随环境条件变化的输电线路输送容量概率建模研究

充分挖掘线路的输电潜能,提高现有电网的输电效率,是当前研究的一个热点。通常输电线路中静态载流量的计算是在保守的环境下获得,未考虑到实际运行环境。而动态载流量的计算是通过对运行环境的实时监测值,即结合实际环境温度、风速等因素,来确定其传输的极限容量,由此可以提高线路的输电效率。本文通过BP神经网络对某地区的历史气象数据进行分析和预测,由于该方法对气象预测效果较好,故将预测获得的数据作为概率模型的源数据,并提出一种基于电流密度函数的概率建模的动态增容研究方法。通过动态增容方法在某地区的应用分析,表明在迎峰度夏时可适当提高输电线路载流量,且可确保输电线路的供电可靠性。     

低碳背景下基于展开型表述的随机生产模拟

低碳背景下,清洁能源大规模并网后对系统低碳效益的影响越来越受关注,而常规生产模拟无法精确地对其做出评估。为此,借鉴展开型表述形式提出了一种富于结构性的随机生产模拟。该方法首先以同一时刻风速分布特性作为风电机组输出功率典型场景的选取依据,构造风电展开型表述模型;其次在保留负荷时序性基础上引入机组加载率,结合概率计算全面分析常规机组的启停因素,进而评估清洁能源并网对系统低碳效益的负面影响。同时在算法中,考虑了机组计划停运工况,保证模拟的合理性,并采用均摊舍入法减缓系统状态数的爆炸增长。通过算例分析进一步表明了所提模型和算法的正确性与优越性。     

基于多特征序列融合的负荷辨识方法

针对当前利用低频采样实现非侵入式负荷辨识存在的准确率低的问题,提出了基于多特征序列融合的负荷辨识方法。该方法首先建立负荷存在可能性的整数规划模型,进行初辨识以降低负荷辨识的维度。然后,根据滑动窗口算法获得组合功率序列和原始功率序列,提取其统计特征和奇异值特征,进而利用概率神经网络获得隐马尔可夫模型的观测值序列。同时,利用隐马尔可夫模型对负荷序列信息进行融合,计算观测序列和组合功率序列之间的相似度,从而完成在低频采样下的负荷辨识,并获得各个家用负荷的耗电量。最后,通过单负荷辨识、多负荷辨识、不同采样率辨识和各居民用户负荷辨识的仿真实验,得到负荷准确率和辨识精度的平均值均在85%以上,证明了所提算法的合理性和即时性能够达到在低频采样下负荷的辨识要求。     

风电功率概率预测方法及展望

风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

Tailored-to-Fit Bayesian Network Modeling of Expert Diagnostic Knowledge

This paper addresses issues in constructing a Bayesian network domain model for diagnostic purposes from expert knowledge. Diagnostic systems rely on suitable models of the domain, which describe causal relationships between problem classes and observed symptoms. Typically these models are obtained by analyzing process data or by interviewing domain experts. The domain models are usually built in the forward direction, i.e. by using the expert provided probabilities of symptoms given individual causes and neglecting the information in the backward direction, i.e. the knowledge about probabilities of problems given individual symptoms. In this paper we introduce a novel approach for the structured generation of a model that incorporates as closely as possible that subset of the unstructured multifaceted and possibly conflicting probabilistic information provided by the experts that they feel most confident in estimating.

考虑轨道不平顺全概率分布的车桥随机分析方法

轨道不平顺是车桥耦合系统最主要的激励之一,其高维的随机性导致车桥耦合确定性计算模型不能精确反映实际系统动力响应的离散性。为了完整地反映实际线路中的轨道不平顺信息,文章建立一种适用于车桥耦合随机系统分析的轨道不平顺随机场模型,模型在包含了轨道谱概率、幅值、波长、相位等信息的基础之上,尽可能地减少了参数数量,通过与实测数据对比,该模型的有效性得以验证。此外,将该轨道不平顺随机场模型作为三维车 线 桥耦合时变计算模型的激励源,引入概率密度演化方法,对该耦合系统动力指标的统计特性及动力可靠度进行分析。结果表明,该轨道不平顺随机分析模型产生的空间序列较好地表征了平稳随机过程的谱表达;概率密度演化方法相对于蒙特卡洛方法有着更高的计算效率;不同的动力指标有着不同的均值、均方差、可靠度特征。     

概率神经网络在武器装备故障诊断中的应用

针对当前复杂武器系统在装备部队后出现的故障定位难题,采用概率神经网络进行装备的故障诊断.给出概率神经网络算法及故障诊断步骤,建立基于概率神经网络的故障诊断模型,以某新型武器装备为对象,将该模型应用于装备故障诊断,并使用Matlab进行仿真验证.仿真结果表明:概率神经网络能够有效识别出装备的各种典型故障,降低部队使用过程中故障排查难度,提高装备的维修保障能力.     

碳化概率模型及混凝土结构碳化失效概率分析

混凝土碳化分析是评估混凝土结构长期性能的重要内容。该文分析总结了现有混凝土碳化理论和经验模型。在现有确定性模型基础上,通过添加模型修正项的方法修正确定性模型的误差,建立混凝土碳化概率模型。概率模型中模型参数的后验统计分布特征利用已有检测数据通过贝叶斯更新手段获得。基于建立的碳化概率模型,构建混凝土结构碳化时变失效概率的分析方法,该方法充分考虑模型不确定性对混凝土结构碳化时变失效概率的影响。运用该方法对一钢筋混凝土简支板的碳化性能进行了分析评估。     

Trading wind energy on the basis of probabilistic forecasts both of wind generation and of market quantities

Wind power is not easily predictable and non‐dispatchable. Nevertheless, wind power producers are increasingly urged to participate in electricity market auctions in the same manner as conventional power producers. The aim of this paper is to propose an operational strategy for trading wind energy in liberalized electricity markets and to assess its performance. At first, the so‐called optimal quantile strategy is revisited. It is proved that without market power, i.e. under the price‐taker assumption, this strategy maximizes expected market revenues. Forecasts of wind power production, of day‐ahead and real‐time market prices and of the system imbalance are inputs to this strategy. Subsequently, constraining of the bid that maximizes the expected revenues is proposed as a way to overcome the strategy's disregard of practical limitations and, at the same time, of risk. Two constraining techniques are introduced: constraining in the decision space and in the probability space. Finally, the trade of a wind power producer is simulated in a test case for the Eastern Danish (DK‐2) price area of the Nordic Power Exchange (Nord Pool) during a 10 month period in 2008. The results of the test case show the financial benefits of the aforementioned strategy as well as the consequent interaction with the electricity market. This study will support a demonstration in the framework of the EU project ANEMOS.plus. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.