计及风速与风机故障相关性的概率潮流计算

针对计及风速与风机故障不确定性及相关性的风电并网电力系统概率潮流计算问题,基于Nataf变换建立了能够同时考虑风速、风机故障不确定性和相关性的风电场出力模型,提出一种可灵活处理风速与风机故障相关性的MonteCarlo概率潮流计算方法,并引入“拉丁超立方抽样”技术提高抽样效率,降低计算复杂度。仿真结果表明:该方法能反映风电场出力的实际情况,合理评估风电并网对电力系统概率潮流的影响,有助于风电场的选址及电网规划。     

考虑结构极限状态随机性的多维易损性分析

本文同时考虑结构在地震激励下响应的随机性和极限状态的随机性,将概率-凸集混合模型应用于结构的多维易损性分析。以最大层间位移、最大层加速度作为反映结构性能和非结构性能的两种工程需求参数,并视为符合对数正态分布的随机变量,两种需求参数的阈值被视为非概率凸集变量,分别建立阈值的椭球模型和区间模型,建立同时包含凸集变量和概率变量的二维联合性能极限状态方程;根据凸集模型和概率模型之间的相容性,提出一种混合模型下基于克里金模型的蒙特卡洛法用于求解超越概率的上、下界,得到反映超越概率区间的易损性曲线。研究表明:区间模型建立的易损性曲线较为保守;在罕遇地震作用下,不考虑阈值随机性会会低估结构的抗震能力。     

基于贝叶斯网络的城市地震次生灾害演化机理分析

为了解城市地震次生灾害的演化路径及扩散机理,进而为城市防震救灾工作提供科学的参考依据,通过对城市地震有关资料和文献的分析,确定出城市地震次生灾害演化系统贝叶斯网络的节点变量及取值范围,并根据节点变量之间的因果关系构建出贝叶斯网络结构图。通过对国内外典型震例中的16个受灾城市相关数据进行统计,分析获得网络结构各个变量的条件概率。结合贝叶斯网络推理知识,利用贝叶斯网络工具箱分析了在相同的地震输入变量、不同的控制输入变量取值条件下,各类城市地震次生灾害的发生概率。算例分析结果表明不同的应急管理水平对城市地震各类次生灾害的发生概率有显著影响。     

含分布式电源配电网供电适应性分析

针对含有单个或多个主电源并在负荷侧有大量分布式电源接入的双端供电配电系统结构特征和运行方式,提出含分布式电源和主电源的双端供电配电系统潮流计算的方法。在潮流计算的基础上,考虑并联电容器和负荷侧变压器运行方式的影响,从主电源和负荷侧分布式电源联合供电两种运行方式对含分布式电源和多主电源配电网供电适应性进行了分析。结合某区域配电系统的实际情况进行实例计算。     

基于FORM的斜拉桥抗震可靠度分析

本文将静力可靠度分析的一次可靠度计算方法(FORM)推广到斜拉桥结构抗震可靠度分析,研究了某独塔斜拉桥的首次超越概率问题。根据FORM分析步骤首先将地震激励离散成一系列随机变量,然后在这些离散时间点由FORM分析求出设计验算点的激励,得到了不同离散时间点上的交叉速率,通过将不同时刻的交差速率积分获得首次超越概率的上界。计算结果表明,基于FORM的斜拉桥抗震可靠度方法计算首次超越问题是可行且有效的,在强震作用下该独塔斜拉桥结构具有较高的安全度。     

基于模糊失效准则的危岩稳定可靠度计算∗

为预测危岩崩塌灾害的发生,分别选取影响三种不同类型危岩稳定性的主要参数作为随机变量 X₁~X₅,基于模糊失效准则和可靠度理论建立了危岩模糊可靠度计算模型和方法。首先,根据危岩稳定系数的隶属函数表达式,引入新随机变量 X₆,将稳定系数的隶属函数作为新随机变量 X₆的概率分布函数,得到了随机变量 X₆的概率分布形式。然后,针对三种不同类型危岩分别建立了危岩失稳模糊事件的等效功能函数和模糊可靠度计算模型。最后,采用改进的 Monte?Carlo 法计算了危岩失稳模糊事件的失效概率。对万州首立山 6 块单体危岩进行分析,结果表明：当危岩稳定系数从小至大变化,考虑模糊失效准则后危岩的失效概率增加幅度经历由小变大再变小的过程, 即处于欠稳定~基本稳定状态下的危岩模糊性较强,判断其真实稳定性状态较困难,实际工程中针对这类危岩仅采用经典可靠度计算方法得到的结果存在一定风险,需考虑模糊失效对危岩可靠度的影响。     

模糊检测数据下服役钢筋混凝土桥梁的动态可靠度评估

针对服役桥梁的可靠性评估中无法基于不完备、缺陷的检测数据准确获得变量统计特征的问题,提出了模糊检测数据下既有钢筋混凝土桥梁的动态可靠性分析方法。以氯盐腐蚀下引起钢筋截面积减弱,导致结构承载能力和可靠性能降低为主线,采用隶属函数来描述缺陷信息,通过等概率原理将模糊变量转化成当量随机变量,进而基于任意概率密度函数的Monte Carlo抽样方法,分析了一座实桥的动态可靠指标变化情况。结果表明:模糊检测数据的均值对钢筋截面减弱影响较大,其中保护层厚度均值对其影响最为显著,这同样表现在对可靠指标的影响中;变量模糊幅度的影响较小,在确定隶属函数的过程中,更应注重隶属函数的均值。     

电力供应系统地震安全性优化控制研究

在深入研究电力供应系统潮流分布特性、发电机出力和成本曲线特性、电力系统地震安全性分析与控制的基础上,将安全约束最优化控制算法运用于电力供应系统地震安全性控制中。通过对算法的网络线性分析模型、发电机出力约束条件、线路潮流约束条件和目标函数的深入研究,得出该算法的实施过程;而后,结合供电系统潮流分析的快速解耦法、安全性分析的灵敏度安全性分析法和本文的安全约束最优化控制算法,编写了相应的Fortran和Matlab计算程序,该程序能在较短的时间内计算出调度控制措施和调度费用;最后,通过一个实际算例的分析与计算,验证了该算法的实用性和优越性。本文工作可为震后供电系统功能快速恢复,减少供电系统经济损失,使系统功能得到最大发挥提供理论分析依据,具有很大的现实意义。     

多变量洪水频率的计算

将Gunbel-logistic模型和Gumbel-mixed模型进行了对比,并解析了不同组合情形下的洪水频率结果。研究表明:当输入的二元变量的相关性不大于2/3时,两模型计算出的重现期值差异不大,当输入的二元变量的相关性大于2/3时,两模型计算出的重现期值存在较大的差异,这是由于此时Gumbel-mixed模型已经失效的缘故,因此Gunbel-logistic模型的应用范围较Gunbel-mixed模型更宽。就Gunbel-logistic模型而言,对不同洪水特征量的组合情形得到的重现期差异较大,所得重现期差异幅度达800年。可见,二元变量的洪水频率计算,模型的选择和洪水特征量组合情形的选取是决定洪水频率结果的主要影响因素。     

多点激励下拱桥竖向地震反应的简化计算方法

以某大跨公路拱桥为例,通过对拱桥在三种行波输入模式下地震反应的对比计算,提出了拱脚行波输入的简化输入方式;利用拱桥结构的对称性特点,提出了多点输入下半拱叠加的简化计算方法。经验证,这一计算方法具有良好的计算精度,可将较为复杂的拱桥多点输入地震反应计算问题,转化为工程技术人员熟悉的一致输入下地震反应计算问题。     

基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络的预报模型

本文采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis,SSA）方法对原始降水序列重构,并用均生函数（Mean Generating Function, MGF）方法对重构系列构造延拓矩阵,以此作为自变量,原始降水序列作为因变量, 再利用偏最小二乘法提取对因变量影响强的成分作为神经网络的输入因子,原始序列作为输出因子,建立神经网络预测模型.通过对广西全区6月份降水量进行实际建模并与其它方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络预测模型较好,是一种具有较高应用价值的预测方法.     

一致激励条件下非线性工程场地地震动相干函数分析

在地震动过程中,土介质中的剪切波速往往出现显著的降低现象,体现出强烈的非线性性质。本文将随机振动的虚拟激励原理、土非线性分析的等效线性化方法与工程波动理论散射问题的求解方法相结合,建立了开放系统中一致激励条件下考虑岩土介质非线性的工程场地地震动随机场数值模拟方法。该方法将随机输入下的波动分析问题转换为虚拟激励下的确定性波动分析问题,非线性土体峰值剪应变的统计特征可通过剪应变均方差和峰值因子获得。结合具体算例及M on te—C arlo模拟方法对所提出方法的合理性进行了验证,在此基础上应用该方法对一致激励下实际工程场地的地震动相干性进行分析,结果表明场地的局部条件对地震动相干性有重要影响。     

基于IRBFNN和PCA的电网预想故障安全运行评估方法研究

为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。     

CVT谐波传变特性及其影响因素的优化研究

电容式电压互感器(CVT)在用于谐波测量时受杂散电容、补偿电抗器电感值的影响较大,杂散电容等影响因素在选值不精确时会对谐波测量结果带来附加误差。为降低CVT谐波测量误差,提出一种基于函数映射关系的CVT输入参数优化方法。该方法以计算结果的误差最小为条件,输入参数的置信度最大为目标,在满足幅值、相移最小误差要求下选择置信度最大的输入参数组合,并基于测量不确定度对输入参数进行评定,通过实际案例验证分析了该方法的合理性和有效性。     

基于奇异谱分析和极限学习机的风速多步预测

风速预测对风力发电系统具有重要的影响,为获得更高精度的风速预测结果,针对多步风速预测,成功开发了一种基于奇异谱分析和优化极限学习机的新型预测模型。首先,采用奇异谱分析将风速时间序列分解为一组相对平稳的分量,以降低风速序列的随机性对预测结果的影响;然后,对分解得到的分量分别建立极限学习机预测模型,为进一步提高预测性能,将1种新颖的活性竞争萤火虫算法用于优化极限学习机的输入权值和隐含层偏置;最后,叠加全部分量的预测值得到实际预测结果。仿真结果表明,基于奇异谱分析和活性竞争萤火虫算法优化极限学习机的模型在1步到3步风速预测中实现了较高精度的预测结果。     

基于主成分分析与遗传优化BP神经网络的风电场短期功率预测研究

为降低风电场弃风率及对电网稳定性影响,对风电场短期功率进行准确预测显得十分重要。针对传统BP神经网络泛化能力差、网络收敛速度慢等问题,建立了一种基于主成分分析与遗传优化BP神经网络相结合的风电场短期功率预测模型。首先,利用主成分分析法对风电场原始气象数据进行分析,将得到的独立变量作为BP神经网络的输入;然后利用遗传算法确定了神经网络的最优初始权值和阈值的大致范围,并用L-M算法对BP网络权值和阈值进行细化训练;最后,利用中国北方某风电场实际运行数据进行验证,结果表明,所建立的预测模型合理有效,不仅可以加快BP神经网络收敛速度,减少预测误差,还可以提高风电场短期输出功率的预测精度,具有一定的工程应用价值。     

基于岩体质量指标Q分类系统的风险分析方法

基于岩体质量指标Q分类系统,应用Monte-Carlo模拟技术,研究了岩体质量风险分析方法。该方法视Q分类系统中各单因素取值为随机变量,建立了各单因素取值概率模型;通过对所建模型的抽样计算,可获取所评价岩体实际Q值小于设计所采用Q值的概率;通过对比分析Q值累计曲线和岩体质量分布图,可得到任意Q值对应的风险概率,查清岩体中可能出现的质量等级以及每个质量等级所占百分比的情况。本文研究成果已在青岛胶州湾海底隧道工程中得到应用,并获得良好效果。     

基于振动传递率的钢框架损伤识别试验研究

提出了基于振动传递率和主元分析相结合的新的损伤识别方法。首先,由结构无损伤时某2个位置的振动传递率样本构成结构的参考总体,以结构损伤状态时相同位置的振动传递率构成待检样本集;其次,把待检样本逐个代入到参考总体中,构成多个原始数据矩阵;然后,对所有原始数据矩阵进行主元分析并构造相应的控制椭圆和T2控制图,以前2阶主元在控制椭圆和T2控制图中的分布来确定结构是否存在损伤;最后,用一钢框架结构试验验证了本文方法的有效性,并引入振动传递率幅值的总体变化来识别结构损伤位置,损伤识别结果显示,此损伤指标能够很好的识别结构单一位置的损伤。