改进下垂控制下的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法

针对中压直流配电系统,在负荷激增、可再生能源出力突变等特殊工况下,传统优化调度方案与协调控制策略存在系统运行经济性有待提升、直流母线电压易越限的问题。为此,提出一种基于改进下垂控制的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法。首先,构建一种具备直流故障穿越能力的3端混合型模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)环状±10 kV中压直流配电系统,该系统含电动汽车充电站、储能系统、分布式光伏与风电等灵活性资源。其次,制定各单元协调控制策略,并采用tan函数改进传统下垂控制,以提高系统应对大幅功率波动的能力。然后,基于改进控制策略提出一种双时间尺度分层优化调控方法:在长时间尺度的系统调度层,以运行总成本最小为优化目标,确定各换流器参考功率;在短时间尺度的换流器间协调控制层,改进下垂曲线,并优化控制系数,以兼顾系统运行经济性与电能质量。最后,以典型算例验证该文所提优化调度方案及协调控制策略的有效性:通过灵活调度多种柔性资源,系统运行总成本可降低约11%;在某数据中心负荷激增100%的工况下,各直流母线电压波动仍能维持在±3%UN(额定电压)的允许范围内。

TVDI与土壤湿度关系的多时间尺度分析与旱情监测

[目的]揭示不同时间尺度的TVDI与土壤湿度的关联关系,确定反映土壤湿度的最佳时间尺度,以更为准确地获取土壤湿度信息,精准监测旱情。[方法]以3种不同时间尺度(8 d,16 d和月)的遥感地表温度、反射率数据以及山东省31个地面观测站土壤湿度数据为基础,分析不同时间尺度下植被指数-温度空间特征,建立不同时段不同时间尺度温度植被干旱指数(TVDI)的热边和冷边函数,研究TVDI与土壤湿度之间的关联性随时间尺度的变化规律,确定了区域土壤墒情监测的时间尺度,反演了区域土壤湿度,监测旱情。[结果]植被指数-温度二维空间形状呈三角形,但随时间发生改变;二维空间中植被指数与最大、最小温度之间有明显的线性关系,湿边并非理想的与坐标轴平行的直线;TVDI与土壤湿度线性相关,但两者之间的紧密程度随时间尺度而变,8 d尺度的TVDI与土壤湿度有更高的相关系数;山东省冬小麦旱情与降水高度一致。[结论]短时间尺度的TVDI更适于区域的旱情监测,尽管人工灌溉有效降低了对降水的需求,但降水的多寡仍是影响区域小麦旱情的主要因素。

牛栏江—滇池补水工程水源区不同时间尺度径流变化特征

为做好补水工程水资源调度、配置、流域水安全治理和区域防汛抗旱工作,充分发挥工程效益,基于牛栏江—滇池补水工程水源区代表站长系列水文资料,采用集中度、不均匀系数、Hurst系数、M-K趋势检验、滑动T检验等多种方法分析了牛栏江—滇池补水工程水源区不同时间尺度径流变化特征。结果表明,水源区不同时间尺度径流年际变化大、丰-平-枯周期明显;年内分配向均匀性和坦化趋势演变;最小1、7 d径流显著上升,其他7个径流趋势变化不显著,均发生突变;年、丰水期、极端最大等5个径流指标突变后径流量减少明显,枯水期和极端最小等4个径流指标突变后为增长趋势;年径流突变后8~10月来水量减少明显;预计补水工程水源区未来一段时间不易发生极端枯水事件,但总来水量可能会进一步衰减。

考虑谐波严重程度的长时间尺度谐波责任划分方法

针对现有谐波责任划分方法未考虑不同谐波严重程度下责任所造成的实际影响差异,提出一种考虑谐波严重程度的长时间尺度谐波责任划分方法。考虑谐波数值分布与变化趋势两方面因素划分工况,并计算各工况综合权重量化谐波严重程度;基于典型相关性分析原理筛选长时间尺度数据,并根据谐波责任定义式估算谐波责任;结合上述综合权重获取长时间尺度综合谐波责任划分指标;采用仿真算例与实测数据进行验证,与传统方法相比,所提方法可反映各谐波源在长时间尺度下不同次数谐波造成的累计影响,更适用于谐波精准治理与公平奖惩工作。

结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制

高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度(min级)电压波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以电压二次方偏差最小为目标函数,针对平衡与不平衡配电网,基于支路潮流方程,计及物理约束构建了二次规划模型。针对长时间尺度(h级)电压波动,以电压调节器匝比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,当前时段配电网节点功率为状态,节点电压二次方偏差为代价,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,提出了一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。最后,采用IEEE 33节点平衡与123节点不平衡配电网验证了所提出方法的有效性。

光钟与氢钟联合的时间尺度算法研究

光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子钟,而光钟作为实验室原型设备,一般不能连续运行,因此光钟参与时间尺度计算是个难点问题.提出将Vondrak-Cepek组合滤波算法应用在光钟与氢钟联合计算的时间尺度,以解决间歇运行的光钟参与时间尺度计算的难点问题.首先利用氢钟的时差数据,采用ALGOS算法计算获得连续稳定的氢钟时间尺度.其次利用Vondrak-Cepek组合滤波算法将氢钟时间尺度与光钟的数据综合,获得光钟参与计算的联合时间尺度.最终试验结果证明, Vondrak-Cepek组合滤波算法有效提升光钟与氢钟联合时间尺度的性能,该时间尺度与协调世界时(Coordinated Universal Time, UTC)的时间偏差达到亚纳秒量级.

不同时间尺度下气象-水文要素变化对察尔汗盐湖盐田蒸发作用的影响

目前对察尔汗盐湖蒸发量的研究主要集中在气象-水文因素与卤水蒸发量定量关系,缺乏在不同时间尺度下盐湖蒸发量的驱动因素动态变化研究。利用2020年11月5日—2023年5月1日察尔汗盐湖盐田的空气温度、露点温度、风速、相对湿度、总辐射日累计以及盐田的蒸发量、水温、水位等监测数据,结合获取的察尔汗盐湖补给河流格尔木河流量等水文资料,采用相关性分析、多元回归模型等方法探讨了不同时间尺度下盐田蒸发作用与气象-水文因素之间的关系。研究表明,不同盐田的水温、水位、淡水蒸发量变化保持一致,卤水蒸发量变化与盐田密度有关。随着时间尺度的增大,蒸发量与气象要素之间的相关性增强。察尔汗盐田蒸发量在逐小时与逐月尺度主要受到环境温度的影响,日尺度下主要受到太阳辐射的影响。在极端天气作用下河流水文与盐湖微气象因子呈同步变化,对蒸发量的影响具有滞后性。这一研究结果可为盐田生产工艺优化提供理论指导。

水电站机组负荷降维优化分配中的时间尺度效应

时间尺度是影响水电站负荷优化分配结果的重要因素。为探究时间尺度对水电站负荷分配的影响,研究论述了水电站调度中的时空尺度效应内涵及出现的原因,提出了包含发电耗水量、跨越振动区次数、机组启停次数、求解耗时等的尺度效应量化指标,并以ZM水电站为研究对象,基于水电站机组负荷优化分配模型,逐次递进分析了典型日考虑负荷过程随机性与负荷水平的水电站机组负荷优化分配尺度效应。结果表明:1)时间尺度越小更易捕捉负荷变化与水库运行过程,电站负荷优化分配的耗水量、机组启停与跨越振动区次数越大。时间尺度越大更易忽视或弱化机组启停以及跨越振动区等行为,产生潜在的安全运行风险。2)考虑负荷过程的随机性时,水电站负荷优化分配同样呈现尺度效应现象,但其影响程度与时间尺度大小影响相当。3)负荷水平越小或越大,不同时间尺度下电站机组运行方式变化较小,时间尺度效应越不显著;负荷水平居中时,时间尺度效应相对显著。研究结果可为水电站负荷优化分配的时间尺度选择以及模型降维求解算法提供科学依据。

双IRS辅助大规模MIMO系统中基于双时间尺度的信道估计方案

在双智能反射面(IRS)辅助的大规模多入多出(MIMO)通信系统中,为获取信道状态信息(CSI)而进行的信道估计需要较大的导频开销。考虑到基站(BS)-IRS信道与IRS-IRS信道具有高维且准静态的特性,而IRS-用户(UE)信道具有低维且时变的特性,本文提出一种基于双时间尺度的信道估计方案。首先,对于准静态信道,由BS发送导频并基于坐标下降算法和最小二乘法分别估计BS-IRS信道和IRS-IRS信道。然后根据准静态信道的估计结果进一步基于最小二乘法估计IRS-UE信道。仿真结果表明,本文所提出的方案可以采用低于对比方案50%的导频开销来获取低于对比方案近10 dB的估计归一化均方误差(NMSE),实现用更少的导频开销获取更高的信道估计精度。

时间尺度上约束力学系统的Noether型绝热不变量

时间尺度微积分是近年来的研究热点之一,其不仅统一连续分析与离散分析,还能协助完成更复杂动力学系统的建模.Noether对称性方法是一种近代的积分方法,揭示了力学系统守恒量与其内在的动力学对称性之间的潜在关系,Noether对称性的摄动与绝热不变量和系统的可积性之间也有着密切的联系.时间尺度上约束力学系统的Noether对称性问题虽然已有学者研究,但是由于时间尺度微积分理论的不成熟,研究成果的深度及正确性均有待探究.文章的重点是探讨时间尺度上约束力学系统Noether对称性的摄动与绝热不变量,这其中包含了Lagrange系统、Hamilton系统以及Birkhoff系统.首先,探讨了3个受小扰动作用的系统,其Noether对称性的变化,并给出了相应的绝热不变量;然后提供了在无扰动条件下,3个系统的精确不变量.Lagrange系统得到的精确不变量与原有结果吻合,Hamilton系统和Birkhoff系统得到的精确不变量是新的.其次,时间尺度上的导数分为delta导数和nabla导数,由这两种导数所组成的系统,互为对偶系统.基于文章delta导数下所得到的结果,采用对偶原理的方法,给出了3个系统对偶空间的绝热不变量和精确不变量.最后,文末分别讨论了时间尺度上Kepler问题和Hojman-Urrutia问题的Noether型绝热不变量,从而借助例题对3个系统中所得到的结果和所采用的方法进行说明.

基于改进浮动单元的城市职住平衡时间尺度估计——以广州市为例

已有研究对城市职住平衡的测度往往存在可塑性面积单元问题,且忽略了交通网络在职住联系中的媒介作用。提出一种改进的浮动单元法,构建基于道路和城市轨道交通网络的数据集,以时间为职住分析尺度生成浮动单元,运用手机信令数据对职住平衡进行测度。以广州市为例,对就业中心和居住区的职住平衡时间尺度进行估计。研究发现:广州市中心城区职住平衡时间尺度分布呈圈层式空间特征,职住平衡时间尺度从一级就业中心向外围先减小再增大;城市轨道交通缩小了就业中心的职住平衡时间尺度;一级、二级(不处于一级就业中心的辐射范围内)和三级就业中心的职住平衡时间尺度分别为32~40 min、14~28 min和10~20 min,而居住组团的职住平衡时间尺度主要依附于就业中心且受到城市轨道交通的影响。最后,提出在合适的时间尺度下对职住空间结构进行评估和优化住房和就业等资源配置,并重视城市轨道交通对职住空间结构的影响。

经典导数的拓展——时间尺度上求导

在微积分的教学中,学生对微积分的认识不应该止于经典积分的思想与内容。教师可为学生介绍时间尺度微积分的概念,拓展教学内容。首先介绍时间尺度的背景,然后给出时间尺度上常用的基本符号及时间尺度上函数可微的定义,更有利于学生理解相关概念,激发继续探索微积分的兴趣。

元谋干热河谷近50 a降水变化的多时间尺度分析

水热矛盾是元谋干热河谷生态系统的主要限制因子,降水变化对农业发展和生态系统的恢复具有重要影响。以Morlet为连续小波基,对元谋干热河谷近50a降水的变化进行多时间尺度变换,结果表明:年降水和分季节降水量呈波动性增长之势,夏季增长趋势明显;旱季降水变化率显著高于雨季。在不同时间尺度上,全年降水与各季节降水量的变化具有多尺度波动的特点,且夏季和秋季降水量的变化在全年降水的变化中占有重要地位;夏季降水丰枯年际转化的速率快,而其他季节相对较慢。干热河谷降水的多尺度变化既与全球气候变化的背景相关,又与下垫面覆被变化相关。降水多尺度变化规律表明,未来短期降水总体具有减少趋势,会对反季节蔬菜和旱作农业的生产造成不利影响。

荒漠草原生长季不同时间尺度水热通量变化特征及其影响因子

荒漠草原水热通量变化特征及其影响因素分析对提高区域水热交换规律认识和了解其在气候变化中的作用具有重要意义。该研究基于内蒙古荒漠草原2018和2019年4—10月涡度相关系统与相应的环境因子观测资料,分析了荒漠草原不同时间尺度水热通量(感热通量(sensible heat flux,H)和潜热通量(latent heat flux,LE))及能量占比(H/LE)的变化特征及其环境因子调控机制。结果表明:1)H为该生态系统的主要能量消耗形式,且同一环境因子在不同生育期对H、LE、H/LE的影响存在差异;2)小时尺度上,H、LE呈单峰型变化,峰值均主要出现在12:00—14:00之间,且LE峰值出现时间较H滞后1~2 h。H的主要影响因素为平均风速(wind speed,Ws),相对湿度(relative humidity,RH)、饱和水汽压差(vaporpressuredeficit,VPD)和空气温度(airtemperature,Ta),相关系数(correlation coefficient,r)绝对值大小分别为Ws(0.72)>RH(0.66)>VPD(0.61)>Ta(0.38)。LE的主要影响因素为Ta、VPD、地面温度(soil temperature,Ts)和降雨(precipitation,P);3)日尺度上,H、LE呈明显的季节变化,H的主要影响因素是RH、Ws、Ts、Ta、P和VPD,LE主要影响因素为RH、Ws、Ts和Ta;4)月尺度上,H、LE近似呈单峰型变化,夏季能量消散方式以LE为主,H的主要影响因素为RH、Ws和VPD,其中VPD正效应最强(r=0.75),P对LE的正效应最强(r=0.75),而RH对H/LE的负效应最强(r=-0.76)。研究结果有利于准确理解多时间尺度下荒漠草原H和LE对环境因子的响应,同时可为草原生态功能区的植被恢复、生态环境保护提供理论依据和技术支撑。

淮北平原不同时间尺度下的夏玉米干旱特征

【目的】在生长阶段和生长季内起始不定的10d尺度下,对淮北平原夏玉米的干旱时空特征进行研究,探索不同土层深度下的干旱规律,为夏季作物的抗旱灌溉提供更加科学合理的规划依据。【方法】基于干旱严重程度指数(DSI),将2010—2019年表土层(0~10cm)和根系主要分布层(0~50cm)的干旱状态进行分级,并利用M-K检验法和克里金空间插值法,在生长阶段和生长季内起始时间不定的10 d两种较小时间尺度下,对淮北平原夏玉米干旱的时间变化趋势和空间分布特征进行了分析。【结果】(1)自2016年生长季开始,砀山、蒙城、谯城站的干旱程度和频率显著升高,阜阳站干旱程度和频率都显著降低,而宿州站的干旱事件则集中在2010—2012、2019年生长季;与生长阶段尺度相比,部分干旱事件在生长季内起始不定的10 d尺度下的干旱程度更大,干旱频率也更高;(2)各个生长阶段的多年平均干旱指数最高的是播种—出苗期,达到了中旱以上,此生长阶段的干旱频率同时也最高,在40%以上;2种尺度下重旱以上的干旱事件常发生在北部砀山和中部蒙城、宿州区域;0~10 cm土层的干旱频率在西南部较高,0~50 cm土层的干旱频率则在东部和北部较高;(3)生长季内起始不定10 d尺度下,每个生长季干旱程度最高的时段其起始时间多数处于播种—出苗的早期,出苗—拔节的早期,拔节—抽雄的中期,且大都在重旱以上,少数发生在8月与9月。【结论】淮北平原夏玉米在2016年生长季之后有显著的干旱突变趋势,干旱程度和频率常常在播种—出苗期最高,相比于生长阶段时间尺度,在生长季内起始不定的10d尺度下会识别出更高的干旱程度,干旱频率也有所增大,同时能更确定严重干旱事件的发生时段。

基于不同时间尺度与特征优选的黄淮海平原冬小麦识别

准确及时地监测区域作物种植面积对保障我国粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。本研究利用Google Earth Engine(GEE)云平台和融合的Sentinel-1 SAR雷达影像与Sentinel-2 SR地表反射率影像,对黄淮海平原2021年冬小麦进行了监督分类。通过对Sentinel时间序列数据进行不同时间尺度合成与平滑处理,并对极化特征、光谱特征、植被指数、谐波系数和纹理特征进行优选,以探究不同时间尺度的影像序列及特征优选对黄淮海平原冬小麦识别精度和泛化能力的影响。结果表明:特征优选过程可以提高模型分类精度,在各类特征因子中,光谱特征重要性最高,其次为谐波系数、极化特征和纹理特征。随着影像序列时间尺度的缩减,可以得到更高的分类精度,尺度30、20、10d平均总体精度分别为95.4%、95.6%和96.4%;但泛化能力也随之降低,对应的泛化能力分别为0.935、0.919和0.918。短时间尺度影像序列能够更准确地捕获地物的特征细节,展现出更高的分类精度,但其对数据变化的适应能力更差。此外,模型泛化能力在空间上呈现“越近越相关”的规律。利用GEE平台及Sentinel系列卫星遥感数据,实现了对黄淮海平原冬小麦面积的准确识别。整体上,混淆矩阵总体精度(OA)和F1值均在90%以上,分类结果在空间细节上与高分辨率图像高度一致,同时提取的冬小麦种植面积与市级官方统计数据高度相关(决定系数R^(2)>0.9)。

哨声模合声波对辐射带电子扩散系数的多维建模及损失时间尺度建模研究

哨声模合声波是地球内磁层中一种典型的等离子体电磁波动,对辐射带电子动态演化起着至关重要的作用.合声波可以与外辐射带电子发生相互作用,将电子散射至损失锥进而沉降至大气;此外合声波也能将几十keV的电子加速到几MeV,是辐射带相对论电子的重要来源.因此,快速准确地计算合声波对辐射带电子的扩散系数,对于优化地球辐射带动理学建模并深入理解电子通量的演化机制具有重要作用.本研究利用Full Diffusion Code(FDC)定量计算了典型合声波波模对辐射带电子的弹跳平均投掷角、能量和交叉扩散系数,并建立了地球内磁层空间中L为2~7、背景环境参数α^(*)为1~13,投掷角α_(eq)为0°~90°、能量Ek为10 eV~10 MeV的电子散射系数矩阵数据库.在此基础上通过线性插值方法可以快速得到不同L和α^(*)参数条件下的合声波对辐射带电子的扩散系数,并计算相对误差验证应用线性插值方法的合理性和准确性.基于扩散系数矩阵数据库,本研究还计算了合声波散射辐射带电子的损失时间尺度,建立了以L、α^(*)和Ek为输入参数的电子损失时间尺度经验模型,从而可以快速获取合声波散射电子的损失时间尺度.结果表明,扩散系数矩阵数据库构建和线性插值方法的使用大幅度减少了获取不同L和α^(*)对应的扩散系数所需时间,同时建立的三维损失时间尺度经验模型可快速得到不同L、α^(*)和Ek所对应合声波散射辐射带电子的损失时间尺度,这些结果提高了地球辐射带动理学建模效率,对于空间天气预报具有重要意义.

小时间尺度网络数据传输故障识别数学建模

在网络传输过程中,数据容量较大,受外界因素影响极易导致传输中断,从而出现信息缺失与传输误码。为解决中断故障造成的数据传输误差和缺失问题,提高网络利用率,保证网络的正常通信。因此,提出一种小时间尺度网络数据传输故障识别数学建模。建立传输的容错控制条件,分析小时间尺度网络的混沌状态和流量序列,描述网络中多层前向特征,调整各个尺度下权重和阈值。设定容错策略,对小时间尺度网络多项训练,得到网络的中断故障诊断。针对性预测缺失数据,通过函数计算预测误差及序列权重等参数,获得故障隶属度层和规则集合层间调节权值,完成中断故障容错识别。实验证明,所提方法提高了网络传输召回率,增加网络资源利用率,减少网络在中断故障下的传输误码率。

相对时间尺度对消息扩散与意见形成耦合传播动力学的影响

一般情况下,群体意见形成的演化时间尺度可被认为远远大于社交媒体上消息传播的时间尺度.但是在某些极端场景中,以上的假设却并不成立.基于此,建立了一个消息扩散和意见形成之间的相对时间尺度可调的噪声阈值投票者-UAU (unaware-aware-unaware)模型,并研究了不同的相对演化速度下社交媒体上的消息传播与人群意见形成之间的相互协同作用对彼此演化动态的影响.基于平均场理论(meanfield theory,MFT)的分析和Monte Carlo模拟都表明,相较于意见形成,消息传播的时间尺度越小越有利于双稳态相的形成,这是两种动力学的本征差异和它们之间的协同相互作用造成的.研究发现,两种动力学间的相对时间尺度不仅影响终态的“正”意见比例,还影响导致模型发生相变的临界基本再生数的大小;特别是当“正”意见比例处于不同的水平时,其随着两种动力学相对时间尺度的变化行为是不同的,当“正”意见比例较高时,消息传播的时间尺度相对于意见形成越小则“正”意见比例越大,反之则相反.研究填补了相对时间尺度对于协同相互作用耦合动力学影响这一研究领域的空白,有助于人们更加深入地理解相对时间尺度对耦合动力学演化动态的影响.

面向电力市场多时间尺度场景应用的风储系统调度方法

针对风储系统参与电力市场不同调用时间尺度场景的耦合问题,提出面向电力市场多时间尺度场景应用的风储系统优化调度方法,指导风储系统进行短时风功率波动平抑,并参与电能量市场及备用辅助服务市场,实现不同调用时间尺度场景间协同优化,最大化风储系统经济效益.首先,考虑不同场景盈利机制,以风储系统多场景经济收益最大为目标建立目标函数.然后,建立风储系统参与各应用场景条件约束以及多调用时间尺度耦合约束.最后,算例仿真验证了所提方法可在保证风功率波动不越限的同时,提升风储系统在日前电能量市场及备用辅助服务市场中的综合运行效益.