基于多项式混沌展开的电力系统概率可用输电能力评估

大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。

基于多项式Chirplet变换的线性调频引信干扰波形设计方法

针对现代战场环境下线性调频引信干扰技术的迫切需求,提出多项式Chirplet变换的方法实现低信噪比下对调频连续波无线电引信的信号参数估计,并针对调频连续波引信重构了干扰信号。基于线性小波变换原理,选取适当的核函数,将无线电引信信号经过旋转与平移操作后进行短时傅里叶变换,再利用遗传算法求得变换核的最优参数,实现对调频连续波信号的参数估计,并重构干扰信号。仿真对比结果表明,该方法可以在较低信噪比下实现对调频连续波无线电引信信号载波频率、调制周期、最大频偏等参数进行精准估计,相较于周期调制类干扰,重构干扰信号能够以更低功率对调频引信产生较好的干扰效果。

基于混合蒙特卡洛/多项式混沌展开方法的多参数随机等离子体不确定性分析

多项式混沌展开(polynomial chaos expansion, PCE)方法对于分析随机等离子体电磁传播不确定性已经展示出了相当大的潜力。然而,由于构建多项式混沌模型的计算量随着不确定性输入维数的增加呈指数增长,数值模拟耗时长,导致“维数灾难”问题。因此,本文基于非侵入式多项式混沌(non-intrusive polynomial chaos,NIPC)方法,采用混合蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)/PCE方法研究了多层等离子体平板电子密度不确定性对透射系数的影响,并验证了所提出方法的实用性。与MC方法相比,本文方法可以大大加快仿真的速度,有效缓解了多项式展开项的数量随着随机变量维数的增加而快速增加的缺点,同时大大降低了MC方法的仿真次数,有利于电磁模型的多参数不确定性分析。

n 的多项式为系数的幂级数和函数注记

研究了以n的多项式为系数的幂级数的和函数的求解问题,给出了这类幂级数和函数的一种求解方法,并得到了其和函数的通用计算公式,通过实例验证了公式的正确性.文中还得到了两个关于组合数的等式.

关于矩阵多项式Jordan标准形刻画

本文利用矩阵运算、矩阵相似关系及矩阵的秩,深化了Jordan矩阵的性质,并在此基础上刻画了矩阵Jordan标准形中Jordan块的个数及阶数,最后讨论了矩阵多项式Jordan标准形,充实了高等代数中Jordan标准形的结果.

函数域中与相交多项式相关的计数估计

设F_(q)[t]为q个元的有限域F_(q)上的多项式环,设h∈F_(q)[t][x]为一个相交多项式,A■F_(q)[t]为由一些次数小于N的多项式构成的集合.利用密度增量估计构造4元组序列,当A的密度适当大时,得到了方程x-y=z解数的估计,其中:x、y∈A,z∈h(F_(q)[t])\{0}.

关于一些特殊图类的弱控制多项式的研究

研究一些特殊图类的弱控制多项式.令图G=(V(G),E(G))是一个简单连通图,若对任意v∈V(G),存在u∈V(G),使得uv∈E(G)且d(u)≥d(v)成立,则称v弱控制u.设W(G)?V(G),如果对任意u∈V(G)W(G),存在v∈W(G),使得v弱控制u,则称W(G)为图G的一个弱控制集.含点数最少的弱控制集称为最小弱控制集,最小弱控制集中所包含点的个数称为图G的弱控制数,记为γwd(G).图G的弱控制多项式为WD(G,x)=nΣj=γwd(G)Wd(G,j)x印j,其中Wd(G,j)表示图G中阶为j的弱控制集的个数.

改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线

基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱,将NPPF与PPF算法分别对两种模拟光谱进行处理比较,发现NPPF处理结果均方根误差(RMSE)小,证实NPPF较于PPF的优越性。最后,对实际样品(烯啶虫胺、罗丹明6G)的拉曼光谱进行了NPPF和PPF对比处理,发现NPPF的拟合基线较为准确,证实该算法NPPF在拉曼光谱基线校正预处理中具有广泛的实际应用价值和前景。

融合多层感知机和多项式拟合的大数据平台风机故障诊断

为了提高火电厂送引风机运行的全程安全化、故障诊断准确化、生产收益长期化,将风险问题前置是提升机组运行安全性的关键。基于此,提出了融合多层感知机和多项式拟合的大数据平台风机故障诊断模型。采用多层感知机和多项式拟合建模技术建立风机预警模型,并将模型部署在大数据平台中,能及时发现风机运行期间人工难以发现的异常。采用数据挖掘、机理分析和特征值知识库相结合的方法,挖掘风机失速的参数边界信息,精准化配置各种工况的风机失速边界条件并绘制失速边界工况图,然后结合正常运行工况得出预警失速区间,最终建立覆盖风机全工况的故障诊断模型。利用大数据平台对风机运行数据全覆盖、全流通、全维护的优势,构建了基于大数据平台的风机智能巡盘模型体系,实现以智能巡盘模型代替运行人员对风机运行状态进行定期巡盘监视和诊断,达到风机故障的准确安全诊断、故障发生率最低化及人员复用率最大化的效果。

改进的多项式曲线拟合轨迹预测算法

针对传统多项式曲线拟合轨迹预测算法对复杂多变的轨迹预测准确率不高问题,提出改进的多项式曲线拟合轨迹预测算法。首先,获得轨迹的曲率、挠率阈值;然后,通过该阈值识别预测误差可能较大的轨迹部位,并采用插值滚动预测算法进行预测;最后,采用双误差预测值更新算法,对预测值进行更新。仿真结果表明,相较于传统多项式曲线拟合轨迹预测算法,所提算法的平均位移误差(average displacement error,ADE)下降了42.77%,最终位移误差(final displacement error,FDE)下降了36.62%,从而验证了所提算法的可行性和有效性。

基于非对称多项式拟合的光谱波纹系数算法

在光纤陀螺中,常采用超辐射发光二极管(SLD)或放大自发辐射(ASE)光源,其较宽的光谱可有效抑制偏振噪声及背向反射、瑞利散射等影响。在SLD及ASE光源中,波纹系数是一项重要指标,其主要来自于宽带光源中未完全抑制掉的激射部分,会对光纤陀螺的精度产生影响。目前在国军标中对波纹系数的定义是:光谱曲线峰值波长附近的模式幅值的极差,单位为dB。目前对波纹系数还是采用人眼观察的方法,人眼观察具有一定的主观性和偶然性,不能排除人们主观因素以及外界干扰带来的测量误差,并且经过处理后得到的对数光谱不能准确反映原始光谱特性。针对宽带光源非对称光谱中的波纹系数进行分析,对比多峰高斯拟合和多项式拟合各自的优缺点,选择多项式拟合的方式;通过理论分析及实验验证,采用五次多项式拟合满足要求。基于三倍标准差原理提出了一种新的波纹系数计算方法,可以准确反映波纹系数大小。采用AQ6370D光谱仪和自制的“光谱波纹系数测试”软件对ASE光源和SLD光源进行实验,计算结果与人眼观察数据基本吻合。在此基础上进行重复性验证实验,采集同一光源的五次实验数据,分别计算其波纹系数,并与人眼观察结果比较,结果表明人眼观察只能估算到小数点后两位,而光谱波纹系数算法精度较高,分辨率可达0.0001。自制的“光谱波纹系数测试”软件可以在交互界面上得到测试光谱的平均波长、峰值波长、中心波长、谱宽、波纹系数、线性坐标和对数坐标下的光谱及其拟合曲线表达式,使实验分析更加方便快捷,大大提高了实验效率。提出的基于非对称多项式拟合的光谱波纹系数算法可以更有效地对光源波纹系数进行判断,提高了计算效率,消除了主观性和偶然性的影响,对国军标进行了补充,有较为广阔的应用前景。

涉及非线性微分多项式的亚纯函数的周期性

本文利用Nevanlinna理论,研究了涉及一类非线性微分多项式的超越亚纯函数的周期性问题,并举例说明本文得到的主要定理的有关条件是最佳的。所得结果改进并推广了2018年王琼和扈培础的有关结果。

一类不确定凸多项式优化的SOS松弛对偶问题

考虑一类目标函数和约束函数均具有谱面不确定数据的平方和(SOS)凸多项式优化问题.首先,借助SOS条件建立带有不确定数据的SOS凸多项式系统的择一性定理;其次,引入该SOS多项式优化问题的SOS松弛对偶问题,并刻画它们之间的鲁棒弱对偶性与强对偶性质;最后,借助数值算例说明该SOS松弛对偶问题可以重构为半定规划问题.

七参数多项式方程拟合氦等离子体处理面粉的水分吸着等温线

为了解释小麦面粉经过冷等离子体处理后面团吸水率增加的成因,采用120 W低压强射频氦冷等离子体处理面粉0~180 s,随着等离子体处理时间增加,小麦面粉吸水率、电导率、水和蔗糖溶剂保持力(SRC)值及糊化衰减值显著增加,深入探究这些指标变化原因,我们提出一个七参数多项式M=A+B·t+C·t^(2)+D·t^(3)+E·ERH+F·ERH^(2)+G·ERH^(3)(M是平衡水分%,ERH是小数表示的平衡相对湿度,t是温度℃,A~G是参数),能够拟合氦冷等离子体处理面粉的水分吸着等温线,拟合度指标优于修正Chung-Pfost(常用)和四参数多项式(不含温度项)方程。七参数多项式方程能够清晰显示面粉样品水分吸附与解吸等温线之间的滞后环,随着温度增加,滞后环下移,且滞后度随ERH增加呈现抛物线形状,抛物线顶点在ERH 40%~50%。冷等离子体处理将单分子层吸附位点转变为多分子吸附位点的区域提前了,由ERH 50%转变为40%。用Dent模型分析显示,氦冷等离子体处理能够降低面粉单分子层含水量和扩展压强,增加毛细管壁弹性,水分子与化学成分形成氢键的能力加大,促进水分子向面粉颗粒均匀分布和渗透。红外光谱扫描显示面粉中淀粉粒表面短程有序化程度及淀粉与蛋白的作用程度增大。氦冷等离子体技术在改善面粉加工品质具有应用潜力。

考虑终端多约束条件的多项式最优制导律

针对考虑终端脱靶量、碰撞角和加速度多约束的精确制导问题,提出了一种可解析求解的多项式最优制导律。将视场角正切值设定为弹目距离的多项式函数形式,将终端多约束条件转化为多项式系数的代数关系式,并引入优化思想,得到弹目距离加权的能量最优指标下的多项式系数最优解,依据弹目运动关系将视场角正切值变化改写为相应满足终端碰撞角约束与加速度约束的制导指令解析式。针对不同加权系数、不同终端打击角度等条件对制导律制导效果进行了仿真验证,并与弹道成型制导律进行了对比。仿真结果表明,所提出的制导律可以使导弹以任意期望碰撞角准确命中目标,终端过载指令平稳收敛至0,避免了末端指令饱和现象。相较此前多项式制导相关研究,文中制导方法避免了在制导模型中引入小角度线性近似条件,提高了对轨迹与制导指令的设计精度,并能约束视场角大小从而规避系统可能出现的奇异性问题和自变量单调性问题,在终端可实现全向攻击。

涉及微分多项式和分担值的亚纯函数的正规定则

研究了涉及分担值的亚纯函数的正规定则,利用Zalcman引理,推广了前人的一个结果,得到了一个涉及微分多项式和分担值的亚纯函数正规定则。文章在亚纯函数理论方面做了深入的研究,扩展了已有的结果,对于理解亚纯函数的性质和正规性具有一定的理论意义和研究价值。设是正整数,F为D内的一族亚纯函数,如果对任一的函数,f的零点重数。为f的微分多项式且。若对任意一组函数,与在D内分担1,则亚纯函数F在区域D内是正规的。

多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法

针对基本阿奎拉鹰算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,通过在全局搜索阶段引入多项式变异扰动策略,在局部开发阶段引入自适应权重优化策略,改进了阿奎拉鹰算法的局部探索能力,并且引入了Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,引入动态转换概率策略来平衡全局探索和局部开发的比重,故提出多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法。采用基本阿奎拉鹰算法、哈里斯鹰算法、灰狼算法、鲸鱼算法、海鸥算法做对比,9个基准测试函数和2个工程优化问题对改进后的算法进行寻优性能验证,结果表明:改进后的算法在多数测试函数上取得较好的寻优效果,在工程优化问题中,效果优于多数对比算法。证明了改进后的算法具有更快的收敛速度和精度,并在工程应用中取得较好效果。

基于多项式回归的过山车故障诊断模型的研究与实现

过山车是一种大型游乐设施,安全性是重中之重。本文提出了一种基于过山车运行数据的故障分析方法,针对过山车运行过程中关键指标数据进行研究,通过K-means聚类算法和DTW聚类算法对历史运行数据进行聚类处理,基于多项式回归的方法建立过山车故障诊断模型。采用本方法对一台过山车进行实验,实验结果验证了本方法的有效性,有利于提高过山车运维水平,降低故障发生概率。

二阶混沌多项式的概率密度精确计算及其结构可靠度应用

混沌多项式展开是一种广泛使用的方法,用于建立功能函数的代理模型,以方便对随机结构进行不确定性量化及可靠度分析。然而,在某些可靠度分析问题中经常需要混沌多项式展开模型的概率密度函数作为随机变量的完整表达,但在一般情况下难以准确计算混沌多项式展开模型的概率密度函数。为研究二阶混沌多项式展开模型的概率密度函数计算方法,通过正交变换消除模型中的交叉项,推导出二阶混沌多项式展开其特征函数的显式表达式,然后利用快速傅里叶变换求得二阶混沌多项式展开的概率密度函数,并通过数值算例验证了所提方法在结构可靠度应用中的准确性和适用性。研究结果表明:所提方法能获得二阶混沌多项式模型的概率密度函数与累积分布函数,计算结果与理论精确解吻合,获得的非中心卡方分布的累积分布函数尾部可与精确值在10^(-8)水平上保持一致,且适用于高维情形。同时,所提方法能高效准确地给出不同响应阈值下的结构失效概率,即使是在10^(-8)水平上的小失效概率情形。相较于前四阶矩方法,所提方法计算精度更高,对于输出变量具有强非高斯性的情况依然适用。此外,由于二阶混沌多项式展开模型代理强非线性功能函数存在一定误差,因此所提方法对于强非线性问题存在一定局限性。

新旧产能更替视角下的投资对就业动态影响分析——基于ALMON多项式分布滞后模型的研究

解决就业问题是中国一项长期的重大战略任务,投资可以促进新旧产能更替,刺激经济增长,增加市场对劳动力的需求,是解决就业的有效措施。因此,从新旧产能更替视角出发,基于中国就业和投资统计数据,建立ALMON多项式分布滞后模型,实证研究发现:(1)投资在不同阶段会对就业产生不同的影响,具体分为初期的联动创造效应、中期的就业挤出效应和长期的结构优化效应3个阶段。(2)联动创造效应存在于第0~3期,共4期;就业挤出效应存在于第4~11期,共8期;结构优化效应存在于第12~14期,共3期。(3)联动创造效应与结构优化效应对就业的影响为正,就业挤出效应对就业的影响为负,投资对就业产生的总效应为正,但联动创造效应与结构优化效应存在的时间短于就业挤出效应。