考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型

随着大规模风电以及能量枢纽接入配电网,配电网故障后抢修重构面临新挑战,提出一种考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标多故障抢修重构模型。通过对配电网用电客户多因素精准画像,确定权重,建立兼顾客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型,提出一种改进NSGA-II算法以适应对模型求解,从而获得Pareto解集,并利用模糊最大满意度进行决策。算例仿真表明所提模型正确有效,与传统模型相比更加精细而客观。     

高比例可再生能源渗透下多虚拟电厂多时间尺度协调优化调度

考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。     

面向储能惯量支撑能力评估的新型电力系统惯性系数辨识方法

传统的中心惯量方法,难以用以衡量储能等电力电子设备的惯量支撑能力。提出了一种基于量测数据的惯量辨识方法,用以衡量储能对电网的惯量支撑作用。首先,对含储能电力系统惯性系数计算方法进行了推导,明确了频率-功率-惯量的关联关系;其次,采用多项式方法对储能并网点以及系统的功率、频率量测数据进行拟合,基于拟合结果辨识获得对应惯性系数;最后,在IEEE 39节点系统中对方法的有效性进行了验证,并进一步分析了不同控制策略、控制参数对储能惯量支撑能力的影响。所提方法也可以用于新型电力系统中其他类型电力电子装置的惯量评估。     

一种有效的Gk-prototypes聚类算法

针对传统的聚类算法对初始聚类中心敏感、只能对单一属性聚类且聚类效果有时欠佳等不足,提出了一种能处理数值属性和分类属性的Gk-prototypes聚类算法。在经典的k-prototypes聚类算法的基础上,利用去模糊相似矩阵来构造粗粒子集,结合粒计算和最大最小距离法确定初始聚类中心,并改进了目标函数。实验结果和理论分析表明,Gk-prototypes聚类算法与其他基于k-prototypes的改进算法相比,聚类更准确,有效性更好,鲁棒性更强。     

粘土水泥复合浆材强度研究

通过室内试验,研究了水灰比、龄期、粘土加量、压滤效应等对粘土水泥浆材结石无侧限抗压强度的影响。分析试验结果表明,粘土水泥浆无侧限抗压强度和浆液水灰比随着龄期的变化规律呈指数关系。在完全压滤作用下,抗压强度随着压力的增大而大幅提高,且强度随龄期呈二次多项式规律变化,如在0.8 MPa压力作用下,粘土水泥浆材结石28 d无侧限抗压强度增大3倍左右;抗压强度随着粘土加量的增大而减小,粘土加量在50%~60%间出现大幅下降。研究表明,在注浆工程中采用粘土水泥浆材时,应尽可能创造条件产生较充分的压滤效应,控制粘土加量不超过50%,水灰比在2∶1左右,可以获得足够的强度指标。适量添加粘土,这类浆材完全可以用于注浆加固工程中。     

岩土体开挖变形的分步模拟方法及其工程应用

本文提出了一种岩土体开挖变形的分步模拟方法;该方法以岩土体弹塑性参数和现场变形监测数据为基础,以开挖、施加支护等工程措施的实施为时间节点,以弹塑性荷载分步释放来表征岩土体荷载逐步释放的过程,模拟了岩土体开挖和支护前、后的变形效果,并近似地模拟出锚固、衬砌等措施的应力、变形状态,将岩土体复杂的粘弾塑性问题转化为了较简单的弹塑性问题。运用该方法模拟了涔天河水利枢纽右岸进口段密集洞室群的施工开挖和支护全过程,获取了施工过程中围岩的应力、变形及稳定特征,同时结合数值模拟的成果给出了相应的工程施工建议,可为工程的快速化施工提供参考。     

控制灌浆技术在托口水电站河湾防渗工程中的应用

考虑现有灌浆工艺的不足,系统研究了成套的控制灌浆技术,配制了可控性粘土水泥系列浆材,对其自身特性进行了研究。创新了"自下而上,浆体封闭,高压脉动灌浆"新工法。通过多种途径研究了其工艺流程、控制标准和关键技术。将研究成果应用于托口水电站河湾地块防渗帷幕工程中,应用效果良好。     

一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法

为了进一步提高相似度计算的准确性,提出了一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法。首先,建立用户-项目评分时间矩阵,根据用户对共同评分项目的评分时间先后顺序,计算用户之间的影响力;其次,根据用户对共同评分项目的评分差异,计算评分差异的加权信息熵;最后,将时序行为影响力融入到基于加权信息熵的相似度中,其中融合参数α由随机粒子群优化算法选择。通过与其他相似度计算方法比较,该算法降低了标准平均绝对误差和流行度,在一定程度上降低了数据稀疏性的影响,能更准确地计算相似度,从而提高了推荐质量。     

基于异构计算的三维FDTD并行算法及其在电磁仿真中的应用

时域有限差分(FDTD)法是求解电磁学中麦克斯韦方程组的重要方法之一,一直以来获得了广泛的使用,但是应用于电大尺寸目标仿真时存在巨大的耗时问题。为解决这一问题,利用图形处理器(GPU)的并行处理特性,结合计算统一设备架构(CUDA),以低通滤波器为算例,实现了时域卷积理想匹配层(CPML)吸收边界的三维FDTD高性能加速计算,目标网格数达5百万。实验在Fermi架构的Quadro 4000和Tesla M2050两款GPU上实测,误差均在10~(-4)范围内,相对于同时期的CPU分别可获得36和55倍以上的加速,结果表明该方法具有精度高、效率高、通用性和实用性强等特点。     

基于同步数的轻量级高效RFID身份认证协议

RFID技术广泛应用的同时,其安全问题面临着严峻的考验。在确保安全性能的前提下,节省系统成本、提高效率成为未来研究重点。在分析各种协议缺陷之后,借鉴滚动码技术的同步数原理,提出了一种基于同步数的轻量级高效RFID身份认证协议。协议运用同步数以及双向认证机制保障系统安全性。对各种威胁进行分析,确保了协议的安全性。通过比较其他协议的效率与成本,可以看出该协议具有轻量级与高效性。最后运用BAN逻辑对协议进行了形式化分析,从理论上证明了本协议的可行性。