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1.
针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。 相似文献
2.
3.
针对桥梁结构自身特性以及外部环境的随机性(如刚度、质量、阻尼比、气动导数等因素)所造成的桥梁的颤振临界风速不确定,难以衡量桥梁颤振稳定性问题. 将概率密度演化方法与桥梁颤振多模态耦合分析方法相结合,以江阴长江大桥作为实例,通过考虑桥梁结构自身的不确定性及气动导数的不确定性,给出不同模态阻尼比及频率的概率密度演化过程. 研究表明:结构模态阻尼比及频率在低风速情况下的概率密度分布可近似认为服从正态或对数正态分布,高风速下的概率密度则无法用单一的概率分布来描述,概率分布会出现双峰甚至多峰的情况;与按确定性方法到的颤振临界风速相比,按概率密度演化方法得到的颤振临界风速较小. 相似文献
4.
大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响,存在时间和空间上的变异性,监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础,并与空间数据辐射思想相结合,建立了云滴概率密度分布估计模型,然后导出云概率密度分布函数,依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征,并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征,得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明,云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态,而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。
相似文献
5.
本文针对复杂背景下红外小目标检测跟踪问题,提出了一种背景自适应的目标检测跟踪方案。针对地面背景下的红外目标检测,采用帧差法,分别提出了跳帧多帧差法和双阈值多帧差法以应对目标长时间静止和灰度对比度下降的问题。针对天空背景下的红外目标检测,采用基于目标区域稳定性和显著性(Regional Stability and Saliency, RSS)的检测算法。在检测得到目标备选点后,使用带标签的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density, GMPHD)滤波器对备选点滤波以输出目标初始轨迹。同时引入轨迹整理将间断的初始轨迹重新连接并进一步去除虚警。经过验证,本文提出的目标检测方法可在复杂多类背景下准确检测并跟踪红外图像中的小目标。 相似文献
6.
受技术经济条件限制,基坑工程勘察中获取的勘探数据十分有限,无法准确估计岩土体参数的统计特征,不可避免地存在统计不确定性.Bootstrap方法为合理地考虑统计不确定性对基坑工程安全性和可靠性的影响提供了一条有效途径.然而,采用Bootstrap方法考虑统计不确定性通常需要重复执行可靠度分析,计算量大,计算效率低,使其在实际工程应用中受到很大的局限.基于概率密度加权法和Bootstrap方法提出了考虑统计不确定性的基坑变形高效可靠度分析方法,避免了不同岩土体参数概率分布条件下重复计算基坑变形响应,提高了计算效率.以台北TNEC(Taipei National Enterprise Center)基坑工程变形可靠度分析为例,说明了所提方法的有效性.结果表明:所提方法能够合理地考虑统计不确定性对基坑变形可靠度的影响,结合Bootstrap方法与概率密度加权分析法能够在考虑统计不确定性的条件下高效地计算基坑变形可靠度,克服了Bootstrap方法在工程应用中的局限性. 相似文献
7.
地下管网是生命线工程的重要组成部分。文章以地下管网整体有限元分析模型、基于物理机制的随机地震动场和概率密度演化方法为基础,发展地下管网的系统可靠度分析方法和基于可靠度的抗震设计方法。应用该方法,可以得到管网地震反应的概率密度函数和系统可靠度,进而以典型地下管网为例,具体说明这一设计方法。文中方法的创新性:①该方法针对的是整个地下管网结构而非简单的管线结构;②该方法可以完整获得管网结构不同部位和管网整体的随机反应信息,并据此实现管网内部和管网整体的抗震可靠度评价,从而以此实现基于整体可靠度的地下管网抗震设计。 相似文献
8.
获得未来风电功率的短期概率性信息将有助于电网的综合能源调度,为此提出一种结合多层语义融合注意力机制的短期风电功率概率密度预测方法。为尽可能获得更多语义层下的编码信息,在编码阶段引入循环高速网络(RHN)并通过深层的RHN网络结构最大程度地提取输入特征的底层关联信息。设计多层语义融合注意力机制以融合不同语义层下的局部注意力向量,进一步加强编码特征向量的表达能力,并将网络的输出与分位数回归和核密度估计方法结合,得到不同分位点下未来短期风电功率的预测结果与连续概率密度分布。实验结果表明:提出的短期风电功率概率密度预测方法不论是在预测的得精度上,还是在具有不确定性的预测结果分布上均优于其他比较模型。 相似文献
9.
现今电力系统短期负荷预测的点预测方法多种多样。为弥补传统点预测方法结果过于单一的问题,结合温度及日历序列因素对负荷的影响,提出基于交替条件期望(ACE)的短期电力负荷概率密度预测方法。以温度及日期序列为负荷影响因子,建立基于交替条件期望理论的非参数回归模型,计算历史负荷与影响因子的非线性回归方程;考虑日类型及星期类型等多重因素,利用模糊聚类方法选取相似日;以回归方程为基础,根据所得相似日及预测日影响因子,进行负荷回归值计算,并利用核密度估计(KDE),得到负荷概率密度曲线。利用某市的实测数据,进行负荷概率密度曲线预测,并选取概率密度众数作为负荷点预测值,与其他负荷预测方法结果相比较,仿真结果表明该方法的精度高、可靠性好。 相似文献
10.
针对风电功率预测问题,在现有预测方法和概率性区间预测的基础上,提出基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入、遗忘、记忆、输出参数进行估计,得出未来200 h内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM网上的风电功率实际数据的仿真结果表明,所提方法不仅能得出较为精确的点预测结果,而且能够获得风电功率完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比,其精度更高,且在同等置信度下的预测区间范围更小。 相似文献