优选状态数的MCMC算法在风电功率序列生成中的应用

传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法的状态数选择常依赖于人工经验,应用于风电功率序列建模时难以较好地同时模拟原始风电功率序列的概率分布特性和自相关特性。针对该问题,提出一种优选状态数的MCMC(OSN-MC)算法。首先给出MCMC方法状态数的选取范围,其次在该范围内以生成序列与原始序列的自相关函数的误差平方和最小为原则确定优选状态数,然后利用各状态对应功率范围内的累积分布函数抽样生成随机风电功率,提高优选状态数下生成风电功率序列对于原始序列分布特性的模拟精度。应用OSN-MC法和MCMC法对中国、美国和欧洲的12个风电场生成风电功率序列,并与原始实测序列进行特性比较,结果表明:OSN-MC法生成的风电功率序列对原始序列的分布特性和自相关特性的模拟效果均优于MCMC法所生成的风电功率序列。     

智能电网环境下空调系统多目标优化控制算法

提出了一种居民用户空调系统运行控制算法。该算法根据室外温度的预测值和电力公司发布的电价信号对空调系统的运行进行控制。为此,在用电费用指标的基础上,引入了定量反映用户舒适度的指标,建立了同时优化用电费用指标和用户舒适度指标的多目标优化模型。建模过程中采用蒙特卡洛仿真法和情景消减技术来处理室外温度预测误差带来的不确定性。采用改进的粒子群算法对模型进行求解。对提出的算法进行了仿真实验,并与传统的恒温控制模式和以最小化用电费用为目的的单目标优化控制算法进行了对比。实验结果表明,多目标优化算法能更好地兼顾用户的经济需求和舒适度需求,从而验证了该算法的有效性。     

大规模风电并网的电力系统运行灵活性评估

电力系统具有足够的灵活性对于接纳风电等可再生能源至关重要。为实现包含高比例可再生能源的未来清洁电力系统,亟需建立一套充分考虑风电波动性和随机性的电力系统运行灵活性定量评价指标体系。基于电力系统灵活性的定义和原理,提出了一套考虑大规模风电接入的电力系统灵活性定量评估指标体系,并基于蒙特卡洛模拟法和经济调度模型,提出了实用化的指标计算方法。该模型能够考虑风电及负荷的不确定性,并计入了风功率预测误差的时间相关性,从而反映了负荷不确定性和风功率预测不确定性对灵活性指标的不同影响原理。采用我国西北某电网实际风电场数据对所提算法进行了仿真分析,证明了风电不确定性和负荷不确定性对灵活性的影响存在本质区别,并定量研究了不同因素对灵活性指标的影响。     

基于时序和随机风速模型的含风电场发电系统充裕性评估

建立基于蒙特卡洛模拟(MCS)的含风电场发电系统可靠性评估模型,包含时序和随机风速模型的建立及序贯和非序贯蒙特卡洛模型的建立,并把该模型应用到RBTS测试系统中。由不同风速模型和不同MCS方法构成4种组合可靠性评估模型,本文分析4种组合模型的系统缺电概率LOLP、缺供电时间期望LOLE、期望缺供电量EENS、可靠性指标,并确定时序和随机风速模型及序贯和非序贯MCS方法对系统充裕性的影响,同时分析了风电场装机容量、系统峰值负荷等因素对系统充裕性指标的影响。     

基于模糊理论的MATLAB蒙特卡罗法铝箔高速压光辊优化设计

由于铝箔高速压光辊设计过程中一些影响因素存在着模糊不清等问题,以致其断裂的问题时有发生.针对该问题,采用MATIAB蒙特卡罗法与模糊理论相结合的方法,对铝箔高速压光辊进行可靠性优化设计.经优化设计对原设计尺寸进行了修正,较好地解决了铝箔高速压光辊断裂的问题.     

基坑开挖对下卧盾构隧道的影响风险分析

目的研究基坑开挖对邻近既有下卧盾构隧道结构产生的附加应力及不均匀变形,为施工阶段既有隧道的风险评估及控制措施提供参考.方法以哈大客专沈阳站房改造工程为背景,探讨了基坑开挖卸载对下卧盾构隧道造成的主要风险因素及盾构管片破坏的类型,针对土体力学参数的空间变异性及随机性引入蒙特卡洛模拟与三维有限元相结合的方法对衬砌结构的风险事故发生概率进行定量分析.结果基坑开挖卸载之后,隧道横向位移及管片最大压应力超出规定值的概率均为0;上抬变形量及管片最大拉应力超出规定值概率分别为39.8%、2.29%.多种因素下盾构管片总失效概率为41.18%.结论基坑开挖方法要遵循减少单次卸荷量及隧道穿越跨度的原则,并且开挖后应尽量减少基坑的放置时间.     

星敏感器杂光抑制分析

本文介绍了蒙特卡洛法应用于杂光分析的基本思想、数学模型以及表面热辐射概率模型，对某型号卫星星敏感器的杂光传递进行了模拟。在复杂的杂光环境下，建立杂光跟踪模型，获得了星敏感器杂光环境的定量杂光贡献，并对大衰减比遮光罩及光学系统内杂光传递进行了跟踪，给出了遮光罩的消杂光能力。     

基于统计方法的舰炮对岸作战效能建模与仿真

研究舰炮作战效能优化建模问题,现代舰炮对岸支援作战任务强度高且时效性强,合理规划弹药携带量和适时确定打击目标需发射弹药数优化,影响实施任务完成的关键因素。针对传统的舰炮对岸作战规划和实施主要依据经验所固有的不确定性,为提高最佳匹配效能,减少盲目性,提出了一种统计方法的舰炮对岸作战效能评估仿真模型。模型根据舰炮对岸支援作战的形式和特点,在对真实的舰炮对岸作战过程进行必要和合理简化的基础上,考虑舰艇海上运动、环境和弹丸散布三个影响舰炮对岸射击误差的随机因素,用以确定上述优化关系,从而为制定高效的对岸火力支援作战方案提供参考,最大限度地发挥舰炮武器系统对岸作战效能。仿真证明了方法的有效性和实用性。     

随机有限元及其进展──Ⅰ．随机场的离散和反应矩的计算

本文讨论了随机有限元方法近二十年的进展。全文分为独立的两篇，本文为第一篇，其中讨论了随机场的离散，改进的模拟法，随机有限元方程的建立及随机反应各阶矩的计算．     

基于蒙特卡洛树搜索的数值目标子群发现算法

MonteCloPi算法是一种基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS)的任意时间子群发现算法,旨在使用MCTS策略构建非对称的最佳优先搜索树来发现高质量的多样性模式集,但是限制了目标为二值变量.为此,本文结合了数值目标的特点,通过为置信度上界(upper confidence bound, UCB)公式选取合适的C值、动态调整各个样本的拓展权重并对搜索树进行剪枝、使用自适应top-k均值更新策略,将MonteCloPi算法拓展到了数值目标.最后,在UCI数据集、全国健康与营养调查(national health and nutrition examination survey, NHANES)听力测试数据集上的实验结果表明本文的算法相比其他算法可以发现更高质量的多样性模式集,并且最优子群的可解释性也更好.