考虑新能源接入的智能电网运行风险评估技术

为了保证智能电网运行的安全性和可靠性，需要评估电网运行的风险。提出考虑新能源接入的智能电网运行风险评估技术，采用LHS-MCS方法抽取含新能源接入的配电网状态信息，根据抽取的信息构建电网运行风险评估指标体系，采用熵权法计算风险评估指标的权重，通过灰色关联理论确定指标的基本信度分配函数，融合多个基本信度分配函数获得智能电网在运行过程中发生风险的概率，实现智能电网运行风险的评估。实验结果表明，所提方法的并发能力高、评估精度高、可靠性高。     

重要抽样法在计算地基承载力可靠度中的应用

该文分别采用ＪＣ法以及Ｍｏｎｔｅ—Ｃａｒｌｏ方法中的随机投点法和重要抽样法来计算地基承载力失效概率和可靠度指标,结果表明采用改进的搜索适应重要抽样法具有很大的优越性。一方面,它能适应极限状态方程的非线性以及随机变量的非正态,另一方面,它克服了随机投点方法的突出缺点,减少了模拟计算次数,提高了抽样效率和计算精度。     

重要抽样法在计算地基承和可靠度中的应用

该文分别采用ＪＣ法以及Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法中的随机投点法和重要抽样法来计算地基承载力失效概率和可靠度指标，结果表明采用改进的搜索适应重要抽样法具有很大的优越性。一方面，它能适应极限状态方程的非线性以及随机变量的非正态，另一方面，它克服了随机投点方法的突出缺点，减少了模拟计算次数，提高了抽样效率和计算精度。     

基于事故树和贝叶斯网络的隧道塌陷风险概率估计方法研究

为解决隧道风险评估中存在的主观性大、结果不准确的问题,提出基于事故树和贝叶斯网络的区间概率等级、权重信心指标与置信区间相结合的综合风险概率估计法,并将其应用于渔寮隧道的坍塌风险评估中。首先利用事故树构建贝叶斯网络,并利用案例中因素之间的依赖关系得出节点的条件概率(联合概率)。然后利用提出的区间概率等级划分与权重信心指标法进行调查,得出专家j对于基本事件xi出现概率的估计值Pij,由所有专家的估计值构建样本空间Ui及其统计量,通过引入置信区间的方法得出基本事件xi出现的概率范围。获得所有事件的概率范围后与贝叶斯网络的条件概率相结合进行风险推断,保证了风险评估的科学性和准确性,同时可利用该模型进行事故原因诊断。     

恶劣天气下的电网典型设备风险实时监测与预警技术

电网典型设备在恶劣天气下稳定运行,对于电网的正常运作具有重要意义。现有技术没有将气象数据作为预警的主要内容,导致预警误报率较高。为了解决此问题,设计新型恶劣天气下的电网典型设备风险实时监测与预警技术。采集气象数据,完成预处理工作,整合处理后的数据,对其进行归一化处理。获取电网典型设备运行状态,计算电网设备运行状态与气象数据关联系数,确定关联性关系,获得电力设备运行状态数据架构;根据关联系数阈值,完成电网设备风险评估,根据评估结果进行风险预警。实验结果表明,所设计恶劣天气下的电网典型设备风险实时监测与预警技术有效弥补传统技术的不足,具有较好的效果。     

冲击地压“双驱动”智能预警架构与工程应用

冲击地压预测预警有助于全面掌握灾害风险程度,提前采取针对性防冲措施,可以有效降低灾害影响。冲击危险性等级、冲击危险性区域与潜在冲击时间的实时量化预测是冲击地压预测预警的核心。为此,提出“双驱动”冲击地压智能预警架构,结合物理驱动与数据驱动,动态实时确定工作面冲击地压的等级、时间及区域。在物理驱动的框架下,通过贝叶斯概率的综合模型,使用工作面实时微震数据、巷道实时应力、地震CT-微震等相关参数,对工作面冲击地压危险性等级进行动静态协同综合实时评价;在数据驱动的框架下,以微震大事件定量预测为切入点,构建一个结合普通卷积模块、循环神经网络模块与AR自回归模型的深度学习模型MSNet,利用工作面历史微震事件作为模型输入,定量动态预测未来几次微震事件发生的时间、位置与能量,继而确定冲击时间与危险性区域,并基于Unity3D软件开发了相应的冲击地压三维智能预警平台。创新性提出了基于物理及数据“双驱动”的冲击地压灾害预警技术,实现了冲击地压风险特征信息的动态智能预警预测和危险区域的三维可视化显示。平台的现场应用表明,具有冲击危险性的等级预测精度可达0.88。和现场微震记录相比,工作面微震事件位置坐标...     

基于场景分析的跨海隧道运营风险评估方法研究

针对某跨海隧道推荐路线方案之一进行运营期风险评估研究,主要就运营期可能发生的重大风险事件场景进行设计,采用理论分析,数值模拟等手段,对各风险事件发生概率及可能造成的后果进行分析,并最终给出各风险量化值,为该工程总体风险评估提供了参考。     

降雨影响下的动态加权贝叶斯尾矿库溃坝风险评估

溃坝风险存在于尾矿库运行期的各个阶段,但传统的风险预测难以反映出尾矿库溃坝风险实时动态变化。首先构建了包含动态指标和静态指标的评价指标体系并计算指标权重和时间权重;建立了嵌入时间权重和指标权重的动态加权贝叶斯网络尾矿库溃坝风险评估模型;然后通过区间数优度排序改进参数学习数据不足情况下条件概率的求取方法;最后对不同降雨持续时间和不同降雨量影响下尾矿库溃坝风险的动态贝叶斯网络进行概率推理。结果显示,当持续3日降雨量为A级（高风险）、B级（较高风险）时,降雨量造成尾矿库溃坝的风险概率分别从19.0%和9.1%上升到34.9%和20.4%。研究表明,引入时间权重的评估模型体现出了尾矿库溃坝的动态发展过程,动态评估更符合客观事实。     

基于动态故障树的煤矿突水风险概率评价

故障树分析是煤矿突水的常用风险评估方法,考虑随着时间的推移基本事件和布尔逻辑关系变化的动态故障树是煤矿安全事故研究的热点领域,而其中一个难题是在动态故障树仿真时,难以获得基本事件在不同时间点的失效或修复概率。本文邀请专家评价我国煤矿突水动态故障树分析中基本事件的失效或修复可能性,采用三角模糊数对专家的评价语言量化,通过反模糊化和矩量法,计算基本事件失效和修复时间的Weibull分布参数,依据计算和查阅的数据,对煤矿突水动态故障树模型进行Monte Carlo仿真,结果表明我国煤矿在动工2.5年后突水事故发生概率在0.001上下波动。     

基于拉丁超立抽样桩基沉降概率有限元法研究

概率设计方法与有限元相结合分析桩土相互作用问题,可利用已有的有限元程序而直接调用,使桩土相互作用问题计算结果更加可靠。基于拉丁超立抽样和直接抽样方法对桩基沉降的蒙特卡洛概率有限元法进行应用研究。计算结果表明:拉丁超立抽样仅需要较少的抽样点即可达到较高的结果精度要求,结果要优于直接抽样方法;桩顶及桩端沉降服从三参数对数Logistic分布,桩端阻力服从正态对数分布,而桩身变形服从三参数Gamma分布;内摩擦角、膨胀角、土层弹性模量是影响桩顶沉降的主要因素,占70%左右;内摩擦角和膨胀角是影响桩端阻力的主要因素;桩顶沉降、桩端沉降与土层参数取值负相关,与桩身材料参数表现出很弱的相关性。采用拉丁超立抽样进行蒙特卡洛概率有限元分析抽样点分布,试验次数少,离散性小,计算结果精度高,可以节省大量的计算时间。可靠度分析计算结果可为桩基设计提供设计依据。     

基于数学形态学的矿区大规模滑坡堆积体失稳概率仿真分析

研究基于数学形态学的矿区大规模滑坡堆积体失稳概率仿真分析方法，为合理治理与预防堆积体滑坡事件提供科学依据。采集研究矿区大规模滑坡现场图像并绘制其堆积体剖面图，应用数学形态学提取出地形、骨架及边界等特征，通过ANSYS栅格生成堆积体失稳概率仿真计算模型，结合蒙特卡罗模拟法，仿真运算降雨因素影响下堆积体的失稳概率。结果表明，当降雨事件重现期增长时，滑坡堆积体的安全系数降低，其失稳概率升高；堆积体日失稳概率变化趋势与矿区的日降雨量趋势较为接近，失稳概率最高日与矿区实际发生堆积体滑坡事件的日期吻合，仿真分析结果可靠，可有效预防降雨导致的堆积体失稳灾害提供科学依据。     

基于数字孪生的电网数字化转型研究

以清晰展示电网相关数据、提升电网整体质量为目标,研究基于数字孪生的电网数字化转型方法。以某省级电网作为研究对象,通过建立由过程优化、数字孪生体、实时数据采集库和电网实体层组成的电网数字化转型框架,通过数字孪生体与运维实体映射,经过电网数据整合与分析后,完成电网的数字化转型。实验结果表明:该方法呈现的电网直流集配比清晰明了,具有较强的显著性;转型后的电网故障次数、电网设备损耗等降低明显,可有效提升电网整体质量;该方法数字化转型呈现故障结果与电网实际故障结果完全一致;可有效展示电网容载比情况,结合人工介入方式可使电网运行与分布更具备合理性。     

环境保护视角下电力通信在电网智能化中的支撑作用

针对传统智能电网存在的数据传输效率低、对环境破坏程度大等问题,提出基于环境保护视角分析电网智能化支撑电力通信的研究方法。电力通信技术是理论研究基础,从电场和磁场2个方面分析电网与环境之间的关系,并设置量化的环保因素指标。在环境保护指标的约束下规划电力通信网络,实现电力信息的实时传递以及电网设备的监控管理。并从发电、输电、变电等多个模块,实现对电网的智能化建设。通过与传统电网的对比发现,在电力通信技术的支撑作用下,智能电网对环境破坏程度有所降低,且在电力输出传输效率和智能化方面更加具有优势。     

电力监控系统无线接入安全风险的模糊评估方法研究

随着新能源的不断发展,新能源电站无线网络安全威胁的防御问题日渐突出,为电网的安全稳定运行带来了挑战。从现有安全风险评估方法出发,从模糊分析理论入手,提出了一套电力监控系统无线接入安全评估方法;建立了一种针对电力监控系统无线接入风险的、由多层评估指标体系构成的安全评估模型,该安全评估方法根据实际运行中的各种工况,建立二级、一级评估指标,实现了安全风险的分层评估。结合具体实例对所得数据进行分析,结果表明本文提出的方法能够有效实现无线网络接入的安全评估。     

基于物联网的广域电力安全监督系统研究

现代电力系统接近稳定运行,分布式电源广泛增长,电网通过铺设更新的输电线路等,最终导致了电网运行和控制的复杂性。缺乏监测和适当的控制可能导致称为停电的网络灾难性故障。在智能电网中利用物联网技术是加快电网系统信息化的重要途径,有利于电网基础设施的有效管理。防灾和减少输电线路是物联网最重要的应用领域之一。先进的物联网传感和通信技术可以有效地避免或减少自然灾害对输电线路的损害,提高输电线路的可靠性,减少经济损失。针对智能电网建设和发展的特点,扩展了物联网在输电线路在线监控系统中的应用,并结合广域测量系统,构建了一套基于物联网技术广域电力安全监督系统,具有较高的抗干扰和系统敏感性。     

煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

多站模式下对电网中可再生能源波动的消除

5G技术的发展及万物互联时代的到来,促进了智能电网的飞速发展,多站融合模式成为了智能电网的新发展趋势和未来方向。该模式能够大大提高电网的工作效率,但该模式对电网中各方面的稳定性要求极高。在利用再生能源发电的电站中,由于可再生能源发电的随机性和波动性,电网的稳定性和效率将被削弱。针对该问题提出了一种基于能量存储的多端子DC电网控制以及一种在光伏电站和风力发电机中的集成方式。在该方法中,储能单元将被输入到多端直流电网中以提供电力支持,从而消除可再生能源的波动并稳定交流电网的潮流。仿真结果表明,所提出的基于储能单元的控制策略可以有效消除可再生能源的波动。     

基于决策树的电力系统实时动态安全评估方法研究

电力需求增长和电力市场管制的压力下,电力系统必须通过缩小运行安全裕度,以使其运行接近稳定极限,为系统实时安全指标提供充足的时间进行分析、决策和准确地实施补救控制,提出了一种对称不确定性(SU)算法和逻辑模型树(LMT)算法分别作为特征选择的高级分类器和决策树分类器,该方法利用对称不确定性(SU)来降低基于决策树分类器的动态安全评估(DSA)工具中的数据冗余。结果表明,SU显著降低了DSA数据集的维数,对于改进的IEEE 30总线测试系统模型的DSA,SU算法可以减少30.76%的计算时间,而LMT算法的精度可以提高到100%,同时提高了决策树分类器的性能。基于SU的决策树分类器能够近实时地评估系统的动态安全性。该方法对电力系统实时保护和控制应用具有一定的参考价值。