Multi-factor high-order intuitionistic fuzzy timeseries forecasting model

Fuzzy sets theory cannot describe the neutrality degreeof data, which has largely limited the objectivity of fuzzy time seriesin uncertain data forecasting. With this regard, a multi-factor highorderintuitionistic fuzzy time series forecasting model is built. Inthe new model, a fuzzy clustering algorithm is used to get unequalintervals, and a more objective technique for ascertaining membershipand non-membership functions of the intuitionistic fuzzy setis proposed. On these bases, forecast rules based on multidimensionalintuitionistic fuzzy modus ponens inference are established.Finally, contrast experiments on the daily mean temperature ofBeijing are carried out, which show that the novel model has aclear advantage of improving the forecast accuracy.

沿海中小河流域地表-地下水库联合调控洪水资源利用研究:Ⅰ.方法与模型

针对沿海中小河流域地表-地下水库复杂工程系统,因缺少联合调控方法而导致洪水资源利用难的问题,解析地表-地下水库系统结构与功能,定量模拟地表水库调度、闸坝调控下河流和地下水动力过程,并利用智能替代模型提升水动力过程计算速度;在此基础上通过研发时/日/月多时间尺度模型耦合嵌套方法,构建了兼顾计算精度与效率的地表-地下水库联合调控模型。该模型实现了洪水、地表-地下水相互作用和供水等时间尺度差异明显的调节过程的统一调配,可为沿海中小河流域洪水资源利用提供新思路与技术支撑。

基于分布鲁棒模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度

源荷多元不确定性给“源荷储”一体化微电网优化调度带来了诸多挑战,但传统方案存在优化模型过于片面极端和时间尺度单一导致调度不合理的问题,无法兼顾可靠性和经济性,并且难以协调不确定性分析方法与不同时间尺度之间的配合关系。文中基于数据驱动的多离散场景分布鲁棒方法,提出一种微电网两阶段分布鲁棒日前优化调度模型,使用列和约束生成算法进行求解。结合改进分布鲁棒优化的不确定方法、多时间尺度调度策略和模型预测控制理论,通过逐级细化调度时间尺度和减小预测周期的长度来提高精度,以最小化发电成本以及调节成本等为目标建立日前-日内多时间尺度滚动优化调度模型,较大程度上抵抗系统不确定性因素的影响。结合算例仿真分析,进一步说明了所提模型能够有效消纳新能源、降低运行成本同时兼顾安全性和经济性。

基于全阶模型的直驱风电机组多时间尺度等效惯量机理建模

构建风电机组的等效惯量模型是开展风电场暂态支撑定量分析与优化控制工作的关键基础,在转动惯量降低、频率特性劣化的高比例可再生能源电网场景下尤其关键。然而,现有模型研究往往结合分析目标侧重若干环节而未能建立全环节的完整模型,也未能揭示不同时间尺度降阶模型与计算精度的关系。首先,以直驱风电机组为对象,在对比风电等效惯量与同步机惯量在机理和实现方式等方面差异的基础上,分析了机械、控制、电气等环节对风电等效惯量的动态影响,建立了风电机组的频率响应全阶模型。然后,基于奇异摄动理论推导了考虑不同时间尺度动态的等效惯量降阶模型,应用瓦西里耶娃理论推导了误差与模型时间尺度之间的关系。最后,采用电磁暂态仿真算例验证了全阶机理模型的有效性及不同降阶模型的精度水平。

基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度

提出基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度方法,通过日前优化调度、日内滚动优化、运行风险计算及反馈校正几个环节,对可再生能源发电和系统内可调资源进行最优调度。日内实时调度阶段,基于日前调度计划和实时运行状况,采用回归预测算法,自适应选择重要变量预测系统未来运行状态,通过吉布斯抽样得到关键变量的概率密度,快速量化系统下一时刻的运行风险,并将风险反馈至日内滚动优化阶段,重复进行可靠优化调度。仿真算例结果验证所提方法的适应性和可行性。

基于多尺度分段的长时间序列预测方法

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.

基于数字孪生的多级离心泵模型降阶与检验

为了探讨非设计工况下的二阶仿真方法以及数字孪生实时仿真交互的可行性,以14级离心泵为研究对象,运用拉丁超立方抽样法随机选取样本工况点,训练出满足均方根误差(RMS)小于1%精度条件的多级离心泵数字孪生稳态ROM.通过对比内部流场压力、速度和涡旋结构的分布,检验了ROM与FOM数值模拟结果的一致性.研究结果显示,基于正交分解方法训练的多级泵ROM能够准确且迅速地预测和计算特定工况点下的扬程和内部流场压力分布.叶轮附近的平均相对误差小于2%,足以满足实际应用中快速仿真的需求.ROM的叶轮转子-定子界面速度分布与FOM相符,但在大速度梯度区域对速度变化的敏感度不足.随着训练样本的增多,精度逐步提高.ROM能够准确估计叶轮大尺度涡旋的形状,然而由于在模型降阶过程中高阶信息的省略,ROM所得到的涡旋边缘较FOM计算结果更为平滑且体积较小,平均相对误差约为-7.8%.本研究验证了POD方法ROM在离心泵内部流场中的有效性,并为流体机械领域数字孪生的构建和实时仿真奠定了计算基础.

长江经济带城市减污降碳协同效应时空演化及驱动因素研究

在“双碳”目标和深入打好污染防治攻坚战的背景下,协同推进减污降碳对保护长江经济带生态环境和实现长江经济带高质量发展至关重要。基于长江经济带108个城市2011-2021年的面板数据,利用耦合协调度模型、收敛系数、空间自相关检验、标准差椭圆以及多尺度地理加权回归模型(MGWR),探究了长江经济带城市减污降碳协同效应的时空演化特征及驱动因素。结果表明:①2011-2021年长江经济带城市减污降碳耦合协调水平由0.574波动升至0.846,空间演化特征显示,上、中、下游地区耦合协调水平存在差异。②研究期内,各城市减污降碳协同效应差距逐渐缩小,且空间集聚上“高-高”集聚城市的数量逐渐增加。③各城市减污降碳协同效应的标准差椭圆呈“东北-西南”方向分布,重心不断向“西南-东北”方向迁移,2014年以后重心主要位于荆州市。④降水量、空气流通系数、产业结构升级、人均GDP、绿色技术创新、人口密度和对外开放水平是长江经济带城市减污降碳协同效应的主要驱动因素,且其影响存在空间异质性。研究显示,长江经济带城市减污降碳协同效应呈逐渐优化的趋势,且空间演化特征和受驱动因素的影响存在显著性差异,应从发挥城市间的带动和协同作用、因地制宜开展工作等方面推动减污降碳协同发展。

基于双积分滑模控制的DAB电压控制研究

提出一种基于双积分滑模控制的双向有源全桥(DAB)DC-DC变换器电压控制策略,该策略在模型精度要求低、控制器设计流程简单的情况下,可以获得良好的控制效果。首先,基于单移相调制方式建立变换器的降阶模型。然后,采用双积分滑模控制理论设计变换器的输出电压控制器。设计过程通过引入时域分析法进行滑模面系数的选取分析。最后,仿真和实验结果表明了所提控制策略的有效性。

随机复合材料结构非线性热-力耦合模拟的统计高阶多尺度方法

对于具有复杂随机细观构造的复合材料结构的非线性热-力耦合问题的随机多尺度建模和计算仍是一个具有挑战性的问题。本文发展了一个新的统计高阶多尺度方法,克服了随机多尺度问题直接模拟时巨大的计算量,实现了具有随机复合材料结构非线性热-力耦合问题的数值模拟。借助统计多尺度渐近分析和泰勒级数方法,本文严格推导了可以精确分析随机复合材料结构宏-细观尺度非线性热-力耦合响应的统计高阶多尺度计算模型。然后,通过局部误差分析证明了统计高阶多尺度计算模型中高阶校正项在保持计算模型局部能量和动量守恒的重要意义。进一步,建立了可以高效模拟随机复合材料结构非线性热-力耦合行为的具有离线和在线两阶段的时空多尺度算法。最后,通过数值实验验证了统计高阶多尺度方法的计算高效率和高精度。

基于多导体传输线理论的配电网电力电缆载波模型降阶分析

为降低配电网电力电缆载波模型复杂程度,首先,根据配电网常用三芯XLPE绝缘电力电缆结构,结合电力电缆三相金属护套相互接触的实际,以三相金属护套为整体进行分析,将电力电缆7阶多导体传输线载波模型降为5阶。接着,根据配电网终端电力电缆金属护套、铠装直连接地的特点,将其进行等效处理,并分析了等效单位长度参数矩阵各元素与实际参数的关系,再次将配电网电力电缆5阶载波模型降为4阶。仿真试验验证了降阶分析的正确性,电力电缆载波模型的两次降阶,显著降低载波模型复杂程度,降低运算量提升分析速度,为载波通信在电力电缆传输中的进一步分析提供参考。

基于差异化减载策略的风电高占比系统全过程频率校正方法

鉴于风电高占比的电力系统易遭遇频率安全事故,开展风电机组与常规机组在惯量和多层次调频下的全过程频率校正方法研究具有重要意义。为降低风资源随机性的负面影响,提出了计及不同风速下的分层式模型预测控制方法,根据捕获风速的不同将风机划入低、中、高风速区间,并根据不同风速区间风机的特性制定对应的减载策略。针对日内频率的波动,分别从不同时间尺度下惯量响应-一次调频-二次调频-三次调频的交叉耦合关系出发,建立风电-常规电源-系统三维联动的频率校正调度模型。其中,在三次调频阶段对增减出力趋势风机赋予不同的功率分配因子;在二次调频阶段引入调频收益,激励风电参与频率调整;在一次调频阶段对不同风电场风机的一次调频出力能力进行排序优选;在惯量响应阶段,考虑风机可变虚拟惯量下的电力系统惯量支撑环节。算例表明,所提方法能够提升各时间尺度风电主动参与调频的力度和精度,保障电力系统安全经济运行。

计及运行广义短路比的多时间尺度新能源并网调度计划模型

为了保障大规模新能源并网时电网系统的稳定运行,减少弃风、弃光,首先分析了平抑新能源并网功率波动的手段,引入了新能源以任意功率并网后能够评估交流系统电网强度的运行广义短路比。其次,给出了基于日前、日内、实时3个时间尺度新能源并网调度计划策略,建立了以运行调度成本最小、运行广义短路比最大、联合输出功率波动最低为目标函数的多时间尺度新能源并网调度计划模型。最后,以火电机组、新能源场站、储能电站和高载能负荷等所构成系统为例,仿真验证了所给策略和模型的有效性。

基于扩散与时频注意力的时间序列插补方法

时间序列插补旨在根据现有数据填补缺失值以恢复数据的完整性.目前基于RNN的插补方法存在较大的误差,并且增加网络层数容易出现梯度爆炸和消失问题,而基于GAN和VAE的插补方法经常面临训练困难和模式崩溃的挑战.为解决上述问题,本文提出了一种基于扩散与时频注意力的时间序列插补模型DTFA (diffusion model and time-frequency attention),通过反向扩散实现从高斯噪声中重建缺失数据.具体而言,本研究利用多尺度卷积模块与二维注意力机制捕获时域数据中的时间依赖性,并利用MLP与二维注意力机制学习频域数据的实部与虚部信息.此外,本研究通过线性插补模块以对现有的观测数据进行初步的数据增强,从而更好地指导模型的插补过程.最后,本研究通过最小化真实噪声与估计噪声的欧氏距离来训练噪声估计网络,并利用反向扩散实现对时序数据的缺失插补.本研究的实验结果表明, DTFA在ETTm1、WindPower和Electricity这3个公开数据集上的插补效果均优于近年主流的基线模型.

含EV充换储一体站的交直流混合配电网优化运行

为了促进电动汽车产业的进一步发展,构建了计及充换储一体站(CSSIS)的交直流混合配电网多时间尺度优化调度模型。首先,基于快充用户行为和城市交通特征分别构建了充电站模型和换电站模型,再结合储能电站模型完成了CSSIS建模。然后,在计及CSSIS、微型燃气轮机和可再生新能源等接入的交直流混合配电网中,构建了优化调度模型。为降低预测精度误差的影响,采用了多时间尺度协调优化策略处理。该模型属于非线性非凸混合整数规划问题,采用线性化和二阶锥松弛方法将其转化为可用商业求解器处理的混合整数二阶锥凸优化模型。最后,以改进的IEEE 50节点系统为例进行了仿真分析,仿真结果验证了交直流混合配电网形式具有更强的适应性,以及CSSIS具有高效参与电网优化运行的能力。

Multi-time scale dynamics in power electronics-dominated power systems

Electric power infrastructure has recently undergone a comprehensive transformation from electromagnetics to semiconductors. Such a development is attributed to the rapid growth of power electronic converter applications in the load side to realize energy conservation and on the supply side for renewable generations and power transmissions using high voltage direct current transmission. This transformation has altered the fundamental mechanism of power system dynamics, which demands the establishment of a new theory for power system control and protection. This paper presents thoughts on a theoretical framework for the coming semiconducting power systems.

连接结构接触界面非线性力学建模研究

连接界面上存在的跨尺度、多物理场和非线性行为是引起结构复杂非线性动力学的主要原因.由于连接界面的力学行为的复杂性,以及难以对连接界面进行直接试验观测,连接界面的力学建模一直是非常具有挑战性的科学问题.本文首先从分析结合面的跨尺度物理机理入手,将名义的光滑平面视作凹凸不平的粗糙面,考虑单个微凸体的黏滑摩擦行为,建立接触载荷与变形的非线性关系,然后采用GW(Greenwood and Williamson)模型数理统计方法建立整个粗糙界面的跨尺度力学模型,并与公开文献中试验结果进行对比.考虑连接界面具有典型非线性特征,提出一种改进的Iwan唯象模型,利用精细有限元方法获得非线性特征结果,采用系统辨识理论建立连接结构的降阶力学模型,并利用有限元结果进行模型验证.结果表明,本文提出的粗糙界面跨尺度模型在法向载荷较小时与试验结果吻合较好,改进的Iwan模型能够较好描述连接界面的非线性特征,并与有限元结果吻合较好.

基于模型预测控制的主动配电网多时间尺度动态优化调度

为应对接入主动配电网中间歇性分布式电源出力不确定,解决其预测精度随时间尺度增长而下降,造成预测不准确的问题,提出基于模型预测控制的多时间尺度主动配电网多源协调优化调度策略,精细化协调控制和管理主动配电网中的分布式电源、储能及柔性负荷,以期实现间歇性分布式电源的最大化消纳。以长时间尺度的最优潮流有功出力值为基准,短时间尺度基于模型预测控制,采用多步动态滚动优化,求解有功出力增量,使得有功出力控制过程更加平滑。通过仿真分析,证明了所提动态优化调度策略的可行性和有效性。

一种非线性多时间尺度系统模型降阶方法

基于奇异摄动理论和非线性系统稳定域边界二次近似方法,推导出非线性多时间尺度系统忽略快动态降阶时,降阶前后系统稳定性的一般规律。通过将原系统稳定裕度指标在奇异摄动参数处进行高阶泰勒级数展开,给出定量预测降阶系统稳定裕度指标的表达式。在此基础上,提出一种非线性多时间尺度系统模型降阶方法,该降阶方法能保证降阶前后系统的稳定性一致。运用该降阶方法,对某交直流电力系统的数学模型进行了忽略快动态降阶研究。降阶前后系统的时域仿真结果证明所提出降阶方法是有效的,能为交直流电力系统的动态特性分析提供简化模型。

电力电子化电力系统多时间尺度建模与算法相关性研究进展

电力电子化电力系统的多时间尺度分析,与传统的单一时间尺度研究有根本的不同,不仅要建立多时间尺度模型,且建模过程必须要考虑计算方法,即模型和算法不能单独存在,这样才能准确描述电力电子化电力系统的多时间尺度特性。文中基于多时间尺度分析理念,综述电力电子化电力系统多时间尺度建模与算法相关性研究现状。为此,首先分析现有多时间尺度算法及其适用范围;进而基于相同数学形式模型可以采用相同算法计算的准则,将电力电子化电力系统划分为元器件机理、切换系统、电磁暂态、机电暂态4个时间尺度。然后,通过不同时间尺度模型之间的相关性,探讨多时间尺度模型的性质,阐明多时间尺度模型与算法的相互制约关系。最后,提出电力电子化电力系统多时间尺度建模与算法待解决的问题及研究展望。