木包装携带钻蛀性害虫的概率场景分析初探

文章运用概率场景分析方法分析了木包装携带钻蛀性害虫定殖风险的主要过程,认为木包装携带有害生物定量化风险评价场景主要有2种,假设携带的钻蛀性害虫为X,场景分析认为其传播并在新的地区定殖主要经历6个关键环节,在对各个环节发生的概率进行分析的基础上,初步建立了计算风险概率的模型,同时,对各个环节的定量化方法进行了阐述,以期为进一步理解概率场景分析方法,为有害生物定量化风险评价提供借鉴。

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。

基于场景概率的含风电系统多目标低碳经济调度

提出了基于场景概率的含风电系统的低碳经济调度多目标优化模型。考虑负荷需求、风电出力以及碳交易价格等输入变量预测值的不确定性,提出一种应对不确定问题的场景概率模拟方法,建立更符合实际的多目标优化模型。多目标模型中包含了考虑风电成本的经济调度目标和考虑碳交易的低碳调度目标。为方便分析碳交易对调度结果的影响,定义了平均购电费用、风电价格补贴、机组平均出力份额等评价指标。采用改进的多目标粒子群算法进行优化求解,基于该模型,仿真比较了采用确定方法、随机方法和场景概率方法的优化调度结果,分析了不同目标函数的3种调度方案,最后计算了是否考虑碳交易的评价指标。结果表明,上述优化模型有效可行,算法合理。

基于概率多场景的柔性配电网鲁棒运行优化

分布式电源和波动负荷的接入使得传统配电网的调节设备和手段凸显出局限性,柔性开关设备(SOP)的应用可以解决间歇性源荷带来的问题。针对多端柔性互联设备在柔性配电网中的应用,建立计及运行损耗的三端SOP的拓扑结构和数学模型;考虑到源荷出力的不确定性会导致配电网节点电压越限和功率潮流不合理,将鲁棒优化和场景分析方法相结合,建立基于概率多场景的鲁棒运行优化模型,并采用锥优化方法进行求解;为了实现场景数量和精度平衡下多场景的快速生成,提出基于拉丁超立方抽样的概率多场景生成方法。以3组IEEE33节点系统组成的配电网为算例,验证了所提鲁棒运行优化模型和场景生成方法的有效性,所提模型与方法实现了配电网运行经济性与安全性的协调,显著提高了模型计算效率,有效避免了"维数灾"现象。

基于多场景概率的含大型风电场的输电网柔性规划

由Monte Carlo模拟法得到风电场输出功率的概率分布。应用多场景概率的方法,将风电场的输出功率和在电网规划中涉及到的负荷变化、经济等不确定性因素,以场景分析和概率计算的方式加以描述。目标函数以发生概率为基础,按场景发生概率的大小加以区分。采用以最大单条线路过负荷率为基础的柔性约束准则,同时考虑了单条线路过负荷和总的线路过负荷情况,分别对稳态下和N-1事故条件下的线路过负荷情况进行分析。根据决策者对N-1事故校验下线路过负荷率重视程度的不同,采用权系数的方式加以区分,能够快速准确地得到基于决策者偏好的含大型风电场的输电网柔性规划方案,并更符合工程实际需求。以Garver 6节点系统为仿真算例,证明了该方法的可行性。

面向低概率事件场景的传感器网络分簇控制算法

为了延长网络生命期,无线传感器网络必须高效地消耗电池能量,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础.WSN的一个显著特征即具有应用多样性,为了研究符合低概率事件场景的传感器网络拓扑控制方案,建立并分析了传感器网络模型.由于在低概率事件场景下节点侦听能耗占据主导地位,经研究发现此时生命期目标与k-中心问题本质上具有密切联系,可视为k-中心问题的对偶问题,因此针对分簇机制分别设计了3个阶段执行:邻居信息获取阶段、簇头确定阶段和节点归属阶段,从而引入了一种基于k-中心问题的周期性分簇控制算法PCA,PCA算法体现了负载均衡的思想,同时尽可能减少了簇头数目.模型理论分析和仿真实验结果都表明,PCA算法能得到快速部署,并且PCA算法能获得较优的拓扑结构,有效地延长了WSN的生命期.

基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划

在碳达峰和碳中和的目标要求下,可再生能源+储能被认为是一种能够有效促进新能源消纳的手段。传统的3层鲁棒规划方法在进行输电网和储能联合优化时忽略了风电出力场景的概率信息,所得投资决策往往过于保守。为此,利用风电出力场景的历史数据构建了基于L_(1)-范数和L_(∞)-范数的混合概率分布不确定集,在考虑最恶劣概率分布的情况下进行输电网和储能的最优投资决策,能够改善传统鲁棒规划方法过于保守的问题。此外,采用一种可并行计算的列和约束生成算法求解所建模型,在求解max-min内层问题时不需要进行复杂的对偶转换,且无需求解双线性项,只需要并行求解若干个小规模的线性规划问题,有效提高了求解效率。Garver 6节点系统算例的仿真结果验证了所建模型和算法的有效性。

油库雷击火灾场景概率及消防用量计算方法

通过事故树分析,得到雷击直接击穿或损坏、自动泡沫灭火系统失效、手动泡沫灭火系统失效、消防队不能准时到达的概率。通过事件树分析,得到密封圈火灾、局部池火和全液面池火发生概率。结果表明,雷击引发的3种火灾场景中,密封圈火灾发生的概率最高,其次是局部池火,全液面火灾发生的概率最低。在此基础上计算泡沫液量和消防用水量。

基于场景概率的有源配电网多时间尺度运行优化

将含分布式电源的配电网的优化运行按场景概率加以区分,转换为每个场景下的确定性多时间尺度优化问题。长时间尺度下,对整个运行周期的运行成本及收益进行建模,以配电网综合用电成本为优化目标,提高其经济性;短时间尺度内综合考虑储能系统用于平抑电网波动及削峰填谷的优化运行,提高分布式发电供电品质。通过引入混沌理论和模拟退火思想,提出基于改进粒子群优化算法的有源配电网优化运行方法,将其应用于解决有源配电网优化运行问题。最后实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性。

考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化

针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。

低概率事件场景的无线传感器网络构建

低概率事件场景,静态部署的小规模监测网络是较为常见的一类无线传感器应用网络。针对这一类无线传感器网络的特点,从拓扑控制角度出发,基于分层分簇思想,提出了一种固定分簇层次型网络构建方法。该方法采用固定分簇有效节省了一般周期性动态分簇聚类大量能耗,簇内成员节点基于事件概率预测的休眠调度更进一步降低了网络能耗;簇头在簇内的轮换实现了网络能耗均衡;功率控制建立了可靠的多跳路由。仿真性能分析表明:该方法节能效果明显,实施简单,易于应用推广。

考虑电动汽车充电负荷的配电系统场景概率潮流分析

提出了一种同时考虑分布式光伏出力和电动汽车充电负荷随机特性的配电系统场景概率潮流分析方法。首先,在考虑车主交通行为与充电模式随机特性的基础上,采用蒙特卡洛模法对充电站典型日内的充电负荷进行模拟,给出充电负荷曲线集。接着,采用K-means聚类分别对充电负荷曲线集和光伏历史出力曲线集进行聚类,给出充电负荷和光伏出力的概率场景集,并以此为基础构建潮流分析场景集。最后,采用前推回代法进行所有场景下的配电系统潮流分析。按场景概率对潮流结果进行汇总,给出概率潮流分析结果。基于IEEE 33节点配电系统的仿真计算验证了所提模型及方法的有效性。

基于场景降维及采样方法的场景库优化方法研究

本文采用场景降维及采样的方法对场景库进行优化。首先将场景元素分类,并基于层次分析法对其重要性权重值求解,根据权重值的大小进行场景元素离散化,构建场景空间;然后通过场景空间自身的属性计算场景危险度,通过自然驾驶数据库中场景的发生概率计算场景空间中场景的发生概率,构造重要性函数,通过自然驾驶数据库的引导在人为构建的场景空间中筛选出关键场景组成测试场景库,同时为加快搜索效率,采用多起点优化算法与泛洪填充算法进行采样搜索;最后,根据场景风险评估方法验证了关键场景的有效性。结果表明,本文所提出的场景库优化方法能够筛选出用于自动驾驶测试的关键场景,提高自动驾驶测试的效率与现实意义。

机场空中交通环境质量优化路径研究

机场空中交通环境质量的提升对实现机场的可持续发展、推动民航业发展绿色转型具有重要的意义。针对现有研究较少从多因素角度开展机场空中交通环境质量评价并对机场整体环境质量进行优化的缺陷,从大气污染物、航空器噪声和碳排放三个角度识别机场空中交通环境质量的影响因素,基于解释结构模型构建机场空中交通环境质量的优化路径;通过建立机场空中交通运行的概率场景,基于宽容分层序列法构建机场空中交通环境质量优化模型,并结合遗传算法进行求解。以南京禄口国际机场为例进行实证分析,结果表明:机型比例和航线结构是影响机场空中交通环境质量的关键因素,优化后机场空中交通环境质量内梅罗指数降低了32.5%,可有效改善机场空中交通环境质量。

基于符合性证据链的航电系统工程试验方法

为形成逻辑严密、可追溯的适航符合性验证资料,提出一种基于符合性证据链的航电系统工程试验方法,并对实现中的关键问题进行分析研究。以自动飞行控制系统的工程试验为例,设计与实现了基于自动飞行控制系统适航验证需求的验证平台。在验证方案设计中,针对复杂验证环境中部分参数不确定性描述问题,提出一种基于分类概率多场景分析的验证方案设计方法,基于适航验证需求,对飞行数据进行筛选,通过对筛选后的飞行数据进行统计特性分析、随机抽样与合并缩减,生成包含发生概率的确定性场景,描述验证环境中部分参数的不确定性。在验证数据分析中,针对多场景多参数条件下的适航符合性判断问题,提出基于加权Dempster-Shafer证据理论的适航符合性评估方法,以确定性场景发生概率为权重,进行证据融合,避免部分小概率场景对融合结果的干扰。基于实际飞行数据,自动飞行控制系统的自动飞行模式工程试验结果表明,所提方法有效可行。

基于K-均值聚类多场景时序特性分析的分布式电源多目标规划

若不考虑分布式电源出力及负荷需求的波动性及不确定性,可能导致分布式电源规划容量偏大或系统电压改善程度降低。深入分析分布式电源出力时序波动特性,并引入K-均值聚类多场景概率分析方法,以降低上述波动性及不确定性对配电网的影响;以最大化年寿命周期收益率和电压分布改善率作为目标函数,建立分布式电源多目标规划模型,并采用多目标复合微分进化算法对其求解和基于最短归一化距离法实现多目标总体最优解决策。以IEEE33节点配电系统为例进行分布式电源多目标规划,验证了所提方法的有效性和优越性。

一种双层-四级随机-鲁棒优化调度模型及求解

提出一种考虑场景概率和出力不确定性的配电运营商-多微电网双层-四级随机-鲁棒优化模型及其求解方法。基于主从博弈原理构建上层配电运营商和下层微电网之间的主从关系,并分析主从博弈交易机制;配电运营商建立考虑风电场景概率不确定性的随机定价模型;下层微电网考虑风电场景概率不确定性和出力不确定性的影响,建立min-max-max-min四级结构的随机-鲁棒优化调度模型;提出了一种变量交替迭代的列约束生成算法,通过解耦四级结构来求解下层微电网随机-鲁棒模型;利用粒子群算法求解非凸的双层优化模型。最后,通过算例验证所提模型和方法的有效性。

基于多场景联系数的分布式风电场售电收益研究

随着我国分布式能源的不断发展,其受到了越来越多的关注。考虑分布式风电出力的不确定性及售电价格的波动性,在多场景下结合联系数对不确定因素包括风电出力、售电电价进行全面客观描述,提出基于多场景联系数的分布式风电售电收益优化模型,并在模型中以效用函数量化用户购买清洁能源的意愿。基于具体案例,探讨分布式风电场在负荷峰、平、谷时段的售电情况,详细分析联系数表示不同不确定因素的优化情况,结果表明了模型的合理性和有效性。

多场景随机风速条件下的配电网风电机组选址定容

建立了风速多场景概率分布条件下的风电机组出力模型,在已有配电网系统中预置各节点风速参数以保证规划结果符合实际配电网风速情况。在此基础上,根据风电机组接入配电网对系统有功损耗和系统静态电压稳定性的改善情况,选取风电机组接入配电网的候选位置。以年综合费用最小为目标,利用遗传算法实现风电机组接入的位置和容量的优化配置。IEEE33节点配电系统仿真结果表明,文中提出的风电机组接入配电网规划模型使规划结果更贴近实际,并可有效提高风电机组接入配电网的经济效益和可靠性指标。

考虑风光荷时序波动特性的配电网投资策略多目标优化

风电、光伏等分布式电源出力和用电负荷具有明显的时序特性,常用的恒定功率模型无法准确体现这一特点。文章构建了风力、光伏发电出力概率模型,应用蒙特卡洛方法对其发电出力和常规用电负荷进行模拟仿真,生成大量场景;采用改进K中心点聚类算法对仿真场景进行缩减,构建典型风光荷联合时序场景集;从各典型场景发生概率出发,以光伏、风力电站投资回报率最大和配电网各节点电压偏差最小为目标,采用改进多目标遗传算法求解光伏、风力电站最优安装位置和容量。最后,以IEEE 33配电系统进行算例分析,验证了所提方法的有效性。