等方面进行深入地探讨,从而系统地了解沙坡尾片区文化保护和产业发展的内在规律,并针对性地提出产业发展提升及文化场群建设的引导策略。该研究对于丰富城市更新理论,推动城市更新中旧城文化和产业复兴的可持续发展有一定借鉴意义。

基于蚁群势场算法的建筑材料运输机器人智能避障方法

针对现有建筑材料运输机器人避障中存在的全局寻优能力差,易与移动障碍物发生碰撞的不足,设计了一种蚁群势场算法;首先分析了蚁群算法下蚂蚁个体信息素浓度的累积过程,通过构建人工势场求解引力和斥力的合作,将其作为优选蚁群算法启发因子的重要约束条件;其次引入SA算法对蚁群势场算法做二次优化,将降温的过程视为一个全局优化的过程;最后在局部避碰方面构建了质量点模型,通过评估机器人当前位置、运行速度和障碍物位置等信息建立惩罚函数,并将惩罚函数值降至最低,避免出现与障碍物的碰撞;实验结果显示:提出算法有更高的迭代效率,复杂动态条件下最短行进距离为110.6 m, 4种传统算法的最短行进距离分别为135.5、137.6、137.2和130.4 m,而且在该算法控制下,未出现局部与其他移动机器人的碰撞情况。

改进势场蚁群算法下的物料传输平台路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优与人工势场法目标不可达等问题,在物料传输分拣平台的路径规划中提出了一种改进势场蚁群算法。全局路径规划时,通过增设物料传输时下一节点位置与目标点位置间的距离与动态权重系数以优化启发函数,并考虑信息素启发因子、距离期望函数因子及信息素挥发因子在不同时刻的重要程度不同,采用了因子自适应更新策略。在局部路径规划中,通过引入物料与目标点的距离调节因子和模糊斥力点,改进了传统人工势场法。最后,将全局路径中的拐点作为局部路径中的子目标点,设计了改进势场蚁群融合算法,并对物料传输路径规划进行了仿真分析。仿真结果表明,改进势场蚁群算法可使传输路径长度缩短13.1%,拐点数目减少71.4%,并能有效避开障碍物,从而验证了算法的合理性。

地下矿山采场群稳定性分析及其控制技术

为了研究地下采场群稳定性问题,基于Voronoi图法理论,建立了不规则矿柱稳定性评价方法。以大尹格庄金矿为工程背景,在调查、分析采场矿柱、顶板失稳破坏模式的基础上,总结得到影响矿柱稳定性的主要因素;并借助正交极差分析方法对矿柱稳定性影响因素敏感性进行对比分析,得到了矿柱稳定性影响因素敏感性主次顺序。对-496 m水平各采场矿柱的稳定性现状进行评价,结果表明:1-2#,2-6#,3-1#,3-2#以及4-2#矿柱安全系数皆低于1.0;6203采场整体稳定性差,极易发生矿柱连续破坏事故。最后,提出了控制采场群稳定性支护对策。现场实践证明,采场顶板发生冒落、矿柱出现开裂或片帮等现象急剧减少,采场整体稳定性得到显著提高。

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Matlab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。

可达集约束下的自主车辆路径规划势场蚁群算法

针对目前路径规划算法不能覆盖车辆所有不确定的状态而导致安全性低的问题,提出了以后向可达集为约束的自主车辆最优路径规划算法。即后向可达集的变化范围作为势场蚁群算法的约束条件,在多车辆道路交通环境下,利用后向可达集不同安全区域信息素浓度不同,且越靠近危险区域信息素浓度越低的特点,给出了自主车辆最优路径建模方法,并且从理论上保证了该算法安全性的置信水平。仿真表明,该方法不仅提高了传统势场蚁群算法的安全性,同时也可以推算自主车辆轨迹跟踪的过程中安全状态的可达范围,预测自主车辆未来一段时间间隔内安全状态。

基于势场-蚁群算法的平滑机器人路径规划

针对静态环境下的移动机器人路径规划,提出一种势场-蚁群融合算法。首先,针对蚂蚁收敛速度慢,全局性较差,易陷入死锁问题,引入人工势场力构造启发信息函数;其次,为了避免蚁群陷入局部最优解,借鉴最大最小蚂蚁系统(MMAS)思想限制蚁群信息素范围;最后,引入三次B样条曲线优化路径,平滑路径的同时,进一步缩短了路径长度。仿真结果表明,算法有效可行,且经过平滑后的路径更加符合实际环境对机器人的性能要求。

适应集群风光电接入系统的机-场-群-网无功电压协调控制

通过分析我国新能源开发普遍具有的集群开发、弱电网接入、长距离外送的特点,提出了机-场-群-网的无功电压协调控制策略。本控制策略基于"多级协调,逐级细化"的思路,将策略分为机-场-群-网四级控制策略,电网级是最高级别控制层,每级控制站接受上级控制信号并以此为控制目标执行本级动作,同时向下级站发出控制信号,力求达到全网电压安全稳定运行且尽最大可能实现风光电出力最大化。最后以甘肃酒泉电网为平台进行仿真验证本策略的高效、准确性。

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.

基于改进势场与蚁群算法的机器人路径规划法

针对经典势场与蚁群联合机器人路径规划算法,易陷入局部最优、路径震荡且对不同复杂障碍物环境适应性差等问题,提出了基于改进的势场与蚁群算法的机器人路径规划算法。算法首先利用斥力距离值引入和增设虚拟子目标点改进经典人工势场算法,以优化其目标不可达和局部欠优问题,并通过过滤振荡点平滑最优路径,其次在改进势场优化蚁群初始路径筛选基础上,通过挥发因子的自适应设置与全局搜索策略的改进,提高蚁群算法对不同复杂障碍环境的适应性和全局最优路径的有效性。实验结果表明,所提算法能够有效避免经典算法的局部最优问题,路径较为平滑,对不同障碍物环境具有较好的适应性,全局搜索能力和收敛速度优于实验采用的已有算法,从而验证了该算法的有效性。

以预测误差联合分布为基础的集群风场有功优化

为提高集群风场的运行经济性,合理的安排大区域内各个风场的有功任务,本文提出一种基于联合预测误差分布的集群风场有功运行方法。考虑各个风场的关联性,利用COPULA函数作为关联函数,并联系预测误差与备用,以极大似然函数拟合参量。

基于势场蚁群算法的多机器人编队研究

本文为了保证移动机器人编队研究结果的准确性和真实性,现根据移动机器人路径规划技术相关概念,介绍多机器人编队控制常用技术方法,最后,借助MATLAB仿真平台,通过使用势场蚁群算法,开展多机器人编队控制相关仿真实验,并得到三角形编队队形、菱形编队队形、正方形编队队形仿真数据。仿真结果表明:在势场蚁群算法的应用背景下,通过完成多机器人编队控制相关仿真实验,不仅可以更好地躲开各种障碍物,确保队形的完整性,还能保证最终寻优效果。因此,整个算法实现流程比较简单,值得被进一步推广和应用于多机器人编队控制领域中。

上海市规模猪场猪伪狂犬病传播风险因素调查

为评估上海市规模猪场(母猪存栏量≥350头)猪伪狂犬病(PR)场群流行率,探寻PR传播的风险因素,通过两阶段随机抽样策略,抽取91个规模猪场,采集母猪血清样品1 349份;采用gp I-ELISA方法进行猪伪狂犬病病毒(PRV)野毒感染抗体检测,同步对采样规模猪场进行问卷调查;将调查的风险因素转换成二分类变量,用Epi info^(TM)7软件进行单因素分析;筛选出P<0.05的变量,对其进行多因素Logistic回归分析,并建立ROC曲线,计算模型的预测概率。抗体检测结果显示,上海市规模猪场PR场群流行率为62.76%(95%CI:52.82%~72.69%)。多因素Logistic回归分析结果显示:1年内引进种猪(OR:4.84,95%CI:1.53~15.3,P=0.007)、引进公猪精液(OR:10.63,95%CI:0.88~130.41,P=0.06)、病死猪收集场所位于场区内(OR:3.65,95%CI:1.15~11.59,P=0.03)和场内有流浪犬猫(OR:5.12,95%CI:1.47~17.81,P=0.01)是导致PR传播的主要危害性因素;引种/引进精液时检测PRV g E抗体(OR:0.31,95%CI:0.09~1.12,P=0.07)为主要保护性因素。多因素Logistic回归模型建立的ROC曲线下面积为0.844(95%CI:75.3%~93.5%)。本研究掌握了上海市规模猪场PR的流行和分布情况,建立了规模猪场PR场间传播的多因素Logistic风险模型,为上海市规模猪场的PR防控和净化工作提供了依据。

一群老人,一场会战,一个时代

公共墓地 在大庆市解放村的一个高岗上，分布着一片坟头很多坟前没有墓碑。

用MFRG和DPIR方法讨论三峰纵场中S—5/2无规横向伊辛模型

用平均场重整化群(MFRG)和离散路径积分表示(DPIR)相结合的近似方法来研究三峰分布纵场中自旋为5/2的无规横向伊辛模型(RFTIM),得到并讨论其相图和临界性质。