碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力评估分

为了提高配电网差异化节能降耗效果，解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题，提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构，构建相应的等值电路模型。在该模型下，从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果，确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标，通过指标数据处理、指标权重求解等步骤，得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中，能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用，并具有较高的应用价值。     

子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法比较

文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先，阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法，在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法，通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率；阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异，进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究，证明两种算法的等价性；推导有效样本量的计算方法，提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响，最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性，揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明：不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大，对于复杂的目标分布，pCN算法和CS算法的抽样效率较高，延迟拒绝MMH算法次之；采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低；增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。     

天津市地下水生态系统服务价值演变

基于千年生态系统评估对生态系统服务的分类方法，将天津市地下水生态系统服务功能划分为供给、调节、 支持和文化 4 个方面，以此为基础建立地下水生态系统服务价值评估指标体系，采用价值量评估方法构建货币化 的价值评估模型，对地下水生态系统服务价值进行测算，并重点分析南水北调中线工程通水前后天津市地下水生 态系统服务价值演变特征。结果表明：2008—2019 年，天津市地下水生态系统年均总服务价值为 83.71 亿元，其 中，南水北调中线工程通水前（2008—2014 年）为 69.81 亿元，通水后（2015—2019 年）为 103.18 亿元；通水后，地 下水调节服务价值、支持服务价值增大，供给服务价值减小；南水北调中线工程对地下水生态系统服务价值的贡 献呈增大趋势，由 2015 年 2.64 亿元增加至 2019 年 24.01 亿元。     

西南地区乡镇共墙建造砖混结构房屋典型震害与结构性能改进措施

多年来，西南地区龙门山断裂带发生多次破坏性地震，影响范围较广，导致该地区乡镇居民有大量带震害损伤共墙建造砖混结构房屋留存使用，此类建筑结构使用安全问题需高度关注。通过对该地区乡镇常见共墙建造砖混结构房屋的结构特征及建造技术进行探讨，开展该类型房屋承重墙、预制楼板、楼梯、附属结构典型震害、修复与使用情况调查分析，总结典型共墙建造砖混结构房屋的破坏特点，提出该类型房屋抗震能力评估方法及结构性能改进措施建议。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

基于重要度排序的配电自动化终端优化布局方法

针对配电自动化终端优化布局问题，提出了一种基于重要度排序的终端优化布局方法。首先以等年值综合费用为目标函数，供电可靠性和投入产出比为双重约束建立了配电自动化终端优化布局模型。然后通过分析配电自动化终端对供电可靠性提升的影响，给出各个节点的“二遥”及“三遥”终端安装重要度定义及计算公式。最后采用枚举法确定最优终端安装数量，基于节点终端安装重要度排序确定终端的最优安装位置。该方法考虑了已布局节点对剩余节点终端安装重要度的影响，能够在降低计算量的同时兼顾布局合理性。运用所提方法RBTS-BUS2系统及扩充模型进行终端优化布局并与智能优化算法的布局结果进行对比，验证了本文方法的有效性及优越性。