含风光出力随机性的独立微电网二次频率控制

针对风、光发电随机性的问题,提出一种考虑新能源减载参与二次调频的模型预测控制方法。建立包含随机功率扰动的扩展状态矩阵,采用卡尔曼滤波估算随机未知扰动;依据风、光最大可用功率,建立实时变约束,避免机组功率越限;设置合理的权重系数,优先风、光发电出力参与二次调频;通过求解变约束二次规划问题,获得各个机组的优化调频功率。最后,建立含多个光伏、风电的微电网模型,在不同场景下与常规二次调频方法进行对比仿真。仿真结果表明,所提方法能提高系统频率恢复速度,减小系统频率波动,尤其在风、光发电剧烈波动场景下。

基于特征变量扩展的含气饱和度随机森林预测方法

采用数据驱动的方式,提出了一种基于随机森林机器学习算法训练出含气饱和度地震预测方法,并将该方法应用于中国西部复杂天然气藏中,分别对单井资料和二维地震资料进行了含气饱和度预测与分析。研究结果表明:(1)抽取井旁道纵波速度、横波速度和密度3个弹性参数叠前地震反演结果作为基本特征变量样本,引入边界合成少数类过采样技术对基本特征变量样本和对应的含气饱和度样本进行平衡化处理;利用扩展弹性阻抗结合数学变换自动生成一系列的扩展变量;再利用随机森林对特征变量进行含气饱和度预测重要性排名,并优选重要性较高的特征变量进行含气饱和度随机森林训练。(2)该方法大幅减少了特征变量提取和优选的人工工作量,且有效减少了信息冗余以及因含气饱和度样本不平衡导致的训练偏倚问题,有效增强了随机森林算法在含气饱和度地震预测方面的能力。(3)实际单井应用中预测的含气饱和度与测井解释的含气饱和度的相关系数可达0.9855;在二维地震资料应用中,该方法比基于常规未平衡化的11个弹性参数作为随机森林输入预测出的含气饱和度精度更高。

基于优化快速搜索随机树算法的全局路径规划

为了改善传统快速搜索随机树(RRT)算法在全局路径规划中存在的平滑度差、具有潜在碰撞性等问题,提出了一种双重优化的RRT算法。在传统RRT算法基础上,引入自适应目标偏向策略以缩短采样时间,引入角度约束采样策略以适应车辆极限转角。得到初始路径后,建立二项优化函数(即降低路径曲率和远离障碍物),并将其作为基点进行梯度下降二次优化,生成可供车辆行驶、平滑性良好且碰撞概率低的路径,并进行仿真验证。结果表明:优化RRT算法相比于传统RRT算法、RRT-Connect算法和RRT算法,平均曲率分别降低了38.1%、36.4%和24.7%,曲率均方差分别降低了38.4%、38.4%和27.2%。

基于随机森林算法的异常发热复合绝缘子分类模型

不同类型异常发热复合绝缘子对应的检修决策、应急处理手段各不相同,因此迫切需要建立复合绝缘子异常发热类型识别方法。该文分析了表面积污、护套老化受潮和芯棒酥朽发热复合绝缘子的表面中轴线温度曲线,并定义了7个温度特征量对复合绝缘子异常发热状态进行表征。此外,该文提出了基于随机森林算法的异常发热复合绝缘子分类型模型,并使用现场和实验室拍摄的异常发热复合绝缘子红外图像构建温度特征量样本集。采用SMOTE算法对芯棒酥朽复合绝缘子温度特征量进行数据增广、10折交叉验证选择决策树个数。模型测试结果显示,表面积污、护套老化受潮和芯棒酥朽复合绝缘子的分类精确率均在85%以上。

基于条件风险价值的虚拟电厂参与能量及备用市场的双层随机优化

为充分发挥虚拟电厂的灵活性价值,提出了虚拟电厂参与电能量及备用辅助服务市场的双层随机优化模型。上层基于条件风险价值理论建立了虚拟电厂参与电能量及备用辅助服务市场的两阶段风险决策模型,其中,第一阶段考虑新能源不确定性的潜在风险,建立了虚拟电厂参与能量和备用辅助服务市场的投标报价模型,第二阶段针对不同场景下的新能源出力建立了以虚拟电厂期望运行成本最小为目标的分布式资源优化调度模型;下层在已知各市场主体的投标报价信息后,开展电能量市场及备用辅助服务市场的联合出清。仿真分析表明,所提方法能够有效指导虚拟电厂规避新能源不确定性的潜在风险,并通过将备用价格提高到下一个边际机组的报价从而增加自身利润。

高阶伪随机信号在对地通讯中的应用

对地通讯(Through-The-Earth Communication,TTEC)以大地为传播介质,使用低频电磁波来传输信息,在地下工程建设调度、预警、救援中有着重要作用.高阶伪随机信号可同时包含数十个频率,其具有易于实现、频率可控、抗干扰能力强的特点,有应用于对地通讯的潜力和价值.鉴于此,本文提出一种基于高阶伪随机信号的对地通讯新方法.通过在高阶伪随机信号中设置静态频组和动态频组,利用静态频组保证多个主频的平均幅值以维持发射稳定性,利用动态频组对通讯信息编码,传输有效信息.在实际工作时,发射端将通讯信息编码转换为高阶伪随机信号,利用长导线源向大地发射,接收端利用电极或者线圈接收电磁信号,经模式识别、时频变换、反向解码转换为有效通讯信息.通过仿真测试和在济南市某煤矿井下试验,完成有效通讯信息的发射、传输、解译等过程,实现了基于高阶伪随机信号的对地通讯方法,验证了方法在地下工程通讯的可行性和可靠性.

基于加窗随机解调架构的电网超谐波信号检测方法

针对电网超谐波检测采样压力大、数据处理困难等问题,提出一种基于加窗随机解调架构的超谐波信号检测方法。该方法首先利用模拟信息转换技术结合加窗思想,在采样端对超谐波信号进行加窗压缩采样,得到压缩采样后的数据;随后,在重构端采用逐级二分的思想,将残差的一阶微分作为收敛阈值,改进稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法,实现对采样数据的快速重构。大量的仿真实验和测试结果表明,方法可以在减少90%数据量的情况下实现超谐波信号的频率幅值精确检测,其中频幅值检测的相对误差≤2%,频率检测误差≤3 Hz,为更准确测量超谐波提供了新思路。

液化土中管道随机地震响应分析与可靠度评价研究

地震作用下饱和砂土液化会导致埋地管道上浮,引起系统功能失效。为探究液化场地中埋地管道的地震响应和可靠度水平,充分考虑地震动的随机性和非平稳性,提出了基于概率密度演化法和等价极值分布的概率分析方法,从超孔隙水压力、加速度和结构位移变形三方面对埋地管道进行随机动力分析和可靠度评价。结果表明:地震动的随机性对埋地管道的动力响应有显著影响,传统的确定性分析方法可能会低估管道的地震响应,提出的分析方法能较全面地研究管道的上浮机理和可靠度水平;地震作用下,孔隙水压力上升,导致土壤有效应力下降,进而发生土壤液化是管道上浮的主要原因;两侧土壤向管道底部的挤压和指向管底的渗流压力进一步加剧了管道的抬升。最后,基于成灾机理研究了U型碎石排水对埋地管道的减灾效果和机理。提出的随机概率分析方法,可以对管道的上浮机理和可靠度做出较为准确的分析。

不平整跑道激励下飞机起落架随机响应及可靠性分析

采用非线性二自由度系统构建了飞机起落架模型,通过时域噪声刻画了不平整跑道对飞机起落架系统的随机激励,并引入路面不平度系数描述了跑道的不平整程度;基于飞机起落架模型响应的概率密度函数及其统计量,开展了不平整跑道对飞机起落架系统影响规律的研究。应用随机可靠性分析方法以及人体振动舒适性理论,通过建立安全域和舒适域与系统响应之间的关系,分析了起落架模型在不同路面不平度系数下的可靠性,并对乘客舒适性进行了评价。研究结果表明:路面不平度系数越大,系统状态变量的波动越剧烈,系统的可靠性和舒适性与路面不平度系数呈一定的负相关性;在路面不平度系数较小的情况下,系统平均首次穿越时间以及舒适性受随机扰动的影响更加显著。

考虑随机返工与紧急插单的可抢占设计项目群调度

鉴于多项目并行以及因随机返工和紧急插单而导致的任务抢占特征,使设计项目群调度问题难以求解,而传统随机动态规划方法因维数灾难只能获得小规模问题的最优策略,为构造面向大规模问题的高效近似方法,提出将原随机调度问题近似分解为各个状态下的确定性调度子问题,从而获得原问题的次优策略。建立了确定性调度子问题的混合整数规划模型,并提出基于元启发式算法和优先规则的求解方法。基于标准测试集PSPLIB设计了多组计算实验,在不同调度环境下验证了所构建模型和算法的有效性。实验结果表明,元启发式算法不但在单项目平均拖期比目标下较最优规则提升了12%以上,而且具有较高的计算效率,能够满足实际决策需求。

肠道微生物与细菌性肺炎易感性的因果关系:双样本双向孟德尔随机化研究及cML-MA的应用

目的通过孟德尔随机化研究方法探究肠道菌群与细菌性肺炎易感性之间的因果关系。方法使用三种不同的孟德尔随机化分析方法,对211个肠道菌群类群与细菌性肺炎之间的关系进行211次双样本分析,并进行反向孟德尔随机化分析。以随机效应逆方差加权法(IVW)作为主要结果,并采用其他方法作为补充参考。结果柔膜菌纲(OR=1.14,95%CI 1.02~1.27,P=0.02)、放线菌科(OR=1.17,95%CI 1.02~1.35,P=0.03)、放线菌目(OR=1.17,95%CI 1.01~1.35,P=0.03)以及软壁菌门(OR=1.14,95%CI 1.02~1.27,P=0.02)的丰度升高与细菌性肺炎易感性的增加有关;消化球菌科(OR=0.88,95%CI 0.78~0.98,P=0.02)、直肠拟梭菌群(OR=0.85,95%CI 0.75~0.97,P=0.02)和鞘螺菌科UCG001(OR=0.90,95%CI 0.83~0.99,P=0.03)的丰度升高与细菌性肺炎的发病风险降低相关。一系列敏感性分析以及条件孟德尔随机化分析(cML-MA)的结果表示该研究结果可靠。反向孟德尔随机化未发现反向因果关联。结论肠道微生物的丰度升高与细菌性肺炎的易感性增加或降低相关,肠道菌群在细菌性肺炎发病机制中有重要作用,提供了潜在干预措施的新思路。

基于随机抽样的衰变热不确定度量化研究

为研究核数据引起的核素存量及导出量的不确定度,在自主程序GNET上实现了基于随机抽样的不确定度量化方法。利用贝叶斯更新方法获得裂变产物独立产额的协方差数据,弥补裂变产额协方差数据缺失。对热中子引起的235U一次裂变后衰变热不确定度进行了计算。结果表明,裂变产物产额的不确定度贡献占主要部分。该算例表明GNET程序具备了核素存量的不确定度量化功能。

双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络

针对细粒度图像识别任务中易忽视微小潜在性特征且外观差异细微等问题,提出一种基于双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络。首先,使用ConvNeXt作为主干网络,提出双注意力随机选择模块,对不同阶段提取到的特征进行通道随机选择和空间随机选择,使网络能够关注到其他潜在微小判别性特征;其次,利用全局上下文注意力模块将深层特征的语义信息融合到中间层,增强中间层定位微小特征的能力;最后,提出一种多分支损失,对中间层、深层和拼接层特征引入分类损失,结合不同分支提取到的特征,诱导网络获得多样性的判别特征。所提网络在Stanford-cars、CUB-200-2011、FGVC-Aircraft 3个公开细粒度数据集和真实场景下车型数据集VMRURS上分别达到了95.2%、92.1%、94.0%和97.0%的识别准确率,其性能相比其他对比方法有较大幅度提升。

基于跳聚集现象随机波动率短期利率模型的影响研究

构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波动模型条件下,引入自我激励机制跳的模型将不会明显地改变了拟合效果,但是在统计意义上接受强度满足Hawkes过程,而且所构建的模型也能很好地刻画跳的聚集现象。最后,使用过滤方法给出随机波动率、跳的幅度、跳的概率和随机跳强度的估计,特别是跳的概率估计值可作为市场压力测试的一个重要指标。

基于虚拟激励法的大跨度桥梁非平稳随机振动分析闭合解

针对大跨度结构考虑地面空间运动的非一致地震响应分析问题,结合虚拟激励法,应用傅里叶分析建立了结构非平稳随机振动响应演变功率谱分析的频域方法。建立的方法完全基于频域执行,给出了响应演变功率谱的闭合解表达式。由于实现了确定性调制过程与随机过程的有效分离,应用离散傅里叶变换进行计算不需要较高的采样分析频率就可以获得较好精度的数值结果。数值算例研究了某斜拉桥的考虑地面运动空间效应非平稳随机地震响应,与通常时频分析方法进行对比,验证了本文频域方法的正确性和有效性。

改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

基于虚拟激励法的磁浮车桥耦合系统随机振动分析

为探讨随机轨道不平顺作用下中低速磁浮列车和桥梁的动力响应,将虚拟激励法引入磁浮车桥振动分析中,提出中低速磁浮车辆-悬浮控制系统-桥梁耦合系统随机振动分析方法.将中低速磁浮列车简化为弹簧阻尼器连接的多刚体,悬浮系统中电流使用比例-微分(PD)控制方法进行主动控制,采用有限元方法对桥梁进行建模,将随机轨道不平顺转换为一系列简谐波构成的虚拟激励;编制中低速磁浮车桥动力系统随机振动分析程序,自动生成系统随机振动方程,利用分离迭代方法对磁浮车辆控制方程和桥梁动力方程进行求解计算.研究结果表明:虚拟激励法能够高效计算中低速磁浮车桥系统随机动力响应,其计算效率约为蒙特卡洛方法的1/11,基于虚拟激励法能够获得中低速磁浮车桥动力系统均值、标准差和时变功率谱密度等统计结果.

BTA深孔加工镗杆的横向随机振动

采用随机方法分析了蕴含轴向流动流体的BTA(boring and trepanning association)深孔镗杆在随机力下的横向随机动力行为。建模时考察了流固耦合镗杆承受的弯曲、拉伸和扭转变形;经Galerkin Method离散化处理,分析了BTA镗杆在有、无随机激励两种情况的特征值和特征频率对振动特性的影响;利用响应方差最大值和谱密度解析了BTA镗杆横向振动的临界转速与临界失稳频率;明确了镗杆随转速、刚度、初始轴向总力和剪切模量等参数变化对系统振动特性的影响机制:镗杆转速变化对系统稳定性不再具有单调性,随BTA镗杆转速持续增加,系统可历经两次转速的临界失稳,相继出现二次失稳和二次稳定;增加系统等效刚度和等效剪切模量会促进工作过程的稳定,改变轴向力对工作过程稳定的影响不明显;并以随机振动物理试验信号的功率谱分析,验证了理论仿真结果与试验结果的一致性。该研究在一定程度上揭示了BTA深孔工艺系统运动状态的复杂性,这种研究模式为进一步分析在复杂状态下的运动演化提供了更多的可能。研究结论为更好地理解BTA深孔镗杆工作时的随机动力行为提供了依据,也为BTA深孔工艺过程的振动控制和参数优化奠定了理论基础。

随机噪声平板下光学复眼内外参联合标定

光学复眼在无人系统的精确定位制导、避障导航等任务中得到了越来越广泛的应用,其中光学复眼的高精度标定是保障上述任务质量的前提。通常经典的张氏棋盘格标定法要求光学复眼的每个子眼都必须观测到完整的棋盘格,然而,由于光学复眼结构的复杂性,在实际标定过程中难以满足这一要求。为解决张氏标定法的局限性,该文提出一种基于随机噪声平板的光学复眼内外参联合标定算法,该算法通过子眼拍摄随机噪声平板的局部信息,可简单快速地实现任意构型和子眼数量的光学复眼内外参联合标定。为了提高光学复眼标定的稳定性,设置多阈值匹配机制解决子眼视场特征点数量稀疏导致图像匹配失效的问题。同时,给出了光学复眼内外参联合标定的误差模型,用来衡量所提出算法的精确度。在与张氏棋盘格标定法进行实验对比中,验证所提算法的稳定性和鲁棒性,并在光学复眼实物系统中,验证了所提联合标定算法具有较高的精度。

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。