基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究

负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的，针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上，提出了结合Copula函数与最大熵原理（POME）的负荷与气象因素相关性度量方法，该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布，利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构，并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明，Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定，具有灵活的函数形式，能准确表达多变量系统的相依结构；秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足，能准确度量负荷与气象因素的相关性。     

基于Copula函数的郑州市夏季双重城市热岛及其影响因素关系分析

城市热环境变化影响城市小区域气候，探究影响因子与其作用机制，可有效减缓城市热岛现象。利用郑州市1960～2017年长序列数据，从相对热岛（RHI）和绝对热岛（AHI）两个层面探究驱动因子降雨（R）、蒸发（E）、建成区面积(B_BUA)、城镇化率(U_UR)的影响关系，利用交叉小波和小波相干探究热岛与降雨的雨热关系，采用Copula函数计算影响因子在不同取值条件下与热岛的遭遇概率。结果表明，相对热岛-相对降雨在短中周期、绝对热岛-降雨在短周期上均呈负相关关系，雨热关系不同步，且绝对热岛-降雨的关系最为显著；影响因子B_BUA、U_UR取值越大，R取值越小，则与RHI、AHI的遭遇概率越大；不同影响因子在不同评价层面，敏感性强弱不同，E在不同层面的反馈机制也不同，可见选取合适评价分析层面，有利于准确量化影响程度。     

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。     

考虑风电非线性相关性的配电网概率潮流研究

风电之间具有非线性相关的特性,研究其对配电网概率潮流的影响,对提高系统的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。提出一种考虑风电之间非线性相关性的配电网概率潮流计算方法,该方法基于经验Copula函数生成风电功率样本,与常规的基于高斯分布、t-分布等概率分布函数的方法相比,基于经验分布函数可以较好地反映风电功率的随机特性。建立含风电的配电网潮流模型,介绍PQ节点、PV节点以及PQ(U)节点的处理方法,并采用前推回代法进行解算。最后,将所提方法应用于纯辐射型配网和弱环型配网概率潮流计算中,对比分析不考虑风电相关性、考虑线性相关性以及考虑非线性相关性的结果。对比结果表明,考虑非线性相关性的结果与实际情况更为接近,可为电力系统运行调度提供更为准确的参考信息。     

基于Copula理论考虑风电相关性的源网协调规划

相邻风电场处于相似气象条件下,功率相关性较强。目前源网规划方法假设风电场功率间相互独立,忽略风电相关性对规划的影响,不适用于未来高比例可再生能源电力系统。文中主要提出了考虑风电相关性的源网规划方法,并探讨风电相关性对规划方案的影响。首先,基于Copula理论描述风电功率相关性,通过模糊C均值聚类法考虑风电不确定性,建立了概率风电功率模型。继而,提出考虑风电相关性的经济源网协调规划模型,采用遗传算法求解。通过Garver 6节点系统和巴西南部46节点系统算例分析不同系统规模下风电相关性对规划的影响。算例分析结果表明:风电相关性对局部规划方案影响显著,对全局影响较小,应避免建设连接有相关性较强的风电场接入点的输电线路,减少风电功率趋同变化的不利影响;经济性方面,投资费用增加,运行费用降低,对总费用影响不明显。     

基于Copula函数的装甲车辆齿轮传动可靠性分析

应用Copula函数研究了某型装甲车传动箱的主动齿轮和被动连接齿轮的系统可靠性问题。首先利用威布尔分布确定了边缘分布,求出阿基米德Frank Copula函数并进行了验证,得出了系统的可靠度函数和失效率。     

基于Copula函数的广义随机空间内相关变量的可靠性分析

非正态相关变量的产品可靠性分析,需要应用变量间的联合概率密度函数进行转换。然而,实际工程中由于概率信息的不完备,难以求取准确的联合概率密度函数,而变量的边缘分布及其相关关系易于得到。文中采用Copula函数,利用变量的边缘分布以及相关关系,构造出系统的联合概率密度函数。同时指出,目前常用的Nataf变换只是基于Copula变换的一种特例。基于Copula函数的可靠性分析能更精确地描述实际情况,是一种基于非线性相关的模型,使问题的解决更加方便、灵活。     

冰风暴灾害下电力断线倒塔的概率计算

提出了基于广义帕累托分布(GPD)和Copula函数的冰风暴灾害下电力断线倒塔的概率计算方法.该方法基于冰风暴灾害下风速和冻雨量的GPD,提出了电力线和铁塔的冰荷载和风荷载的概率计算模型;然后考虑冰荷载与风荷载之间存在的概率相关性,基于Copula函数,提出了电力线和铁塔冰荷载、风荷载的联合概率分布计算模型;在此基础上...     

基于加速应力试验的钽电容性能退化分析与建模研究

针对以3,4-乙烯二氧噻吩(PEDOT)导电聚合物的固体钽电容,本文以温度和湿度为加速试验应力,采用变间隔测量法搭建4种应力85℃/85%RH、95℃/70%RH、95℃/85%RH、110℃/85%RH水平下的钽电容恒定应力加速退化试验平台,获取性能退化参量电容量和损耗因数的退化数据。针对在温湿度加速应力下钽电容退化参数的非单一变化趋势,利用有序聚类算法进行退化区间划分;基于误差函数斜率的变化率确定最佳分类数,获得钽电容的稳定退化区间;基于数据重构和维纳过程对电容量和损耗因数进行拟合,拟合精度分别达到97%和95%,验证维纳过程建模的有效性;结合Copula函数建立基于随机效应维纳过程的钽电容二元加速退化模型,进行钽电容可靠性评估,推导正常应力水平下产品寿命,符合寿命12～15年的规定。结果表明二元加速退化模型能够进行钽电容的退化性能分析和寿命预测。