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。

MISO多元广义多项式神经网络及其权值直接求解

基于多元函数逼近理论,构建一种M ISO(Mu ltip le-Input,S ingle-Output)多元广义多项式神经网络。依据最小二乘原理,推导出基于伪逆的最优权值一步计算公式———简称为权值直接确定法;在此基础上,提出基于指数增长和折半删减搜索策略的隐神经元数自适应增删搜索算法。该新型神经网络具有结构简单的优点,其权值直接确定法、隐神经元增删算法可以避免冗长的迭代计算、局部极小点和学习率难选取等问题,同时解决了传统BP神经网络难以确定隐神经元数这一难题。仿真实验显示其具有训练速度快、逼近精度高和良好的去噪特性等特点。

基于广义多项式神经网络的点云数据隐式曲面重构方法

针对点云数据的三维重建问题,提出了一种隐曲面重构的广义多项式神经网络新方法。该广义多项式神经网络隐层各神经元激励函数互不相同且线性无关,能够对应地学习点云数据样本中不同的模式,因此,具有较好的学习能力。基于梯度下降法原理,推导了其学习算法。仿真实验尝试将该方法应用于一些简单封闭物体的带噪点云数据隐式曲面重建,取得了较理想的重建质量和去噪效果。

基于广义多项式混沌法的圆柱壳自由振动不确定性分析

为了实现对舰船结构声振特性的精确预报,开展考虑建造因素的圆柱壳结构自由振动的不确定性分析。在分析影响圆柱壳结构自由振动中的材料不确定性和几何不确定性基础上,应用一般多项式混沌方法建立含建造因素不确定性的圆柱壳结构自由振动的求解模型。最后,基于配点法分析建造因素不确定性对圆柱壳结构自由振动的影响。研究结果可为舰船结构的设计与施工中的建造声学质量控制提供技术支持。

广义多项式神经网络及其结构自适应确定

在前向神经网络模型的基础上,构建了一类新型广义多项式神经网络,依据BP神经网络梯度下降法的思想,给出该神经网络的权值迭代修正公式,并在此基础上建立其结构自适应确定算法,并进行仿真实验.结果表明,该神经网络计算精度高、能自适应地确定网络结构.

广义二次矩阵的广义多项式秩不变性

首先,利用表示为(A-d P)(A-e P)=0的广义二次矩阵A与幂等矩阵P的关系,讨论A的广义多项式f_(P)(A)的基本性质,并证明广义多项式运算的秩不变性.结果表明,广义多项式的秩不仅与组合系数的选择无关,而且在大多数情形下与多项式的选择也无关.其次,作为应用,概括并推广已有幂等矩阵、对合矩阵、二次矩阵、广义二次矩阵的相关结果.

广义多项式函数单圈性判定的一个新证明

T-函数是由Klimov和Shamir在2002年提出的一类新的非线性函数,这种函数软硬件实现速度快、效率高,而且所生成的序列线性复杂度高、稳定性强,故有望代替线性反馈移位寄存器,成为新的序列密码设计的非线性驱动环节,多项式函数作为一类密码学中常用的T-函数,其可逆性、周期性一直是相关研究中的重要问题,Klimov利用函数的代数正规型给出了多项式函数f(x)=a_0+a_1x+…+a_dx^d mod 2~n是单圈的充分条件,同时借助于"bit-slice"方法和参数的概念给出了广义多项式函数f(x)=a_0⊕a_1x⊕…⊕…a_dx^d mod 2~n是置换的充分条件.进一步地,刘卓军等借助于徐克舰的2-adic整数的乘法公式,给出了函数f(x)=a_0⊕a_1x⊕…⊕a_dx^d mod 2~n单圈性的判定定理.本文利用1-Lipschitz函数模2-微分理论,发展使用模4-微分确定遍历变换的技术,并结合"bit-slice"方法,给出函数遍历性判定的一种新方法,进而给出了此类函数单圈性判定定理的一个新证明.

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。

基于广义多项式假设模态法的大型螺纹旋风铣削工件系统动力学分析

文章以大型螺纹旋风铣削的工件装夹系统为研究对象,将铣床卡盘、浮动支撑、抱紧装置,以及尾架简化为弹性约束,并将切削力假设为周期性"半正弦"激励信号,运用广义多项式模态假设法,建立了大型旋风铣削工件系统的动力学模型。基于Matlab编程平台,利用Runge-Kutta法对系统的动力学模型进行数值分析,以研究大型螺纹工件的浮动支撑、抱紧装置对螺纹动态响应的影响。分析结果表明:工件的动态响应是由系统固有特性与切削力特性共同决定,而且抱紧装置对工件动态响应影响显著。当引入抱紧装置后,只需选取较小的浮动支撑刚度就能有效的降低切削点处的动态响应。

用广义多项式展式法作转子轴承系统的动力分析

采用广义多项式展式法求解一个带柔性轴承的Timoshenko梁模型的转子系统的动态特性,轴承的交叉刚度与交叉阻尼、转轴的横向剪切应变能、系统的旋转惯性和陀螺耦合效应都得到了充分考虑。两个典型算例验证了该法的正确性与有效性,该法还与有限元法作了比较,大大节省了计算机CPU运行时间。

广义多项式函数的极值问题

本文讨论了广义多项式函数的极值问题,给出了这一问题的必要条件和充分条件,介绍了一种求解此类函数极值的实用方法。

基于广义多项式混沌的跨座式单轨车辆随机平稳性分析

借助参数化UM(universal mechanism)仿真模型,考虑车辆载重、悬挂参数和轮轨参数的随机性,建立某型跨座式单轨车辆的随机平稳性模型。然后,在有限试验设计样本数限制下,以最佳近似精度为目标,结合低阶交互截断、最小角回归、最小二乘法和留一法交叉验证等实现广义多项式混沌(generalized polynomial chaos,gPC)的自适应稀疏展开。分别基于拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法和自适应稀疏gPC方法,讨论三种速度等级下单轨车辆平稳性指标的概率分布特征和全局灵敏度。算例表明:相比LHS结果,基于gPC近似模型的随机结果更为准确可靠,尤其是在高阶统计矩方面;同一速度等级下垂向平稳性指标均值要大于横向平稳性指标均值,并且随着速度的增大各平稳性指标的离散性在减小,而75 km/h下的分布特征与正态分布的差异最为明显;车辆载重、走行轮垂向刚度、水平轮径向刚度、空气弹簧垂向阻尼是对平稳性指标方差贡献最主要的随机参数。

随机系数Burgers方程的广义多项式混沌-谱方法

采用广义多项式混沌-谱方法求解系数随机的Burgers方程.首先,在随机方向上对随机过程和随机系数进行多项式混沌展开,采用随机Galerkin方法将随机Burgers方程化为确定性的非线性微分方程组;然后,对该方程组,在空间方向上采用Legendre-Galerkin-Chebyshev-collocation方法,对非线性项采用Chebyshev-Gauss-Lobatto点上的Legendre插值,在时间方向上采用二阶Crank-Nicolson/leapfrog格式,以保证时间方向达到二阶精度.最后,分析了该方法求解系数随机的Burgers方程的均方收敛性,并给出了数值结果.

一类广义多项式函数的可逆性的判定

多项式函数作为一类密码学中常用的T函数,其可逆性质的判定是相关研究中的重要问题。利用p-adic的乘法公式给出了广义多项式函数p(x)=a0+a1x+…+adxd(modpn)(其中p为任意素数)是可逆的充要条件。

广义多项式系统的关联矩阵

本文引进广义多项式系统的关联矩阵,构造某类广义多项式系统关于正平衡点的Liapunov函数,得到有关系统全局渐近稳定性的结果,从而给出奇异矩阵Volterra乘子的一个应用。

基于广义多项式混合效应模型非寿险信度费率厘定

广义线性混合效应模型在非寿险精算中有着广泛的应用。然而,广义线性混合效应模型假设模型的系统成分随时间变化是线性的。但在精算实践中,系统成分随时间的变化并非线性,而是不同时间系统成分的变化率可能不同。当变化为非线性时,通常将时间变量的多项式函数加入广义线性混合效应模型的系统成分中,从而得到广义多项式混合效应模型。文章将广义多项式混合效应模型用于信度费率厘定中,并用美国马塞诸州城镇车身损失责任保险的损失额数据进行实证分析,研究表明,当系统成分随时间非线性变化时,用广义多项式混合效应模型比用广义线性混合效应模型预测效果好。

插值广义多项式

在线性空间Ω=span{g_p…,g_n}中找一元素L_n(x),使n^(x)满足某些给定的插值条件.本文给出了两种播值条件,求出了L_n(x),给出了误差函数.

广义高斯Fibonacci和Lucas多项式及其恒等式

本文给出了广义高斯斐波那契多项式和广义高斯卢卡斯多项式的定义。我们研究了它们的一些的性质,通过它们的递推关系和性质及矩阵表示,我们也得到了它们之间的一些恒等式。此外,我们还证明了相应的卡西尼恒等式。

广义多项式的Descartes符号法则及其在降维方法中的应用

一般幂函数的实线性组合称为广义多项式.本文证明了广义多项式的正根数目不超过其系数组的变号数,即广义多项式上的Descartes符号法则成立.应用此结果发展了对称函数不等式证明的降维方法,用发展后的降维方法处理幂平均问题,得到了更优结果.