空调负荷参与电力系统调频的温度设定值概率控制策略

作为一类重要的需求响应资源,空调负荷能够实时调节有功负荷进而参与电力系统调频。传统温度设定值控制方式假设空调的温度设定值连续可调,而忽略了空调的最小温度调节步长(MSoTA)。针对绝大多数空调MSoTA为1℃,提出一种基于温度设定值调节概率(TSPAP)的空调负荷控制策略,使得空调负荷集群的聚合功率连续可调,以更好地参与电力系统调频。所提出的方法采用双层广播控制的框架,将空调负荷划分为6种独立的状态,并根据不同的状态将功率调节需求调制成TSPAP。TSPAP作为全局控制信号下发给各个分散控制器,并被解调为±1℃的温度设定值调节信号,下发给各个空调。仿真结果表明,该方法能够在单个空调MSoTA为1℃的情况下,实现对大量空调负荷聚合功率的连续调节,从而在一次调频和二次调频中获得更好的效果。

结构使用寿命评定的功能失效概率控制方法

提出了结构关键件功能失效概率、单机功能失效概率和机群功能失效概率的概念 .以二项分布为基础 ,建立了从结构关键件功能失效概率、单机功能失效概率直至机群功能失效概率分析计算模型 ,并建立了基于功能失效概率控制的结构修理时间确定和使用寿命评定方法 。

m序列伪随机码在测距回答概率控制中的应用

通过对机载测距询问器检测中测距回答概率控制的工作特性的分析,提出一种基于m序列伪随机码的具有可设定测距回答概率功能及随机回答特性的测距回答概率控制设计方案,并给出其具体的PLD实现电路。

基于统计过程控制技术的XBT故障概率控制研究

XBT是一种快速、实时、大面积、低成本测量海水温度剖面的海洋测量仪器,自问世以来一直受到海洋学家尤其是军事海洋学家的重视。国家海洋技术中心研制的XBT工程样机的测量指标已经达到国外同类产品的水平,但海上试验的成功率与国外产品相比还存在差距。针对这种情况,重点研究XBT海上试验故障。通过对海上试验数据进行总结及统计分析,并借鉴工程加权法对数据进行处理,利用统计过程控制技术(SPC)对海上试验数据故障概率波动的原因进行了分析,得出机械部件失效是国产XBT成功率不高的主要原因的初步结论。

一种求解Packing问题概率控制搜索行为的启发式算法

研究一种求解圆形和圆形与矩形混合Packing问题的启发式算法.借鉴Agent概念,赋予待布物具有跳跃、交换、旋转、移动和容器缩放等5种搜索行为,在寻优过程中以概率机制控制上述各搜索行为,并给出寻优过程中启用该搜索行为的时机及其操作顺序,该概率控制机制的适应性控制参数由待布物之间干涉信息决定.该法纯用上述搜索行为寻优,不辅以其他优化方法.该Packing问题数值实验结果表明,算法是可行和有效的.

基于加强概率控制策略的SAT局部搜索算法

局部搜索算法是目前求解SAT问题比较有效的方法,而Sattime算法是在SAT国际大赛中获得大奖的一种典型局部搜索算法。在Sattime算法的求解过程中,记录变元翻转事件流数据库,通过数据分析与模式挖掘,发现Sattime算法的局部搜索行为中会出现相邻搜索步选择同一个变元的现象,即所谓的回环现象,从而降低了求解效率。为解决此问题,提出两种概率控制策略:加强子句选择策略和加强变元选择策略,并将这两种策略应用到Sattime算法中,形成新的局部搜索算法Sattime-P。实验结果表明,与Sattime算法相比,改进后的Sattime-P算法求解效率有显著的提升。该方法也对其他局部搜索算法的改进具有参考价值。

最大概率控制

给出了 ARMAX 过程的一种具有单段最优性的概率控制策略,指出了它与最小方差控制策略的联系。说明了这种控制律可以通过选取控制输入使得最大概率预报器作出的预报为零得到。

概率控制分类法

文中提出了一种新的概率统计分类法—概率控制分类法。概率控制分类法是对样本的综合连续变量指标定出概率分布阀值,以此建立控制阵对样本进行分类的一种概率统计分类法。此法可用在大、中样本的统计分类及矿产资源定量预测等领域之中。

概率布尔控制网络的可观性分析

概率布尔控制网络的转移矩阵的不确定性,使得其可观和可控性分析和状态估计更为困难。主要研究了概率布尔控制网络的可观性问题,并在此基础上给出了判断系统可观的条件,以及计算系统初始状态向量的方法。首先,根据系统的可达状态集,定义系统的可区分和不可区分状态,并给出d步可区分的概念以及其判断的充要条件。其次,根据概率布尔控制网络的输出和系统模型,得到系统的概率初始状态集合。接着,在此基础上给出概率布尔控制网络的强可观和弱可观的定义。同时,计算系统初始状态向量,并且给出判断系统是否可观的定理;最后,通过一个算例说明了所提方法的有效性。

概率布尔控制网络的弱能控性

本文研究了概率布尔控制网络的弱能控性,系统的弱能控性是概率布尔网络精确能控的一个推广.首先利用矩阵的半张量积和逻辑变量的向量表示,概率布尔控制网络被表示为离散时间动态系统.接着给出概率布尔控制网络弱能控的定义,从离散时间系统的结构矩阵出发,构造了最大概率转移矩阵,矩阵中的元素表示相应状态之间可能发生转移的最大概率,在此基础上研究了概率布尔控制网络的弱能控的条件,同时给出了两个状态弱能达时控制序列的设计算法.最后通过例子进一步解释了弱能控的概念和控制序列设计算法的有效性.

并网风电场下垂控制系数概率模型研究

随着风电并网容量的不断增加,风电场参与系统的频率控制是未来发展的必然趋势。了解和掌握并网风电场频率控制特性对于保证系统的频率稳定性具有重要意义。风电场并网的频率控制与传统发电机组有所不同,风电场出力受风速影响具有一定的随机性和波动性。根据风力发电机组出力模型,提出了基于风速变化的风电场下垂控制系数概率模型。利用半不变量的可加性,运算得出随机变量的数字特征,通过Gram-Charlie级数展开的方法计算其概率密度函数。通过对并网IEEE-14节点系统进行仿真计算,结果表明采用下垂控制系数概率模型能够反映其随机变化特性,风电场调频能力受风电场随机出力的影响,验证了概率模型的正确性,为风电场参与系统频率控制提供了一定的理论依据。

N粒子纠缠GHZ态的控制性概率传送

提出了一种把N粒子纠缠GHZ态从发送者Alice传送给远方的接收者Bob的控制性隐形传送方案.在传送过程中,N对非最大纠缠EPR态和m粒子GHZ态被选择作为量子通道.发送者Alice先对它所拥有的粒子做贝尔态测量,然后每一位控制者对它们各自所拥有的GHZ态粒子先进行Hadamard变换再做投影测量,之后将它们的最终测量结果通过经典通道告知给接收者Bob,根据接收到的经典信息,Bob通过引入一个辅助粒子并且对它所拥有的粒子做唯一的通用幺正变换,就可以重现原始态.结果显示,传送成功的总概率为2N+1-m∏N k=1|ak|2,任何一个控制者的信息缺失都将导致传送的失败.

探讨肿瘤控制概率模型中各参数的取值变化对结果的影响

目的 探讨肿瘤控制概率 (TCP)计算模型中各参数的取值变化对计算结果的影响。方法 在假设某一参数取不同的值 ,而其他参数取假设的参考值的情况下 ,利用TCP计算模型进行计算并画出TCP与肿瘤半径的关系曲线 ,然后分析参数取值的变化对计算结果产生的影响。结果 在对TCP计算结果产生影响的参数中 ,吸收剂量、肿瘤体积、辐射敏感性、肿瘤中克隆源性细胞的潜在倍增时间的变化对TCP计算结果影响较大 ,而细胞密度、DNA单链断裂修复速率与再敏感化速率对结果的影响较小。结论 使用TCP评估治疗效果时必须注意肿瘤生物学参数的准确性 ,否则会导致结果评估的失误。

放射治疗中肿瘤控制概率的影响因素

可靠的肿瘤控制概率计算模型是对放射治疗方案进行准确评估的基础。所以,对肿瘤控制概率模型中所涉及的参数及对这些参数取值有影响的因素进行总结有利于提出更完善的计算模型。

放射治疗中肿瘤控制概率的计算方法

肿瘤控制概率 (TCP)是评估放射治疗效果的重要参数 ,多年来 ,很多学者在考虑不同影响因素的情况下提出了各种计算公式 ,并对用这些公式计算的

概率鲁棒镇定控制器的研究

将统计学习理论中的经验概率一致收敛特性应用到鲁棒控制中,针对具有实参数不确定性的控制系统,研究了概率鲁棒镇定控制器的设计问题.给出了设计概率鲁棒镇定控制器的前提条件,采用基于经验概率一致收敛特性的随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器的具体步骤和方法.研究表明,与传统方法相比,在概率意义下采用随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器具有设计方法简单、计算量小的优点.计算实例表明了该算法的有效性.

基于LMI的参数随机变化系统的概率密度函数控制

针对模型参数在有界区域内随机变化的系统,基于平方根B样条模型,提出了输出概率密度函数(Probability density function,PDF)跟踪控制策略.目标是控制系统输出的概率密度函数跟踪给定的概率密度函数.通过B样条逼近建立了输出PDF和权值之间的对应关系,把PDF的跟踪转化为权值的跟踪,同时系统转化为MIMO系统,从而权值向量的跟踪就转化为MIMO系统的跟踪问题,接着给出了系统输出概率密度函数跟踪给定概率密度函数的控制器存在的充分条件,通过求解线性矩阵不等式完成状态反馈和输出反馈跟踪控制器的设计,得到了系统具有Hinfinity范数界Gamma鲁棒镇定的结果.仿真结果表明本文提出的控制算法是有效的.

W量子纠缠态的控制性概率传送

提出了一种使用三对最大纠缠W态做量子通道实现一个三粒子W态控制性概率传送的方案.传态过程中,控制者对他所拥有的粒子做冯·诺曼测量,发送者不做贝尔态测量,而是做正交基测量,接收者最后通过执行相对幺正变换可以恢复原始态,成功传态的总概率可以提高到20/27.

概率布尔控制网络的集可控

本文研究概率布尔控制网络的集可控性问题.首先,利用矩阵半张量积方法,得到概率布尔控制网络的代数表示.其次,借助一个新的算子构造不同的可控矩阵,进而通过可控矩阵考虑自由控制序列和网络输入控制下概率布尔控制网络的集可控性问题,得到了概率布尔控制网络集可控性的充要条件.最后,给出数值例子说明本文结果的有效性.

基于多邻域蚁群算法的机器人路径规划

针对传统蚁群算法在机器人路径规划中路径不是最短距离、运行时间长以及收敛速度慢等问题,提出多邻域蚁群算法(multi-neighborhood ant colony algorithm,ACO-MN)。为了解决路径不是最短距离的问题,引入多邻域搜索,使得搜索邻域扩大,机器人的路径距离减小;为了解决运行时间长的问题,在快速判断的基础上运用象限概率和象限概率控制参数,使得算法运行加快;为了解决收敛速度慢的问题,结合步长和邻域夹角改进启发函数,使得算法在后期的收敛速度加快。最后,在不同大小、不同复杂程度的栅格地图下,将ACO-MN与传统蚁群算法和其他改进算法进行仿真对比实验。实验表明,在小规模简单环境下ACO-MN的收敛速度相比于传统蚁群算法加快了76.19%,在大规模复杂环境下ACO-MN的运行时间相比于其他改进算法缩短了49.84%,最短路径缩短了5.6%,验证了该算法的有效性和优越性。