摘要：针对巷柱式充填开采工作面充填体柱不接顶的情况,建立了煤柱和充填体相互作用的力学及数值计算模型,通过理论和数值模拟计算,得出了充填体不接顶时煤柱位移与应力场的变化规律。充填体接顶时,煤柱应力等值线分布均匀,应力集中系数较小,应力影响扩散角较大,影响深度较小;充填体不接顶时,煤柱应力等值线密集,应力集中系数较大,应力影响扩散角较小,影响深度较大。

摘要：电动汽车是一种可以向电力系统提供灵活性的柔性负荷。现有研究对电动汽车灵活性进行建模时,多数仅考虑了充电行为的不确定性以及分时电价的影响,忽略了日前电价与实时电价的偏差,缺少对实时电价、充电负荷多时间尺度时序特征的建模。针对此问题,文中总结了电动汽车灵活性的表现形式与影响因素,考虑面向电价的响应不确定性以及充电行为不确定性,提出基于时序注意力机制的电动汽车灵活性概率建模方法。通过时序注意力机制提取不同时序权重,设计基于时序卷积网络的多时间尺度特征提取网络学习充电行为、电价等不确定性,提取多时间尺度灵活性波动特征。算例表明,所提模型能够有效学习充电行为不确定性与面向电价的响应不确定性,其概率建模效果具有更高的可靠性与精度。

摘要：随着主动配电网中可再生能源渗透率的不断提高,其出力不确定性为主动配电网的规划、调度带来巨大挑战。针对该问题,提出一种基于变分自编码器的主动配电网多源–荷场景生成方法。该方法在传统变分自编码器结构中无监督地融入标签值使编码网络具有条件拟合的能力,并且设计了合理的编码网络与解码网络结构,使用图神经网络与时序卷积网络分别提取非欧氏相关性特征与时序相关性特征。算例使用实测多源–荷数据对所提方法进行仿真验证,结果表明改进变分自编码器能精确地还原场景并有效描述多源–荷场景之间的相关性,可对数据样本在无监督学习下生成标签值并生成对应同类型场景。