基于改进粒子群算法的机械结构优化设计

针对粒子群算法在寻优过程中存在的容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,结合粒子在实际寻找食物的过程中,大部分可以飞到其预期的最佳位置,而少数粒子由于受不确定因素影响,发生飞行偏离,本文提出了一种改进粒子群算法。算法中的模拟不确定因素干扰操作,能够有效避免群体过度集中现象,有效增加了种群的多样性。典型复杂机械优化设计的仿真结果表明,该改进算法能够快速、有效地进行全局搜索。     

提升电网惯性与一次调频性能的储能容量配置方法

风电、光伏等新能源机组取代同步发电机组接入电网,使电网的惯性和一次调频备用容量下降,电网频率的暂态稳定性也随之下降。针对这一问题,通过分析储能控制器系数与电网频率动态之间的关系,提出了一种定量配置储能的方法。该方法能够维持新能源机组取代传统机组接入前后,系统惯性大小以及一次调频能力不变。同时,针对新能源机组输出功率的波动性会导致承担的负荷低于装机容量的问题,文章进一步根据新能源电站历史输出功率数据,通过设置置信水平的方式来确定储能容量大小,从而提升储能配置的经济性。仿真结果表明,所提储能配置方法能够定量补偿电网的惯性大小和一次调频备用容量,有效提升电网频率的暂态稳定性。     

基于MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估

针对采用模式识别法进行电力系统暂态稳定评估时输入特征集构建困难和评估模型训练速度慢的问题,提出一种基于最小体积闭包椭球理论(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE)和最小二乘投影孪生支持向量机(Least Square Projection Twin Support Vector machine, LSPTSVM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先,根据MVEE理论对系统轨迹信息进行优化处理,确定高维空间内包含所有轨迹信息的最小体积闭包椭球,并利用最小体积闭包椭球的物理属性构建输入特征集,可有效实现特征集降维。其次,在传统投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则化项,并改进评估模型的内部约束条件,提高模型的求解速度,达到大规模电力系统的计算效率需求。最后,通过对IEEE-39和IEEE-145节点系统的算例分析,验证所提方法的有效性与可行性。     

阻塞成本分层分摊方法研究

提出一种针对当前超高压电网背景下快速阻塞成本分摊方法,对电力系统调度运行具有重要的意义。随着电网建设的快速发展,500 kV及以上电压等级电网构成输电网主要架构,为研究快速阻塞成本分摊方法提供了网络基础。利用最优潮流确定阻塞调整费用最小的调整方案,将网络划分为500 kV层和220 kV层,在每层进行阻塞成本分摊,选择更适合该层阻塞分摊方法,使阻塞分摊计算快速合理,并以省级大型电网为例验证了算法的有效性。     

混合不确定因素下的复合材料模糊可靠性优化设计

考虑失效(安全)状态的模糊性以及设计变量和设计参数的区间性,研究复合材料基于模糊状态下随机变量和区间变量共存时结构的可靠度优化设计。算例考虑单层复合材料强度指标的随机性、设计变量或材料参数的区间性以及极限状态的模糊性,结果说明所提出的基于模糊状态的混合可靠度模型和计算方法的合理性及有效性。同时,对模糊状态以及区间性的影响进行分析和讨论,研究发现极限状态的模糊性、设计变量或材料参数的区间性对可靠性分析及优化设计结果有较大影响。     

轻轨交通中轨道噪声的一种预测方法

本文运用有限元方法，建立了轻轨列车轨道的有限元动力分析模型，并在此基础上预测轨道产生的噪声水平。该模型引入轨道的垂直不平顺谱，采用数值方法模拟出一段随机轨道不平顺，通过计算得到轨道的动态特性。在此基础上，将轨道看作一维有限长声源，对轻轨轨道噪声进行预测。文后的算例结果表明，该方法具有较好的可行性。     

基于Gram-Charlier级数的含风电电力系统 静态电压稳定概率评估

可再生能源的波动性和随机性加剧了传统电力系统静态电压稳定评估的难度。为了有效计及风电出力不确定性对静态电压稳定评估的影响,提出了一种计及风电出力不确定性的静态电压稳定概率评估方法。首先,借助电力系统负荷裕度,推导各节点负荷裕度对风电注入功率的灵敏度,进而求解负荷裕度的各阶半不变量和负荷裕度的各阶矩。然后,结合风电所连节点注入功率的各阶矩和半不变量,对负荷裕度各阶矩进行Gram-Charlier展开,以求取计及风电不确定性的负荷裕度概率分布,进而实现电力系统静态电压稳定概率评估。最后,通过IEEE30节点系统验证所提方法的准确性和有效性。     

树脂基复合材料的时变可靠性分析

在潮湿环境及其他严酷环境作用下,树脂基复合材料结构的力学性能会逐步降低,使得材料的实际可靠度比预设计的可靠度低.考虑树脂基复合材料的强度衰减,建立了其时变可靠度的分析模型和方法,并采用离散点法和随机过程法分别进行计算.算例表明,该方法简便易行,是评价和计算复合材料时变可靠度的有效方法.     

基于APIT-MEMD的电力系统低频振荡模式辨识新方法

传统多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD)在处理多信道量测信息时存在量测信道之间数据不平衡性及数据相关性导致的主导振荡模式辨识结果误差较大,且模式混合现象未有效消除。提出了一种基于自适应投影多元经验模态分解(Adaptive-Projection Intrinsically Transformed Multivariate Empirical Mode Decomposition, APIT-MEMD)的电力系统主导振荡模式辨识方法。首先采用APIT-MEMD将含有振荡信息的多信道量测信息整体分解,精确分离出各量测信道内含有振荡模式的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)信号。然后,采用Teager能量判据甄选能表征主导振荡模式的IMF信号。进而,采用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)实现对各IMF中所含主导振荡模式的频率和阻尼比估计。最后,将所提方法应用到IEEE-68节点时域仿真算例和辽宁电网广域实测算例中进行分析和验证,结果表明所提方法的可行性和有效性。     

以SiCl4为源气体用PECVD技术低温快速生长多晶硅薄膜

报道了以SiCl4和H2为气源,用等离子体增强化学气相沉积技术,在小于300℃的低温下快速生长多晶硅薄膜.实验发现, 生长速率强烈依赖于放电功率、H2/SiCl4流量比和衬底温度, 而薄膜的晶化度只依赖于放电功率和H2/SiCl4流量比,与衬底温度的关系不大.通过控制和选择工艺条件,我们获得了生长速率高达0.35nm/s,晶化度高于75%的多晶硅薄膜.薄膜的暗电导率和光电导率分别达到10-4S-1·cm-1和10-3S-1·cm-1.