基片式多纵模拍频光纤激光位移传感器

提出并设计了一种基片式多纵模拍频光纤激光位移传感器,利用谐振腔中不同模式之间的拍频信号实现传感,可以监测物体微小位移。该传感器采用应变传感基片结构,有效对光纤进行保护,并能缓冲拉伸和压缩带来的形变,增加传感器灵敏度。同时在原有多纵模拍频光纤激光器的基础上进行了改进,使系统获得更高的信噪比。阐述了多纵模拍频传感器的测量原理,设计制作应变片并搭建实验平台。实验选取4个不同拍频信号作为传感信号,实验数据表明:在0~30 mm范围内,频率漂移基本呈线性变化,线性拟合度最高可以达到0.999 4,这与理论推导结果一致。由于拉伸平台的拉伸精度限制,该传感器的测量精度为110-3 mm。经过反复实验表明,该传感器具有良好的稳定性。     

多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法

在开放电力市场的环境下,各区域电网合作与利益博弈共存,区域电网之间的信息保密问题显得愈发重要。现有的帕累托最优潮流求解方法均属于集中式算法,在优化时需要获知全网的信息,无法满足高私密性以及高可靠性的要求。在该背景下,寻求一种去中心化的分布式优化方法以保障系统内各区域电网的信息安全显得尤为重要。基于此,文中提出了一种多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流求解算法。该算法以法线边界交叉法为基础,将整个系统的多目标潮流优化问题分解为与多个子区域对应的子优化问题。每个子区域采用独立的优化器完成子问题的优化,区域之间仅交换联络线上的边界变量以及虚拟目标因子进行全局调整,不断逼近原问题的帕累托最优解集。IEEE 118节点算例仿真结果表明:所提算法可在有效实现多目标帕累托最优潮流分布式并行求解的同时,还可提高求解精度和减小计算内存,从而适用于在开放电力市场背景下各区域电网合作与利益博弈共存的运营模式。     

甚高频通信互调干扰分析及对策

随着我国科学技术的不断发展,各行业应用的通信技术水平也日益提升,通信质量显著提高.无线电技术是当前最为先进的科学技术,在领域内得到广泛应用,但是无线技术的应用环境日趋复杂,对相关工作的开展造成了不利影响,也降低了甚高频通信系统的稳定性.对此,本文首先对无线电对甚高频通信的影响进行分析,其次阐述了甚高频通信系统无线干扰类型进行总结,然后提出甚高频通信系统可靠性提升措施,为相关人士提供参考.     

开放电力市场环境下多群体非对称演化博弈的均衡稳定性典型场景分析

该文讨论了能源互联网背景下日益复杂的开放电力市场(electricitymarket,EM)中典型场景下的多群体非对称演化博弈(asymmetricevolutionarygame,AEG)的均衡稳定性问题。基于复制者动态和李雅普诺夫稳定性理论,首先,以发电侧EM中两类企业参与电价竞价为例,讨论了较为简单的同方两群体AEG的均衡稳定性(渐进稳定性)。进一步地,将其扩展到由电网企业、新增供电实体和电力消费用户等不同群体参与EM电价交易的三方AEG中来,讨论了该系统在不同博弈态势下的均衡稳定性及其影响因素,同时给出了电网企业群体完整的动力学行为特性分析。最后,以新能源发电企业、传统化石能源发电企业和电网企业组成"新体–旧体–电网"三方参与EM新能源消纳为场景进行了实际应用分析,验证了该文对EM典型场景下多群体AEG的均衡稳定性分析的有效性和实用性。     

考虑大量EV接入的电-气-热多能耦合系统协同优化调度

随着能源互联网的发展,在未来多能源网络将深度耦合的大背景下,传统的电网调度模式已不能够满足对多能源系统协同优化的要求,电动汽车的大量推广也给制定更合理的调度策略,支撑多能源系统运行带来了新的挑战和机遇。基于上述背景,文中考虑电网潮流、天然气网潮流、能源中心供能和电动汽车出行及充电需求等约束,利用模糊理论处理电动汽车总体需求及风电出力的不确定性,以全系统供能成本和污染物排放最小为目标,建立了计及大量电动汽车接入下的多能源系统协同调度模型,并采用内点法进行求解。最后,以典型的11节点多能源系统为算例,分析了电动汽车不同充放电模式和不同能源中心结构下的调度策略及效益,并比较了不同接入车数与不同置信水平下的调度结果,验证了电动汽车参与多能源系统的协同调度能够提升系统运行的经济性。     

基于集成学习的孤岛微电网源-荷协同频率控制

提出一种基于集体智慧的集成学习算法,以实现孤岛微电网下分布式电源与负荷的协同频率控制。通过引入负荷聚合商来对大规模家庭用户进行聚合,解决源—荷协同频率控制下的"维数灾难"问题。负荷聚合商根据每个家庭中温控设备的运行状态,可以连续地评估其可参与辅助调频的储备能力。集成学习算法由多个子优化器和一个学习集中器组成,子优化器发挥集体智慧能力为学习集中器提供探索和开发样本,而强化学习主要用于知识学习与迁移。通过孤岛微电网的仿真算例可以验证集成学习能够有效满足源—荷协同频率控制的周期要求和质量要求。     

基于ECP的轨道交通直流牵引供电系统开关状态评价算法

建立1500 V直流开关柜状态评价模型对地铁的安全运行具有重要意义。为此,依据DC1500 V直流开关柜运行原理及其运行过程中体现的指标量,以断路器信息为主,结合配件信息和柜体信息,建立其状态评价指标体系,对直流开关柜功能状态进行综合评价。状态评价算法以熵-突变级数(Entropy-Catastrophe Progression, ECP)法为基础,以信息熵取代主观权重,避免了评价过程中主观因素的干扰,使得设备信息能更直接地影响评价过程,并依据云模型进行指标模糊化,充分考虑了指标量的随机性和模糊性。状态评估模型充分考虑了影响直流开关柜运行状态的各种因素,通过信息熵能客观反映实际情况,并能在指标缺失的情况下给出合理评价。应用开关柜实际运行数据进行实例分析,验证了所提出的状态评价算法的有效性和可行性。     

信息–物理–社会融合的智慧能源调度机器人及其知识自动化:框架、技术与挑战

着眼于能源5.0前瞻性基础理论,重点研究基于信息–物理–社会融合系统(cyber-physical-social systems,CPSS)的智慧能源调度机器人(robot of energy control,Robo EC)群体及其知识自动化的关键理论方法。包括:构建面向下一代能源电力系统的平行CPSS理想框架及工程可行性框架体系;提出基于数据驱动及自校正引导方法的新型高精度镜像计算实验方法,实现镜像系统对真实物理系统的趋优引导;研究面向未来能源电力系统集中/分散调度模式下的知识自动化流程和平行机器学习方法,实现Robo EC群体的知识自我探索和群体智慧水平的自动提升;探讨平行系统与真实系统的交互协调收敛数学机理及实现CPSS大闭环的系统化设计方法,获得能源、信息、社会三者的深度融合方法和系统化工程设计方法。在后续研究过程中,不断完善基于平行CPSS架构的Robo EC研究平台,并提出可最终尝试将Robo EC投入到小规模实际工程进行运行测试。最后,分析了其面临的挑战,为中国在"能源4.0"到"能源5.0"的技术发展之路上先行一步提供借鉴和思考。     

利用情境感知提高 LBS 适切性的研究

针对目前 LBS 发展缺乏用户粘性的瓶颈问题,文中提出 LBS 适切性的概念,并研究了利用情境感知提高这种适切性的关键方法:建立 LBS 情境知识库和 LBS 情境推理机.文中预测了情境感知设备的应用,详细讨论了 LBS 的情境划分,设计了 LBS 情境感知系统的参考架构、LBS 情境知识库的基本结构,以及基于回溯策略的 LBS 情境推理机实现方法.情境感知使 LBS 的输入方式,从显示输入为主向隐式输入为主转变,用户在没有任何输入的状态下就能得到适切的服务,这为提高人机交互的简易性、高效性以及 LBS 系统行为的灵活性和智能性奠定了必要基础     

考虑大气污染时空分布的风火联合系统多目标优化调度

提出一种考虑大气污染时空分布的风火联合多目标优化调度方法。首先,构建一种考虑大气边界层日变化的污染物时空分布模型,从污染物地面浓度和时空分布的角度衡量污染物影响。然后,基于该模型建立风火联合多目标调度模型,利用地理网格内插方法和风速模型对风力发电和污染物时空分布进行耦合,并在调度模型中充分考虑风电场出力和污染物时空分布的随机性。最后,利用机会约束的求解方法对模型中机会约束进行转化后,针对经济、碳排放和平均污染综合评价值三个目标结合多目标优化方法和随机规划进行求解。IEEE 39节点和广东省算例表明:大气污染体现了极强的时空相关性和天气依赖,该策略不仅可有效减轻火电厂造成的大气污染影响,还可减缓恶劣天气清洁能源出力小且污染物积聚的严重污染情况。