Advertisement

基于证据理论的风速不确定性的模型构建

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究运用证据理论方法,探讨并建立了评估风速不确定性影响的新模型,旨在提高工程设计中对极端天气条件下的安全性与可靠性。 风速对风电场的输出功率有决定性影响,因此研究包含风电系统的运行与规划需要一个可靠的风速模型作为基础。本段落提出了一种基于证据理论的不确定风速建模方法。这种方法利用证据理论中的基本可信度分配来描述风速;并提供了一套依据实际历史数据确定基本可信度分配焦元和信任函数的方法,同时设计了等概率区间与等取值区间的两种模型构建策略。通过对比分析某风电场的实际测量风速数据,基于所提出的模型与其他基于概率分布及区间分布的模型进行了仿真测试,结果表明该方法能够准确地确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布,并且在描述和处理不确定性信息方面更为有效。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本研究运用证据理论方法,探讨并建立了评估风速不确定性影响的新模型,旨在提高工程设计中对极端天气条件下的安全性与可靠性。 风速对风电场的输出功率有决定性影响,因此研究包含风电系统的运行与规划需要一个可靠的风速模型作为基础。本段落提出了一种基于证据理论的不确定风速建模方法。这种方法利用证据理论中的基本可信度分配来描述风速;并提供了一套依据实际历史数据确定基本可信度分配焦元和信任函数的方法,同时设计了等概率区间与等取值区间的两种模型构建策略。通过对比分析某风电场的实际测量风速数据,基于所提出的模型与其他基于概率分布及区间分布的模型进行了仿真测试,结果表明该方法能够准确地确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布,并且在描述和处理不确定性信息方面更为有效。
  • 实测数电功率曲线评估
    优质
    本研究通过收集和分析实际风力发电站的数据,建立准确的风电功率预测模型,并对其不确定性和误差进行量化评估。 本段落比较了最大值法、最大概率法和比恩法这三种风电功率曲线建模方法,并指出利用比恩法绘制的基于实测现场数据的风电功率曲线与风力发电机组的实际运行更为吻合。文中还分析了影响风电功率曲线不确定性的因素,考虑到全局风功率分布并不符合某一特定的概率分布模式,因此采用了分区拟合的方法对风速进行分级处理;随后采用了一种非参数区间估计方法来建立各风速等级下的功率概率密度函数;最后,在点估计的基础上求取风电功率曲线的不确定性估算区间,从而提高了风电功率曲线的可靠性。通过算例验证了所提出方法的有效性和实用性。
  • RANSRANS数湍流量化
    优质
    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯(RANS)方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性,并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架,不仅能够提升RANS预测精度,还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言,使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量,并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览: - invar-nn:包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络,该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes:提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans:包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
  • MATLAB经济调度研究
    优质
    本研究运用MATLAB构建了包含风力发电不确定性的经济调度模型,旨在优化电力系统的运行成本与可靠性。 在电力系统规划与运营过程中,经济调度模型是一个至关重要的计算工具,其目的是最小化发电成本,并确保满足电力供需平衡及各种系统约束条件。当引入风电等可再生能源的不确定性因素后,构建并求解这种经济调度模型变得更加复杂和具有挑战性。 本段落将深入探讨如何利用MATLAB来建立一个考虑风电不确定性的经济调度模型。作为一种广泛应用于科学计算、图像处理以及数据分析领域的高级编程环境,MATLAB因其强大的数学运算能力和灵活的数据处理功能,在电力系统领域中备受推崇。在构建此类经济调度模型时,我们需要关注以下几个主要方面: 1. **建模**:首先需要定义一个描述电力系统运行状态的数学模型,包括发电机功率输出、负荷需求、输电线路传输限制以及热力学约束等要素,并且要考虑到风电出力的不确定性。 2. **处理风电不确定性因素**:由于风能具有较高的波动性,可以通过分析历史数据预测未来的风速情况,并用概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)来表示其不确定性质。此外还可以采用区间估计或者随机规划策略以应对各种可能发生的风电出力场景。 3. **优化求解器的选择**:MATLAB的优化工具箱提供了多种求解器,如`fmincon`用于非线性约束问题和`intlinprog`处理整数线性问题。对于大规模混合整数线性规划(MILP)类型的经济调度模型而言,则可以考虑使用CPLEX求解器。 4. **算法设计**:为了增强风电不确定性情况下的系统稳定性,可以选择鲁棒优化策略或机会约束编程方法,前者通过构造不确定集寻求最坏情况下仍可行的解决方案;后者则确保给定概率下满足系统的运行条件。 5. **代码实现与测试验证**:在MATLAB中编写模型数学表达式的函数,并调用相应的求解器进行计算。这包括定义决策变量、目标函数和约束条款,以及设置适当的求解参数。“cplex经济调度鲁棒模型”文件很可能包含具体的实施细节及CPLEX的使用。 6. **结果分析与评估**:对生成的结果集进行后处理分析,例如绘制发电成本曲线图、检查风电出力适应性等,并且要确保系统的稳定性和安全性。此外还可以通过对比不同策略下的效果来评价模型的有效性。 7. **进一步扩展应用范围**:在实际操作中可能需要考虑更多因素如储能设备的应用、多区域协调调度以及碳排放限制等,这些都可以逐步添加到MATLAB环境中进行完善。 总之,在电力系统背景下利用MATLAB建立一个能够处理风电不确定性的经济调度模型是一项技术含量高且充满挑战的任务。通过掌握相关知识和技能,可以更有效地应对可再生能源引入所带来的复杂性,并实现更加高效与可持续的电网管理方案。
  • UV
    优质
    本研究通过分析紫外线(UV)技术获取的风速数据来精确确定风向,提出了一种创新的方法来提高气象预测和环境监测的准确性。 气象数据中的风速通常分为u方向的风速和v方向的风速。总的风速可以通过计算这两个分量的平方和再开根号得到。文档中提供了根据uv风速来计算风向的具体公式。
  • 优质
    《模型论》一书深入探讨了数学逻辑中的模型理论,旨在帮助读者理解如何构建和分析各类抽象结构的数学模型。适合研究和教学使用。 《模型论》是数学逻辑与理论计算机科学中的重要学科,主要研究形式系统的模型构建、性质分析及它们之间的关系。对于研究生而言,理解和掌握模型论的基本概念和方法对提升理论研究能力和论文写作质量有显著帮助。 1. **模型的定义**:在模型论中,“模型”指一个结构,它解释了一个形式系统中的符号和公理。这个结构通常由一个集合(域)及其上的操作与关系构成,使得系统中的所有公式有意义。 2. **语义与语法**:模型论侧重于形式系统的语义而非仅限于其语法规则。通过建立模型可以为命题提供真值判断,从而理解其含义。 3. **满足性与可满足性**:一个公式在一个模型中是“满足”的,当且仅当在该模型下此公式的陈述真实有效;如果存在至少一个使公式成立的模型,则称公式是“可满足”的。 4. **一致性与完备性**:形式系统的“一致性”指不存在同时被证明为真和假的矛盾命题。“完备性”则意味着对于任一命题,系统要么能证明它,要么能证明其否定。哥德尔不完备定理表明某些足够强大的形式系统不可能既一致又完备。 5. **同构与可解释性**:两个模型若在结构上等价(即它们的公式具有相同的真值),则称这两个模型是“同构”的。这一概念有助于比较不同模型间的性质差异。 6. **元素代换和扩展模型**:通过替换部分元素而不改变整体性质的方式进行“元素代换”,以及通过添加新元素或关系来增加信息量的方法称为“扩展模型”。 7. **连续与离散模型的应用**:在实分析中,研究连续性问题时使用如实数集的“连续模型”;而在计算理论领域,则利用有限状态机和图灵机等“离散模型”描述计算过程。 8. **库恩-塔斯基分解定理**:此定理表明任何给定模型都可以被表示为不可再分的基础简单模型集合的直积形式,从而简化分析复杂结构的过程。 9. **构造法在模型论中的应用**:包括对偶构造和反例构建等技巧在内的“模型构造”方法是证明命题正确性或错误性的关键策略之一。 10. **跨学科的应用领域**:除了理论计算机科学(如计算复杂度、数据库理论)之外,模型论还在数理逻辑、集合论、代数学及拓扑学等多个学术分支中扮演着重要角色,并有助于哲学研究中的概念分析。掌握这些知识能够帮助构建严谨的论证体系,在表述理论与实例关系时更加清晰明确;同时也能提高解决实际问题的能力,尤其是在设计算法和证明定理方面。 通过深入学习模型论,研究生可以提升自己论文写作的质量,增强逻辑性和深度的同时也提高了问题解决能力,并使研究成果更具说服力。
  • MATLAB力发电
    优质
    本研究运用MATLAB软件进行风力发电系统的建模与仿真,旨在优化风能转换效率,探索其在可再生能源领域的应用潜力。通过精确计算和模拟分析,为风电技术的发展提供理论支持和技术参考。 随着对电力需求的不断增加,电力市场去管制化及公用事业重组的进步,以及在远距离输电方面新建输电线面临的严格限制条件,分布式发电(DG)技术越来越受到关注[1~3]。分布式发电技术的核心概念在于其高效的能量转换过程和相对于传统电厂较低的污染物排放量。这些设备相对较小且模块化结构明显,在与之相连的系统容量中占比较小,可以部署在电力系统内(主要是在配电层级),用于电网增强,提供更高的灵活性和负载管理能力,减少功率损耗及高峰时段运营成本,并改善电压曲线和负荷因子。此外,分布式发电还能延缓或消除对系统升级的需求,提高系统的完整性和可靠性并提升效率。
  • DC_Power_flow.rar_光伏_描述_光伏
    优质
    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序,专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内,光伏电站的功率输出受到多种因素的影响,包括天气条件、季节变化以及设备老化等,导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看,显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具,在概率分析和优化问题中广泛应用,特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中,它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况,通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本,用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤: 1. **数据输入**:包括关于光伏发电站参数的历史记录(如面板效率、日照强度及温度),以及潜在不确定因素的数据(比如云层遮挡或尘埃覆盖)。 2. **不确定性建模**:利用奇诺多面体方法建立模型,通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**:根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系,并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**:对上述电力流结果进行评估,包括平均值、标准差及概率分布等指标,以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**:可能包含功率输出的多维图形表示,帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**:依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如,在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法,对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险,从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。
  • 高斯核糊粗糙集:测量与应用
    优质
    本研究提出了一种基于高斯核的模糊粗糙集模型,并探讨了该模型下的不确定性度量及其实用价值,为复杂数据环境中的模式识别和决策分析提供了新视角。 内核方法与粗糙集是机器学习及智能系统领域中的两个重要研究方向。前者通过将数据映射至更高维度的特征空间来实现分类任务,在此高维空间中,原本非线性可分的问题变得可以使用简单的线性模型解决;而后者则利用关系对问题进行粒化处理,并用归纳的知识颗粒来近似描述和解决问题中的任意概念。尽管这两种方法看似无关,但它们都基于表示样本信息结构的关系矩阵工作。 鉴于此观察结果,我们尝试将高斯核函数与模糊粗糙集结合使用,提出了一种新的模型——即基于高斯核逼近的模糊粗糙集模型。该模型以T-等价关系为基础构建了其核心框架,并证明了由此产生的模糊关系具备自反性、对称性和传递性的特点。 为了进行更深入的数据分析,我们引入高斯核函数来获取由模糊或数值属性描述样本之间的模糊关联度量。此外,文中还探讨了信息熵的概念,用以评估核矩阵并计算近似值的不确定性程度。基于这些理论基础之上,我们进一步开发了几种用于评价特征重要性的新方法,并设计了一套相应的算法来进行特征排序和简化。 最后,通过实验分析验证了所提模型的有效性。
  • 与D-S煤矿突水险综合评估
    优质
    本研究提出了一种结合云模型和D-S证据理论的煤矿突水风险评估方法,旨在提高复杂不确定条件下的风险预测准确性。该模型通过融合多种不确定性信息源,为煤矿安全生产提供科学依据。 由于地质条件的复杂性和试验材料的缺乏,突水危险性评价中的影响因子具有随机性、模糊性、灰度及未知性的不确定性特征,导致了评估结果不够准确。为解决这一问题,我们引入了一种新的方法:基于云模型的定性不确定性度量和D-S理论冲突证据合成规则的方法。利用云模型能够同时考虑模糊性和随机性,将评价指标从定性转变为定量以处理不确定因素;运用D-S理论中的冲突证据融合技术来消除数据间的矛盾,并确定更合理的评估权重。 在综合考量水源、排水设施、人员素质以及管理措施等因素的基础上,我们构建了一个全面的煤矿突水危险性评估体系。通过该模型对南山煤矿进行了详细的分析评价,结果显示其处于“较安全”的等级水平,这与实际情况相符。工程实践证明了基于云模型和D-S理论相结合的方法在进行煤矿突水风险综合评价时具有较高的准确度、可靠性和应用价值。