美企终止小型模块堆建设计划

【世界核新闻网站2013年6月6日报道】美国中美能源公司(MidAmerican Energy)已向爱荷华州监管机构表示,鉴于尚存在诸多监管不确定性因素,该公司已决定终止在爱荷华州建造小型模块堆电站的计划。中美能源于2010年开始就在爱荷华州新建核电站开展可行性研究。这项研究考虑在2040年之前采用小型模块堆建设2400 MWe的     

综合考虑经济-环境-社会因素的多能耦合系统高维多目标规划

提高能源系统运行经济性、减少污染排放、改善能源利用效率是我国未来能源系统发展的重要目标.但是,在实际能源系统规划中,由于上述不同目标之间具有复杂的关联性,因此当问题的目标函数数量多于3个且存在不确定性参数时,现有方法往往难以实现对该类问题的有效求解.为应对上述挑战,该文提出一种面向多能耦合系统规划的高维多目标优化分析框...     

不确定环境下的单机成套订单鲁棒计划

讨论了不确定环境下订单数量可变的单机成套计划的优化问题,利用对偶变换给出了该问题的鲁棒整数规划模型,并设计了相应的遗传算法。算法对约束条件难点的处理采用了四种不同的方法即死亡惩罚、罚函数法、修补方法和解码方法,以检验算法的性能。最后进行了数值仿真实验,以比较不同算法的有效性。     

冰蓄冷空调群参与风光本地消纳的微网随机经济调度策略

可再生能源在未来新型电力系统中渗透率日益提高,分布式风、光电量输入主网、并网消纳会导致过剩功率在馈线中形成逆向潮流,增加配电网线损。为减少电量传输损失,促进新能源本地消纳,本文以大量冰蓄冷空调集群为载体,构建了冰蓄冷空调集群参与微网经济调度框架,分析了冰蓄冷空调蓄冷、释冷过程的调控优势及其参与调度的流程;其次,基于场景法对微网分布式风、光出力不确定性进行建模,考虑了不确定性影响下微网调度成本、线损成本及条件风险成本,构建了总成本期望值最小的优化调度模型及系统内各设备调节容量、成本约束集,并根据拉格朗日乘子法验证模型最优解唯一性。算例仿真表明,提出的随机调度策略能够促进微网运行经济性并应对不确定性风险,且冰蓄冷空调集群促进风光本地消纳,减少功率逆送造成的网损,相比于普通空调及锂电池更具经济性。     

计及价格弹性负荷及风电的随机安全约束经济调度

基于机会约束规划,提出一种计及价格弹性负荷响应及风电不确定性的随机安全约束经济调度模型.模型考虑了输电断面潮流机会约束,并通过设置安全概率水平,控制输电断面潮流越限的概率.利用潮流灵敏度分析方法将分支潮流约束、输电断面潮流约束线性化,进而将输电断面潮流机会约束转化为常规约束,最终将所建随机优化模型转化为确定性二次规划模...     

集装箱堆场不确定提箱次序与卸船箱位分配

为优化卸船箱箱位分配,减少集装箱码头堆场卸船箱翻箱率,考虑客户提箱次序随机和不确定性,提出了利用箱组存箱时间构建客户提箱次序的方法,探讨了基于提箱次序的集装箱翻箱量求解,并建立了集装箱码头堆场卸船箱箱位整数规划模型,在堆场区段内为卸船箱分配箱位,降低提箱时的翻箱量.考虑到模型较优解箱组堆放特点,设计了求解模型的启发式算法.实验结果表明,提出的模型和启发式算法能反映决策者的风险态度,目标函数较参考算法有10%以上改善.     

基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析

本文使用Fluent软件构建数学物理模型,对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟,并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析,计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间,分析了边界条件不确定性的影响趋势。此外,还计算得到了不确定性源对部分径向参数的影响权重。结果表明,流体入口温度和壁面热流密度的不确定性对径向空泡份额的影响较大,而运行压力和流体入口温度的不确定性是影响径向液体温度计算的主要因素。     

“外币基金”2006年的套利机会

任何一个市场,套利是永远的主题,特别是对于存在诸多不确定性因素风险较高的新兴金融市场,由于存在相当大的套利空间,外币货币市场基金将会成为2006年基金业竞争的战略制高点。     

基于人工智能技术的输气管道系统可靠性量化方法

天然气管网运行可靠性评估对于保障区域乃至全国天然气供应安全、改善大气环境、促进沿线经济社会发展都具有重要的意义。为了保障“全国一张网”的天然气干线管网运营机制以及上游油气资源多主体多渠道供应、中间“一张网”高效集输、下游市场化良性竞争油气市场体系（“X+1+X”体系）的安全稳定运行,借助于大数据、人工智能等现代信息技术,建立了基于长短期记忆神经网络（LSTM）方法的短周期用气量预测模型;然后基于单条管道系统的可靠性模型和各子系统可靠性先验概率等信息,结合可靠性计算失效原则和贝叶斯估计理论,提出了天然气管道系统可靠性的量化计算方法 ;进而以某城市192天真实用气量数据为样本,验证了该用气量预测模型的估计误差为1%～4%,得出了基于实际天然气管道的可靠性数值分析结果。结论认为,首次将人工智能技术与天然气管道系统可靠性结合起来,采用LSTM方法并基于多源异构海量数据进行短周期用气量预测,实现了天然气管道动态运行工况下的系统可靠性量化计算,为天然气管网的用气量估计和系统可靠性定量计算奠定了基础;所提出的方法在实际天然气管道系统中已经得到了应用和验证,为后续天然气管网系统可靠性研究提供了一条可行...