基于序贯仿真和非参数核密度估计的大电网可靠性评估

序贯蒙特卡罗仿真不但能给出可靠性指标的期望值估计,而且能提供逐年可靠性指标样本。文中研究了序贯蒙特卡罗仿真的收敛特性,分析了仿真年数与计算精度之间的概率不确定性关系,推导了二者的置信区间公式,为实现计算成本和计算精度的综合权衡提供了量化分析手段。此外,基于逐年可靠性指标样本和非参数核密度估计理论,实现了可靠性指标的概率密度估计,从根本上克服了传统期望值指标仅从概率平均意义角度测度系统可靠性的缺点,探索了从可靠性指标内在分布规律和结构特征出发,深刻揭示电网风险特性的新思路。     

电网可靠性的蒙特卡洛仿真研究

研究了电网可靠性评估的蒙特卡洛仿真的基本原理,对其收敛特性进行了深入分析,探讨了计算精度和样本容量之间的概率不确定性关系,推导了计算精度和样本容量的置信区间公式,应用这些公式可实现计算精度和计算成本的综合权衡,通过对RBTS、IEEE-RTS 79、IEEE-RTS 96可靠性测试系统的计算分析,验证了所提方法的正确性和有效性。     

电网可靠性的蒙特卡洛仿真研究

研究了电网可靠性评估的蒙特卡洛仿真的基本原理,对其收敛特性进行了深入分析,探讨了计算精度和样本容量之间的概率不确定性关系,推导了计算精度和样本容量的置信区间公式,应用这些公式可实现计算精度和计算成本的综合权衡,通过对RBTS、IEEE-RTS 79、IEEE-RTS 96可靠性测试系统的计算分析,验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于序贯仿真和概率密度分析的四川电网可靠性评估

大电网概率风险评估为电网可靠性性能分析及其薄弱环节识别提供了量化分析的技术手段。详细介绍了序贯蒙特卡洛仿真的基本原理和可靠性指标概率密度分布估计理论,然后采用序贯蒙特卡洛仿真法对四川500 kV和220 kV电网的四种运行方式进行了可靠性评估计算。另外,基于核密度估计技术得到了可靠性指标的概率密度估计,探索了从可靠性指标内在分布规律和结构特征出发深刻揭示电网风险特性的新思路,实现了对四川电网风险更深入的认知。     

一种基于重要抽样—序贯蒙特卡洛的运行可靠性评估方法

传统可靠性评估方法不能准确描述时间尺度和运行条件对系统运行可靠性的影响,需研究一种快速有效的可靠性评估方法,既能提高可靠性评估效率,又计及时间尺度和系统运行行为。因此,本文在序贯蒙特卡洛模拟法的基础上,结合重要抽样法,提出一种基于重要抽样的序贯蒙特卡洛模拟法,以最优分布函数突出"重要事件",在保证精度要求的情况下,提高序贯蒙特卡洛模拟法的计算效率,并以IEEE-RTS79系统为算例,验证了本文方法的可行性和有效性。     

序贯重要抽样法在高压直流输电系统可靠性评估中的应用研究

随着电网的日益发展及电力负荷压力的不断增大,准确评估高压直流输电系统可靠性对电力系统安全稳定运行具有重大意义。本文将重要抽样法与序贯蒙特卡洛模拟法相结合,提出了一种应用于高压直流输电系统可靠性评估的序贯重要抽样法。该方法结合序贯蒙特卡洛模拟法与重要抽样法的优点,既充分利用了系统原始参数,得到系统真实运行的时序信息,又有效地降低了抽样方差,加快了收敛速度。应用该方法对典型单、双十二脉高压直流输电系统进行了可靠性评估,并与采用传统序贯蒙特卡洛模拟法、序贯交叉熵法的评估结果进行对比。结果表明:序贯重要抽样法在确保计算精度的基础上显著缩短了仿真时间,具有较高的计算效率。     

基于序贯蒙特卡洛方法的风电并网系统调峰裕度评估

在分析风电并网后系统调峰需求变化的基础上,运用可靠性理论,基于序贯蒙特卡洛方法,提出了风电并网系统调峰裕度评估方法。该方法计及常规机组的强迫停运概率和风电随机波动特性,充分利用序贯蒙特卡洛方法便于加入规则的特性,提出了调峰不足概率指标及其计算方法。利用所述方法对IEEE-RTS系统进行了调峰裕度评估,验证了该方法的可行性和有效性。     

大电网可靠性蒙特卡洛仿真的概率不确定性分析

系统状态随机抽样是大电网可靠性蒙特卡洛仿真的重要基础环节,抽取的样本容量与仿真结果的精度和仿真耗时密切相关,因此在给定仿真精度时实现样本容量的概率预估和在给定样本容量时实现计算精度的概率预测,是实现计算精度和计算成本综合权衡的关键。基于中心极限定理深入研究随机变量的样本均值与期望值之间误差的概率预测方法,在此基础上分析失负荷概率(loss of load probability,LOLP)指标的方差系数和样本容量之间的关系表达式,导出方差系数给定时的样本容量置信区间公式及样本容量给定时的方差系数置信区间公式。这些公式的导出,对于实现仿真精度和样本容量之间的定量概率分析具有重要意义,通过对RBTS和RTS96可靠性测试系统的评估分析验证所提方法的有效性和正确性,并得出相关结论。     

于改进抽样法的电力系统可靠性评估

由于电力系统的元件故障为小概率事件,在应用传统非序贯蒙特卡洛抽样法进行系统可靠性评估时,存在抽样次数大,仿真时间长等缺点。通过将对偶变数抽样法与交叉熵重要抽样法相结合,提出了一种适用于电力系统可靠性评估的改进抽样方法。该方法首先通过交叉熵重要抽样确定元件最优参数,构造元件的零方差概率密度函数的近似函数,然后根据最优参数进行对偶抽样,进一步降低抽样过程的方差,提高了传统蒙特卡洛法的抽样效率。应用该方法及传统随机抽样法、对偶变数抽样法和交叉熵重要抽样法对IEEE-RTS（可靠性校验系统）与变参数后的IEEE-RTS进行可靠性评估,计算结果表明：提出的方法在保证一定计算精度的条件下,相比其他方法,进一步提高了仿真速度。越是小概率事件,方法的优势越明显。     

基于非序贯蒙特卡洛法的复杂大电网可靠性评估

由于大电网规模庞大,传统的评估方法不能从时间角度和运行条件评估其可靠性,因此需要一种高效率、高精度的评估方法对大电网进行可靠性评估。对此,基于传统序贯蒙特卡洛法,提出了非序贯蒙特卡洛法,并结合重要抽样法,对大电网可靠性评估指标进行计算。该算法在满足精度要求的前提下,提高了序贯蒙特卡洛算法的计算效率。最后通过发输电评估系统IEEE-RST79验证该算法的可行性。     

采用等分散抽样法的电力系统概率仿真

针对电力系统概率仿真中常规蒙特卡洛抽样容量太大、效率低的问题,采用等分散抽样技术减少抽样次数和计算时间,从而提高模拟精度,加快蒙特卡洛的收敛速度。由IEEE标准系统的计算结果表明该方法是可行有效的。     

New approaches for modeling and simulation of quantum-dot cellular automata

In order to further development of the microelectronic systems and to achieve the circuits with higher speed, higher density and lower power consumption, new technologies to replace the conventional CMOS technology must be introduced. Quantum-dot cellular automata (QCA) is an emerging nanotechnology that provides a new method for computation at the nanoscale regime. In this paper, two methods e.g. artificial neural network and a mathematical algorithm based on the QCA cell–cell response function named Tansig method are used for the modeling and simulation of QCA circuits at the cell level. The accuracy and performance of the proposed methods are analyzed through few circuits. The results of these two approaches are compared with each other and QCADesigner software. The results show the feasibility and acceptable accuracy of these types of simulations. Also, these methods enable the simulation of large QCA circuits at the cell level with acceptable precision in a short time with the ability to implement in other circuit simulators such as HSPICE and so on.     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式;详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因;提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解,能很好地协调局部搜索与全局搜索,在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明,该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

基于改进的SVSLMS算法的语音识别系统研究

为了克服固定步长LMS算法固有的收敛速度与稳态误差之间的矛盾,在传统SVSLMS算法的基础上提出了改进的SVSLMS算法。通过理论分析和仿真研究的方法,给出了该算法中各个参数的选取方法,并确定了适用于本文所采用的语音样本库的参数最佳值。对固定步长LMS算法、传统SVSLMS算法以及提出的改进的SVSLMS算法进行了仿真对比。仿真结果表明,提出的改进的SVSLMS算法在降噪性能、收敛速度和稳态误差这3个方面都优于其余两种算法,有效的提高了语音识别系统的准确性和稳定性。     

具有隐式效果的显式迭代积分法应用探析

结合显式法与隐式法的特点,将迭代法网络求解方法与显式迭代方法结合起来,提出了具有隐式效果的显式迭代数值积分方法。该方法显著地改善了目前工业界常用的隐式积分法的速度,但其精度与隐式积分法相同。实际大规模系统仿真表明,该方法显著改善了隐式积分法的速度,在程序设计上具有很好的可扩充性与灵活性,具有工程应用前景。     

Finite difference schemes for heat conduction analysis in integrated circuit design and manufacturing

The importance of thermal effects on the reliability and performance of VLSI circuits has grown in recent years. The heat conduction problem is commonly described as a second‐order partial differential equation (PDE), and several numerical methods, including simple explicit, simple implicit and Crank–Nicolson methods, all having at most second‐order spatial accuracy, have been applied to solve the problem. This paper reviews these methods and further proposes a fourth‐order spatial‐accurate finite difference scheme to better approximate the PDE solution. Moreover, we devise a fourth‐order accurate approximation of the convection boundary condition, and apply it to the proposed finite difference scheme. We use a block cyclic reduction and a recently developed numerically stable algorithm for inversion of block‐tridiagonal and banded matrices to solve the PDE‐based system efficiently. Despite their higher computation complexity than direct computation in a sequential processor, we make it possible for the very first time to employ a divide‐and‐conquer algorithm, viable for parallel computation, in heat conduction analysis. Experimental results prove such possibility, suggesting that applying divide‐and‐conquer algorithms, higher‐order finite difference schemes can achieve better simulation accuracy with even faster speed and less memory requirement than conventional methods. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于现场试验及程序仿真的发电机励磁系统模型参数确认

励磁系统在电力系统的规划与控制领域有着非常重要的作用,精确的模型结构与参数是选择有效控制手段和整个电力系统仿真准确性的基础.现场试验是励磁系统建模的一个重要环节.本文对励磁系统原始数学模型参数的确认、计算模型的选择及模型参数的校核进行了详细的论述,以期读者对发电机励磁系统模型参数辨识有较为全面的了解.     

Comparison of two algorithms for power system reliability calculations

In this paper, two algorithms are proposed for the computation of the static generation reliability of a power system. The loss-of-load probability (LOLP), which is the reliability index usually employed in static generation reliability evaluation, is computed by using both the capacity outage table and effective load approaches. Numerical results obtained from the study of a sample power system consisting of 44 generating units are compared in terms of the required computational time and numerical accuracy. It is found that, with the generating capacities properly rounded off, the capacity outage table method can be employed as an effective means of computing power system reliability. The effect of generation expansion planning on generation reliability is also examined.