双重故障模式下基于证据理论和功能组分解的N-k事故辨识方法

根据连锁故障不同阶段的特点,连锁故障可以分解为源发性故障阶段和相继故障阶段。文章分析了不同类型的保护装置隐性故障在源发性故障阶段的故障后果,指出保护拒动、断路器失灵等隐性故障在连锁故障研究中的重要性。特别针对断路器失灵故障,提出一种由源发性故障和断路器失灵故障组成的双重故障模式。并基于证据理论和功能组分解思想,给出了该故障模式下的N-k事故辨识方法。算例分析表明,双重故障模式下的N-k事故辨识与源发性故障、故障断路器以及相关母线的接线方式有关,而变电站发电厂主接线对N-1事故扩大为N-k事故有直接的影响。     

乌江流域防洪调度问题及其对策研究

乌江流域思南县城、沿河县城、彭水县城等防护对象堤防建设的实际防洪能力低于规划标准,而且由于受上游水库的下泄和下游水库水位顶托的双重影响,导致流域的整体防洪能力不足。为了使上述3县城的堤防建设达到防洪设计标准,对乌江流域防洪调度现状和存在的问题进行了分析研究,在此基础上,建立了梯级水库联合防洪调度模型和水库回水计算模型。以彭水县城为例,运用上述两种模型进行了模拟计算分析,根据分析结果,提出了防洪调度措施、不承担防洪任务水库应急调度以及应急转移等一些应对措施,可为乌江流域防洪调度提供技术支撑和决策参考。     

基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法

根据应急物流中存在的一些问题,利用最大最小蚂蚁系统收敛速度快和避免局部最优的优势,提出了一种基于最大最小蚂蚁系统的应急物流路径规划方法.该方法通过最大最小蚂蚁系统将信息素限制在一个适当的范围之内,克服了传统算法收敛速度慢和易陷于局部最优的缺点.对应用最大最小蚂蚁系统的应急物流系统进行仿真实验,结果表明:该方法能快速实现应急物流配送,满足了实际需要,减少了物流成本.     

基于小范围动态安全域的故障筛选与排序

事故筛选排序是电力系统概率安全分析中尤为重要的组成部分。为了使电力系统的安全评估能够实时监测和在线应用,提出了一种兼顾准确性和实时性的新故障筛选排序模型。为同时满足精度与速度的要求,采用改进的小范围解析法求得相对于概率不安全指标精度敏感的小范围动态安全域。采用稳定判据将故障分类,各类故障采用不同策略并行排序。致命性故障按照概率不安全指标排序后,立即输出。一般性故障,定义了基于小范围安全域的最易失稳距离,优化了故障损失威胁模型,按照失稳距离初步筛选,再按损失威胁进行排序。该故障筛选与排序模型针对每个故障只需计算一次动态安全域,对致命性故障排序一次,对一般性故障筛选和排序各一次。IEEE10机39节点系统仿真结果表明,该模型可以迅速可靠地完成故障筛选与排序,对系统运行方案具有较强指导性。     

考虑风机动态特性的大扰动暂态过电压机理分析

在大容量直流和高占比新能源集中接入的电网背景下,暂态过电压问题极大地制约了直流输电能力和风电并网容量,亟须进一步深入研究考虑风机动态特性的大扰动暂态过电压机理及影响因素。文中从理论推导和仿真分析2个方面开展研究,首先推导了交直流故障后换流站和风机侧暂态电压幅值的理论计算公式;然后分析了交直流故障引发暂态过电压的机理及主要影响因素;最后结合仿真分析了风机低电压穿越期间不同有功、无功特性对暂态过电压的影响,通过实际系统算例进行了仿真验证。研究结果表明,风机低电压穿越特性将使得风电场成为换流站之外另一个导致暂态过电压的"无功源",低电压穿越期间风机有功出力越小及无功出力越大将导致暂态过电压越严重。     

软土基坑工程的技术管理

通过建设单位在福建大剧院的基坑工程中总结出的加强技术管理、掌握方案优选的主动权、正确处理局部和整体的关系、主次问题的关系,并设立有效的应急预案等经验,说明建设单位技术管理在软土基坑工程中的重要作用。     

Cocaine abusers with and without alcohol dependence respond equally well to contingency management treatments.

Contingency management (CM) treatments are efficacious in treating cocaine abuse. Despite high prevalence rates of alcohol dependence (AD) among individuals with cocaine use disorders, relatively little data are available regarding whether comorbid AD is associated with poorer treatment outcomes in general, or in response to CM in particular. Using data from 3 randomized trials of CM for cocaine abuse, we compared cocaine abusers (N = 393) with and without AD in terms of abstinence and psychosocial problems during treatment and follow-up. Alcohol dependent participants had more lifetime years of cocaine and alcohol use and greater severity of alcohol and psychiatric problems. CM was positively and significantly associated with longer durations of abstinence, regardless of AD status. Although not significantly associated with abstinence, the presence of AD was related to improvement in medical and alcohol-related problems during treatment, and these gains were maintained posttreatment. The results suggest that cocaine abusers benefit equally well from CM treatments, regardless of AD status. Further, alcohol dependent participants are able to offset greater baseline severity in psychosocial functioning and maintain these improvements with CM. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

基于历史数据聚类分析的暂态功角稳定故障筛选

大电网中有上千个暂态稳定故障,若对每个故障分别进行暂态评估,难以满足在线评估对时间的要求。为了满足电网在线暂态安全稳定评估快速性的要求,提出了一种基于电网运行历史数据聚类分析的暂态功角稳定故障筛选方法。基于历史数据中的电网运行方式和暂态功角稳定评估结果,提取关键特征量,通过计及稳定模式的矢量量化方法确定聚类数和初始聚类中心,采用K中心点算法对聚类中心进行优化。针对分类后暂态功角稳定的考察故障快速估算其暂态功角裕度,最后得到包含暂态功角失稳和估算裕度低于门槛值的故障组成的用于暂态稳定分析计算的严重故障集。通过对实际省级电网运行历史数据的聚类分析,验证了所述方法的有效性和实用性。     

基于最优潮流的含VSC-HVDC交直流系统最大输电能力计算

已有的交直流系统最大输电能力计算模型无法直接应用于含电压源换流器型高压直流(VSC-HVDC)的交直流系统的最大输电能力计算问题。文中提出了一种基于最优潮流的最大输电能力计算方法,通过将最优潮流模型拓展到系统的多种运行状态,从而能够准确反映N-1安全约束及N-1故障后VSC-HVDC的控制约束。为解决因考虑N-1安全约束导致的模型求解规模过大的问题,针对含VSC-HVDC的交直流系统的特点,进一步提出一种同时考虑故障对静态电压稳定性及支路传输容量越限影响的N-1故障筛选方法。为保证解的性能,在优化软件AMPL中调用COUENNE求解器对以上模型进行求解,能够同时给出最大输电能力和相应的VSCHVDC控制方式及参数整定值。通过修改的4节点系统、IEEE 118节点系统及辽宁省鞍山电网,验证了所提方法的有效性。     

基于期望损失指标的电力系统故障筛选和排序

为了避免在故障筛选与排序中只考虑故障的严重程度,提出了一种新的故障筛选和排序的方法。它是以动态安全域的求解为基础,以故障的期望损失作为筛选和排序的指标,同时考虑故障发生时电力系统的经济性与随机性两个方面,更符合实际情况。首先,根据经验故障集,用小范围解析法计算电力系统发生故障时的动态安全域,从而求解发生故障时的改进的概率不安全指标和期望损失,根据故障在故障集中的比例筛选出期望损失比较大的故障线路,将其放入筛选集中。然后,根据误差比例控制曲线,控制计算动态安全域的精度,重新计算筛选集中电力系统发生故障时的动态安全域、期望损失和它们所占的比例,依据此比例进行排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序。