实时监控下堆石坝压实质量模糊综合评估

堆石坝填筑碾压质量采用事中和事后双控。事中碾压参数往往不能在全工作仓面上100%满足控制要求，且受坝料性质不均匀的影响，即便是相同的碾压参数，也可能会导致不同的压实质量。事后试坑检测采用有限个测点，难以客观反映整个施工仓面的压实质量；若单纯采用压实连续检测指标（如CV）控制，其与坝料压实质量之间也存在一定误差。文章利用大坝填筑碾压质量实时监控技术，在动态采集碾压参数和压实连续检测指标CV的基础上，采用Dempster-Shafer（D-S）证据理论，提出了一种综合考虑事中碾压参数、事后CV的压实质量模糊综合评价方法。此外，为了保证碾压区域无明显连续薄弱区，通过DBSCAN空间聚类分析，提出等效连续薄弱面积的概念，对压实质量薄弱区域空间分布进行定量评价。实例分析表明，此方法可以有效避免单独事中或事后评估的片面性，提高压实质量评估的全面性，为高堆石坝施工质量控制提供一种新的手段。     

基于实时监控的堆石坝碾压质量二元耦合评价

面板堆石坝的填筑碾压质量直接关系到该水库建成后的安全运行,但传统的以随机取样的干密度实验检测坝体填筑质量的方法,其不能全面反映坝体实际的碾压质量,影响坝体质量评价的可靠性。本文依托面板堆石坝"碾压施工质量实时监控系统",并基于面板堆石坝填筑质量变异性分析,将工程实际的干密度指标和可靠度理论相结合,建立了坝体干密度—可靠度二元耦合评价模型,提出了评价面板堆石坝碾压质量的具体流程;以河南省某在建水库工程为例,通过料源含水率和粒径参数的可靠性和敏感性分析,研究了干密度的变异性和干密度影响因子对干密度的影响程度,应用耦合干密度及可靠度的碾压质量二元评价给出了完整碾压区域的干密度分布及其满足施工要求的可靠度,提高了评价有效性和可靠性,对面板堆石坝填筑的质量控制提供有用的科学依据。     

考虑孤岛源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估

针对含高渗透率分布式发电(DG)的直流配电网,提出一种考虑孤岛源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法.根据设备的运行状态及冗余度,分别建立了换流器、直流变压器和直流断路器的马尔科夫可靠性模型.针对DG及负荷的不确定性,利用多场景技术(包括拉丁超立方抽样、结合Nataf变换的Cholesky分解和场景削减技术)生成孤岛内源-荷典型场景,提出一种考虑孤岛持续时间的孤岛形成概率计算方法,结合DG供电情况及孤岛形成概率对最小路法进行改进,采用改进后的最小路法计算直流配电网可靠性指标.通过算例验证了所提方法的有效性,对比了DG接入前后负荷点及系统的可靠性指标.     

实时监控下砾石土料掺配质量IBAS-BP动态评价

传统的砾石土料掺配质量评价主要以旁站监理方式控制掺配施工参数,并以随机取样点的P5含量作为掺配质量评价指标.该方法不仅在掺配施工参数控制上易受人为因素干扰,而且在掺配质量评价过程中时效性差、随机性大,缺乏对掺配均匀性和其他粒径颗粒含量的考虑.针对上述问题,本文提出基于IBAS-BP神经网络的砾石土料掺配质量动态评价方法...     

考虑实时施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析

现有将高心墙堆石坝沉降分析统计模型分为填筑因素、时效因素与水压因素的研究通常将坝体同一分区视为均质体,缺乏考虑大坝碾压施工质量差异导致填筑体非均质性对沉降变形影响的研究,因此从高心墙堆石坝填筑体受力变形分析出发,分析了考虑实时施工质量因素影响的填筑因素和时效因素,并结合水压因素,建立考虑实时施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析模型。针对高心墙堆石坝沉降变形过程的动态性,将该多参数非线性模型与M5’模型树相结合,利用M5’模型树解决全局非线性问题的优势,结合粒子群算法求解多参数问题速度快、收敛快的优点,实现对高心墙堆石坝沉降过程的拟合与预测,并与未考虑实时施工质量因素的传统分析模型以及多元线性回归分析模型进行对比。分析结果表明,考虑实时施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析模型的绝对差值与误差平方和均最小,而各模型关联度差异较小,模型综合指标最优。考虑实时施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析为客观分析大坝沉降提供了可靠的途径。     

堆石坝料压实监测指标影响因素及适用性分析

实时压实监测技术已成为堆石坝碾压质量控制的有效手段。但是面板堆石坝坝料种类多、不同坝料组分区别明显、施工工艺差异大，故而不同施工工艺对压实监测指标的影响，以及监测指标在不同坝料分区的适用性有待进一步研究。结合现场碾压试验，分析了碾压机行进方向、振动模式及坝料类型对压实监测指标的影响，发现碾压振动频率是其主要影响因素；同时发现包含更多碾轮加速度谐波分量的CCV指标对于不同面板堆石坝料有更好的适应性。基于上述分析，提出了耦合考虑频率的CCV指标来表征面板堆石坝不同坝料的压实质量。本文研究可为有多种坝料的面板堆石坝压实质量实时控制提供合适的监测指标。     

考虑负荷不确定性的输电系统可靠性评估

常规输电系统可靠性评估用负荷的最大值进行评估,但实际负荷是随时间变化的,具有不确定性,所以用负荷的最大值进行可靠性评估必然会导致评估不准确。为了考虑负荷的不确定性对评估结果的影响,提出将负荷划分为若干个区间,再用三次样条插值法求每个区间的可信度。与常规可靠性评估方法相比,采用该方法进行评估能够得到每个负荷区间的可靠性指标,提供的信息量也更大,且能反映可靠性指标的不确定性。算例分析表明,该方法合理、有效。     

阶梯式碳交易下考虑源荷不确定性的储能优化配置

双碳愿景下,维持高比例新能源电力系统的稳定性和灵活性,配置储能是关键。建立了考虑阶梯式碳交易和分时电价的储能鲁棒模型。在模型中考虑了源荷双侧的不确定性影响,利用时间平滑约束和空间集群约束来缩小源荷不确定性集边界,降低模型的保守性。通过拉格朗日推理把不确定性约束转换为确定性约束,并用改进的麻雀算法对模型进行求解。算例表明,时空耦合效应下系统经济性将得到显著提升,决策者可通过选择不确定性的置信概率来平衡系统经济性与鲁棒性。针对不同灵活性改造阶段提出了不同的储能规划方案,指出区域内火电存量低于43%时,系统开始具有碳收益。     

考虑源荷不确定性的概率最优潮流

本文建立了电力市场环境下的概率最优潮流模型,并采用基于对称采样策略的无迹变换方法求解。模型中考虑了新能源出力、负荷和发电商报价的不确定性,揭示了概率性背后隐藏的市场规律和系统运行的薄弱环节;无迹变换方法通过非线性变换传递概率信息,引入比例及高阶信息参数以减小局部效应及高阶项误差,而且对随机变量的相关性影响进行了分析。IEEE30和118节点系统计算结果表明无迹变换方法实现简单高效,可精确求解电力市场的概率最优潮流问题,输出的运行特征量统计信息可为评估系统的市场运行状况提供更为可靠全面的参考。     

不确定性环境下考虑信息失效的主动配电网可靠性评估

针对目前评估方法中存在的分布式电源、信息物理模型和交互作用分析考虑不充分的问题,文中提出了一种在不确定性环境下考虑信息失效的主动配电网可靠性评估方法。首先,建立了分布式电源与负荷模型、信息物理元件模型和信息传输可靠性模型。然后,结合信息失效对配电自愈过程的间接作用,量化分析了不确定性环境下信息系统不同层次失效对故障隔离、定位和供电恢复的影响,提出了采用蒙特卡洛抽样的可靠性评估方法。最后,通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

基于混沌时序-随机森林回归的堆石坝料加水量预测研究

堆石坝碾压施工过程中一般通过对坝料加水以提高压实质量。然而现阶段针对坝料加水量控制的研究中,存在无法精确给定加水量、未考虑坝料上坝后摊铺施工过程中气象因素对坝料含水率的影响等问题,难以保证坝料在碾压施工开始时满足坝料设计含水率的要求。为有效控制堆石坝坝料加水量,基于混沌时序和随机森林回归方法,建立考虑气象因素影响的堆石坝料含水率变化预测模型并精确给定加水量,主要包括：①利用混沌时序方法,在设定时间内进行气象信息短期预测;②建立基于随机森林回归方法的含水率变化预测模型,预测气象因素引起的坝料含水率非线性变化,并通过十折交叉验证检验了模型预测精度;③结合预测的含水率变化、坝料初始含水率、设计含水率和坝料质量对加水量进行精确计算。在碾压监控系统和运输监控系统的基础上,结合某实际工程,验证了该方法的有效性和准确性,并与现有加水方法进行了对比,为堆石坝坝料加水量的精细化控制提供了科学指导。     

利用CMV评估堆石料压实质量的神经网络模型

土石坝压实质量对大坝安全至关重要,通过压实质量评估模型可实现对压实质量实时监控。传统碾压施工采用固定的碾压方案,碾压参数在碾压过程中不改变,而在智能压实过程中,碾压参数根据当前压实状态进行优化调整,因此压实质量评估模型必须考虑碾压参数。通过堆石料现场碾压试验,分析了压实计值(compaction meter value,CMV)与堆石料相对密度和碾压参数的相关性。结果表明,CMV与堆石料相对密度具有较强相关性,可作为堆石料压实质量监测指标,碾压机振动频率和车速对CMV影响显著,行驶方向对CMV影响较小。最后基于现场试验和径向基(RBF)神经网络,建立了考虑碾压参数变化的堆石料压实质量评估模型。与试验结果对比表明该模型具有较高精度。     

动态扰动下高心墙堆石坝无人碾压BOA-PID循迹控制北大核心CSCD

无人碾压机精准循迹控制对确保压实质量意义重大。然而,高心墙堆石坝具有坝料粒径分布广且松铺厚度不均匀等特征,导致坝面不平整且异质性强,对无人碾压机循迹控制造成动态扰动。传统的比例积分微分(proportion integral derivative,PID)控制算法采用固定参数进行纠偏控制,难以快速纠正动态扰动导致的循迹偏差。针对上述问题,本文以蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)动态优化PID控制参数,提出BOA-PID无人碾压机循迹控制方法。首先,构建车身倾斜模型以修正坝面不平整条件下无人碾压机的定位误差;其次,基于运动学模型动态预测无人碾压机的纠偏距离;再者,以最小化纠偏距离为目标函数,采用BOA动态优化PID算法的比例、积分和微分参数;最后,以参数优化的PID计算无人碾压机的转向控制量,从而克服动态扰动,实现高心墙堆石坝复杂条件下的快速纠偏。本文结合中国西南两河口大型水利水电工程开展仿真与实地实验,以验证所提出方法的有效性和先进性。结果表明,BOA-PID的纠偏能力优于GA-PID(genetic algorithm)、PSO-PID(particle swarm optimization)、DA-PID(dragonfly algorithm)和传统PID,且所提出方法能够实现高心墙堆石坝复杂条件下无人碾压机的精准循迹控制,堆石料(4.44 cm)和心墙料(3.32 cm)碾压的平均循迹误差均小于5 cm。     

基于KM和AC-BFA模糊逻辑的土石坝压实质量实时评价

针对常用的压实质量评价存在未能够实现压实质量的实时评价，且模型的精度与鲁棒性有待提高等问题，建立一种新的压实质量实时评价模型。该模型由提出的基于核方法（kernel method，KM）与自适应混沌细菌觅食算法（adaptive chaotic bacteria foraging algorithm，AC-BFA）的模糊逻辑构建，同时将被碾材料的物理参数、料源特性参数、施工过程碾压参数作为模型的输入参数，其中被碾压材料的物理参数由振动信号分解后得到的基波与一次谐波的振幅表征。工程应用表明，该模型与常用压实质量评价模型相比，不仅在精度上具有一致性与优越性，而且在加噪数据与异常数据测试中显示出更强的鲁棒性，在进一步嵌入到碾压质量实时监控系统后能够实现压实质量的实时评价。     

基于广义塑性模型的高面板堆石坝静、动力分析

考虑筑坝砂砾料的压力相关性,对广义塑性模型的弹性模量、加载塑性模量和卸载塑性模量进行了修改,并根据筑坝砂砾料静、动力试验确定了修改后的模型参数。采用修改后的广义塑性模型,进行了200m级砂砾石面板坝的有限元静、动力反应分析。计算结果表明：采用修改的广义塑性模型,可以直接得到坝体在地震荷载作用下发生的永久变形;弹塑性分析得到的大坝静力变形、动力反应和地震永久变形规律合理;合理考虑压力相关的广义塑性模型用于高面板坝静、动力有限元分析是可行的。     

糯扎渡高心墙堆石坝模型参数动态反演分析

采用基于人工神经网络与演化算法的土石坝参数反演方法,根据糯扎渡高心墙堆石坝填筑期和蓄水初期坝体变形的现场监测数据进行模型参数动态反演分析,并根据反演分析得到的邓肯-张E-B模型参数进行有限元计算,分析和预测坝体完工期的变形特性。综合考虑施工干扰和仪器精度造成的数据波动等因素,反演计算结果与现场实测结果的数值和变化规律总体符合较好,反演计算结果较为可靠。根据反演参数计算得到的坝体变形分布符合心墙土石坝的一般变形规律,且变形值在正常范围内。     

基于改进遗传算法的堆石体流变模型参数反馈分析

本文提出一种序列二次规划优化算法与标准遗传算法结合的流变模型参数反馈分析方法,这种算法既发挥了序列二次规划优化算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法可以搜索到全局最优解而避免陷入局部极小值的优点,改善了常规遗传算法的收敛速度。将遗传算法搜索到的全局最优近似解作为初始值,代入收敛效率较高的序列二次规划程序进行最终局部优化。以某堆石坝为例,应用上述反演方法对高围压下的堆石体9参数流变模型参数进行了反演分析,验证了此方法的可行性与有效性。