电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

基于数据驱动鲁棒优化的用户侧综合能源舱低碳规划

在“双碳”目标下,实现多能互补利用的综合能源系统规划研究势在必行,而装卸、配置灵活的用户侧综合能源舱成为了新兴的重要研究对象。构建了引入多元混合储能、碳捕集装置的两阶段综合能源舱规划模型,达到了舱内多能灵活互补、碳排放回收利用的效果。为处理能源舱规划环节中的风电、光伏新能源出力和用户负荷不确定性问题,提出了基于极端场景椭球集的数据驱动鲁棒优化方法,对不确定变量间的相关性进行精确描述,改善了传统鲁棒优化结果过于保守的问题,并通过相较传统分布鲁棒概率计算方法而言更简便的椭球端点提取方法以得到极端场景。利用椭球极端场景优势,改进了列与约束生成法(column and constraint generation method,CCG)求解方法的步骤,避免了复杂子问题对偶处理。最后通过算例仿真,与传统区间不确定集鲁棒优化方法进行对比,证明所提规划方法在降低经济成本与节能低碳方面的优越性。     

联合聚类方法和深度学习的混凝土坝变形预测

混凝土大坝变形预测对其安全运行具有重要意义,针对传统分析方法难以捕捉长期序列时序特征从而导致预测精度较低的问题,本文采用麻雀优化算法（SSA）和K调和均值算法（KHM）相结合对监测值进行聚类以捕捉序列时序特征,然后采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）等方法对聚类结果进行降噪处理,最后采用长短期记忆（LSTM）模型对序列进行预测。分析结果表明,本文所提出的聚类方法具有较好的长序列特征识别能力,结合基于CEEMDAN分解方法去除序列中存在的冗余信息,从而使LSTM模型能够更好地捕捉变形值的时序特性,进而提高预测精度。所提模型具有较好的精度和适应性,可为大坝变形预测提供一种有效方法。     

硫酸盐干湿循环下带冷缝混凝土能量演化研究北大核心CSCD

为探究硫酸盐干湿循环作用下带冷缝混凝土受荷作用时的能量演化规律,制作了整浇和浇筑间隔0.25 d、0.5 d、1 d、7 d和28 d的带冷缝混凝土,基于单轴压缩实验及能量计算原理,研究了硫酸盐干湿循环对带冷缝混凝土强度和能量演化规律的影响。结果表明:带冷缝混凝土强度及损伤应力和峰值应力处弹性应变能与耗散能均随干湿循环呈先增大后减小的趋势,随着新混凝土与母体浇筑间隔的增加呈现减小的趋势;随着干湿循环次数的增加,损伤应力处储能水平Kad先减小后增加,说明损伤应力处储能水平越高,带冷缝混凝土越容易产生损伤,Kad可以作为混凝土破坏的预警指标。     

考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的电力系统机组组合

随着风电渗透率上升,电力系统惯性响应和一次调频能力下降,频率安全问题凸显,有必要在机组日前发电计划安排中考虑频率安全约束。依据电力系统频率安全要求,提出了考虑频率跌落最低值的频率安全约束构造方法。同时引入风电综合惯性控制使风电机组参与一次调频,在此基础上建立了考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的机组组合模型。运用M语言动态控制多机频率响应模型进行Simulink仿真,并将其嵌入到改进粒子群优化算法中迭代求解。含风电的IEEE39节点系统算例结果表明,所提模型和方法能有效提升系统频率响应能力,保证系统安全运行。     

BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

采用射频直采技术的超宽带软件无线电平台

针对现代无线电系统对超宽带、可重构、多功能等需求日益增长的问题,基于射频直接采样技术,构建了一套符合PXI(PCI extensions for Instrumentation)标准的通用化超宽带软件无线电平台,硬件上以数模转换芯片AD9173和模数转换芯片ADC083000为核心,直接采样率高达3 Gsample/s;采用20 nm工艺制程的UltraScale Kintex FPGA,以IP(Intellectual Property)化开发理念设计FPGA固件,实现用户可编程。该平台能够满足0.1~1.4 GHz超宽带软件无线电应用需求,瞬时带宽高达1.3 GHz。     

考虑电压电流约束的感应电机容错运行对比研究

围绕电机驱动系统可靠性提高问题,对现有几种具备容错运行能力的三相感应电机驱动系统性能开展了对比研究。对容错控制策略的评估应考虑电机驱动系统输出的实际转矩和转速,而这主要取决于系统电流和电压约束。考虑到励磁电流的存在,感应电机驱动系统中的电流极限不如永磁电机驱动系统中的电流极限直观,同时逆变器和电机都存在对系统电压的限制,故通过推导故障后电机驱动系统的电压方程,分析得到了电机参数、运行工作点和电压电流约束对输出转速的影响,并指出优化拓扑可使故障后电机运行在额定转速以上以获得额外的功率。利用搭建的感应电机驱动测试平台开展了实验研究,不同容错策略的对比实验结果验证了理论分析。     

信号相关杂波背景中极化雷达发射波形优化

波形优化可有效抑制干扰,显著改善雷达探测性能.针对全极化雷达,考虑发射波形满足能量和相似性双重约束,以最大化信杂噪比为准则,对发射波形和接收滤波器进行联合优化.该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法,该方法序贯提高输出信杂噪比.算法的每一次迭代需要分别解决一个凸问题和隐凸问题,整个算法的计算量与迭代次数和接收滤波器长度分别呈线性和多项式关系.最后,通过仿真实验分析了算法的收敛性、优化波形的模糊度函数方面的性质,与其他算法进行了对比,结果表明:与现有方法相比,该文方法可实现信杂噪比的有效提升.