随机与区间不确定下基于近似灵敏度的序列多学科可靠性设计优化

为解决复杂系统多学科可靠性设计优化过程中由于存在多源不确定性和多层嵌套而导致的计算效率低的问题,将近似灵敏度技术与两级集成系统综合策略(Bi-level integrated system synthesis,BLISS)和功能测度法集成,提出一种能同时处理随机和区间不确定性的序列化多学科可靠性设计优化方法。基于概率论和凸模型对混合不确定性进行量化,提出一种随机和区间不确定性下的混合可靠性评价指标,并基于功能测度法建立多学科可靠性设计优化模型。采用近似灵敏度信息替代实际灵敏度值,将近似灵敏度技术同时嵌入多级多学科设计优化策略和多学科可靠性分析方法中,避免每轮循环都进行全局灵敏度信息的分析与迭代,提高了计算效率。基于序列化思想同时将四层嵌套的多学科可靠性设计优化循环和三层嵌套的多学科可靠性分析过程进行解耦,形成一个单循环顺序执行的多学科可靠性设计优化过程,避免了每轮循环对整个可靠性分析模型进行迭代分析的过程,减少灵敏度分析和多学科分析次数。以汽车侧撞工程设计为例,验证了该法具有同时处理随机和区间不确定性的能力,并且计算效率较传统方法分别提高了10.98%和23.63%,表明该法具有一定工程实用价值。

基于量测轨迹及近似轨迹灵敏度的STATCOM安装地点和安装容量的选择

从近似轨迹灵敏度的方法原理和物理意义出发,在详细分析单机无穷大系统节点电压相对于无功补偿的近似关系的基础上,针对石化企业发生的常见故障,如冲击性或间歇性负荷等,导致母线电压波动不大时,提出了一种基于量测轨迹的近似轨迹灵敏度法,确定STATCOM的安装容量,综合考虑敏感母线和节点电压关于无功补偿的轨迹灵敏度指标以确定STATCOM的安装地点。将该方法应用于天津石化电网以确定STATCOM的安装地点和安装容量,仿真结果验证了所提方法的有效性和合理性。

基于振型灵敏度的屋架结构损伤评估研究

近年来,在土木、机械和航空等工程技术领域,利用实测模态参数进行结构损伤评估已成为研究热点。由于测试条件限制,对实际结构测量其高阶模态参数难度较大。现有基于振型灵敏度的损伤评估方法多数需高阶模态参数,为克服这一困难,提出一种振型灵敏度的近似计算方法,并基于振型近似灵敏度进行结构损伤评估计算。所提方法只需利用低阶模态参数即可进行,并以某屋架结构为算例,验证所提方法的可行性。

高比例新能源接入下的历史策略库辅助源网荷储协同实时电压控制研究

随着“双碳”目标的推进,储能、充电桩等用户侧新型负荷设备数量增多。在此背景下,由于量测条件不满足造成的不可观测区域将直接导致传统的电压控制方法难以完成对分布式电源的精准调控。为解决上述问题,提出一种基于蜣螂优化算法(DBO)的极限学习机(ELM)构建历史策略库,用以辅助源网荷储协同实时电压控制的方法,可实现对配电网电压实时精确控制。首先介绍了基于近似灵敏度计算的电压控制方法,然后介绍了DBO改进的极限学习机和历史策略库的概念及结合应用方法,构建了以基于近似灵敏度计算的电网节点有功及无功功率为输入,母线期望电压为输出的ELM模型。模型输出的母线电压作为控制依据,进一步转换为下发的用户侧可调设备调节指令。仿真算例的结果验证了所提方法的有效性和优越性。

计及模型误差的分布式光伏配电网优化调控方法

当前配电网存在信息采集不全、在线获取电网精确模型困难的问题,导致对分布式光伏的调控存在误差,难以满足配电网安全运行的要求,因此提出了一种计及模型误差的分布式光伏配电网调控方法。基于近似灵敏度建立了光伏调控量粗略计算模型;采用极限学习机(ELM)方法建立人工智能辅助决策模型,作为光伏调控量粗略计算模型的修正;进一步地,基于上述2个模型,设计了计及模型误差的分布式光伏优化调控策略;最后进行仿真分析,结果表明提出的调控方法弥补了仅依赖电网模型进行优化带来的误差,提高了优化调控的精度。

APPROXIMATION TECHNIQUES FOR APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS TO STRUCTURAL OPTIMIZATION

Although the genetic algorithm (GA) has very powerful robustness and fitness, it needs a large size of population and a large number of iterations to reach the optimum result. Especially when GA is used in complex structural optimization problems, if the structural reanalysis technique is not adopted, the more the number of finite element analysis (FEA) is, the more the consuming time is. In the conventional structural optimization the number of FEA can be reduced by the structural reanalysis technique based on the approximation techniques and sensitivity analysis. With these techniques, this paper provides a new approximation model-segment approximation model, adopted for the GA application. This segment approximation model can decrease the number of FEA and increase the convergence rate of GA. So it can apparently decrease the computation time of GA. Two examples demonstrate the availability of the new segment approximation model.

Three-dimensional magnetotelluric regularized inversion based on smoothness-constrained model

How to get the rapid and stable inversion results and reconstruct the clear subsurface resistivity structures is a focus problem in current magnetotelluric inversion. A stable solution of an ill-posed inverse problem was obtained by the regularization methods in which some desired structures were imposed to stabilize the inverse problem. By the smoothness-constrained model and approximate sensitivity method, the stable subsurface resistivity structures were reconstructed. The synthetic examples show that the smoothness-constrained regularized inversion method is effective and can be reasonable to reconstruct three-dimensional subsurface resistivity structures.

含高渗透率光伏的配电网就地-分布式电压控制

随着配电网中分布式光伏渗透率的逐步提高,发电功率和负荷需求不平衡导致的电压越限问题日益突出。为充分调用可控资源进行调压,同时降低系统的通信量和计算量,文中基于配电网节点的近似电压灵敏度,结合就地控制和分布式控制的特点,提出一种含高渗透率光伏的配电网电压控制策略。该策略利用本地量测数据和分布式通信信息,通过各关键节点的无功协调控制和有功优化调度,实现系统电压的经济快速控制。仿真结果表明,所提策略具有良好的电压控制效果和经济性,能够降低系统的运行成本。