基于混合藤Copula和ILHS的概率电压稳定评估算法

为了评估具备复杂相关性的风电、光伏出力对电力系统电压稳定的影响,提出一种基于混合藤Copula和继承拉丁超立方采样(Inherit Latin Hypercube Sampling, ILHS)的概率电压稳定评估(Probabilistic Voltage Stability Evaluation, PVSE)算法。基于模糊C均值聚类对实际电网中风速和光照数据进行场景划分,利用AD距离确定不同场景中的最优藤结构,建立基于混合藤Copula的概率输入模型。基于ILHS在概率输入模型上采样,根据收敛条件逐渐增加样本点直至PVSE收敛,在PVSE过程中不断重复使用之前生成的样本点及计算结果,进而大幅提升概率分析效率。基于IEEE118节点系统对所提算法的有效性进行验证,结果表明,所提算法能准确刻画风光数据的相关性,并大幅提升PVSE的计算精度和速度。     

桥梁系统地震易损性分析的混合Copula函数方法

为了在桥梁系统易损性分析中考虑构件地震需求之间相关性的影响,采用贝叶斯加权平均方法构造混合Copula函数,将构件地震需求之间的相关结构和各构件的边缘分布函数进行分离;结合增量动力分析,建立了桥墩、支座等单个构件的易损性曲线及联合分布函数,提出了考虑构件地震需求相关性的桥梁系统易损性分析方法。结果表明：混合Copula函数能够准确描述构件地震需求间上、下尾相关并存的非对称相关结构,简化构件地震需求联合分布函数的建模过程;与Monte Carlo抽样方法相比,二者得到的桥梁系统易损性吻合良好,且混合Copula函数方法避免了大量的数值抽样,显著提高系统易损性分析的计算效率。     

设计洪水峰量最可能组合法的计算通式

针对传统的多变量分析方法在联合重现期水平下选取设计值存在较大的任意性和不确定性,本文利用Copula函数建立洪峰与不同时段洪量的多变量联合分布,采用联合概率密度函数值作为洪水发生相对可能性的度量指标;以满足防洪标准为约束条件,构建了峰量最可能组合的通用模型,并提出采用拉格朗日乘数法进行求解。采用该方法计算汉江流域丹江口水库的最可能设计洪水,并与单变量同频率、多变量同频率估计值对比,结果表明：单变量同频率估计值达不到防洪标准;最可能组合法与多变量同频率法相比,洪峰偏小、长历时洪量偏大,其估计值更符合丹江口水库的应用要求,说明所提方法具有较强的统计基础,更加符合水文现象的内在规律,可用于水库设计洪水计算。     

计及出力水平影响与自相关性的风电预测误差模拟方法

风电的预测误差不仅受预测出力水平的影响,而且时序上也存在显著的自相关性,基于此,提出一种兼顾两方面特征的风电预测误差模拟方法。充分利用Copula函数在描述变量间相关性方面的优势,通过分析风电出力的预测值与实际值间的联合概率分布,确定不同预测出力水平下预测误差的条件分布函数,对相邻时刻预测误差的相关性进行建模,并结合预测误差的条件分布函数,生成具有特定相关关系的备选数据列。顺次以前一时刻的预测误差为依据,从备选数据列中选取相应数据组成预测误差的模拟序列。算例仿真验证了所提方法的有效性。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据,使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时,采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期（2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化,2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3类时间尺度的周期变化,降水量呈现“多—少—多”的循环交替,预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期;过去 62?a,水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%,同期丰水年频率为 25.3%,同期枯水年频率小于 30%,水源区和受水区具有水量互补的引水条件,两区域之间存在着水量补偿特征;与历史丰枯遭遇对比,未来降水量丰枯同步频率均呈现减小的趋势,丰枯异步呈现增加的趋势,同枯和源枯受丰的频率减少,未来有利于调水的降水丰枯组合概率平均增加 3.75%;在近、中、远期预估中,从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景,SSP5-8.5 情景下降水量丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大,说明水源区与受水区的降水区域差异变大,降水时空差异更加显著。通过对滇中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测,为滇中引水工程水资源调度协同一体化提供数据支撑及参考依据。     

基于Copula理论的相关随机变量模拟方法

电力系统中诸多随机变量彼此间存在相关性,忽视相关性将可能造成计算误差,甚至对电力系统安全、经济运行造成直接影响。然而,现有的理论计算方法存在对随机变量描述不够准确、难以处理其相关性以及运算耗时等问题。基于此,提出一种基于Copula理论的相关随机变量模拟方法。首先基于秩相关系数概念、蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟法以及Copula理论建立考虑随机变量相关性的样本抽样方法,该方法既能处理正态分布随机变量间相关性又能处理非正态随机变量间的相关性;然后,将中值超拉丁方采样技术融入到提出的方法中,提高运算效率,改善方法的精确性和稳定性;最后,以可用输电能力评估为例,利用风险概念通过改进的IEEE 30节点测试系统,验证所提方法的有效性。     

连接函数下部件相依可修系统的可靠性分析

将Copula函数应用到部件相依可修系统的可靠性分析中,刻画出两相依部件组成的串联系统的寿命分布,实现单部件可修系统的虚拟化;利用增加变量法将虚拟单部件可修系统转化为马尔可夫可修系统,计算出系统的可靠性指标。通过算例验证了所讨论思路的有效性。     

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。