摘要：电源扩展规划(generation expansion planning,GEP)模型常用于为高比例可再生能源电力系统设计可行的规划方案,而对波动性可再生能源(variable renewable energy,VRE)不确定性的合理表征对规划方案的可行性至关重要。随着风光等可再生能源渗透率的增加,波动性可再生能源表现出了不同时间尺度上的不确定性。提出了一种基于日间和日内可再生能源不确定集的长期GEP模型,从而保障不同时间尺度下的电力电量平衡需求。日间不确定集用来描述长期VRE出力的波动性和间歇性,而日内不确定集用作描述日内的典型和极端出力情形,二者共同描述不同时间尺度下VRE出力的不确定性。使用我国电力系统作为算例,将所提方法与典型日法、典型日聚合法和日间电量平衡法进行仿真对比。基于8760 h全年时序生产模拟的结果表明,所提方法能够显著降低不同风光出力情形下电力系统的失负荷和碳排放,但其他方法均无法满足平衡和清洁需求。

摘要：为促进风-光-电负荷功率不确定的综合能源系统(integrated energy system,IES)的风、光功率消纳,降低碳排放,首先考虑风、光波动性和弃风、弃光现象构建风、光功率不确定集,考虑电价波动性和负荷需求响应弹性系数,构建电负荷的价格型需求响应不确定集;其次,进一步提出排序截断分摊法,将风、光、电负荷功率不确定集转化为可线性求解的线性对应式;第三,建立热电联产机组-碳捕集系统联合运行系统,并推导系统整体模型,该整体模型只关注系统对外能量交互情况;第四,构建风、光、电负荷功率不确定的IES优化模型,并在多场景下分析其风、光功率消纳和碳排放。最后,利用算例证明了所提方法的有效性。

摘要：为了实现含可再生能源的并网微电网经济运行,提出了出力不确定集,并综合考虑"源储荷"协调调控,构建了广义能量优化鲁棒模型。模型采用多阶段求解策略,其中端点场景根据设计的生成规则产生,而二层规划问题则转化为单层非线性数学结构进行求解,得到使交互成本最大端点场景下社会效益成本最小的经济运行调度方案。算例验证了模型和算法的可行性,可为调度提供决策参考。此外,仿真结果还表明:微电网向主网购电价格大小会影响交互功率传输量;而售电价格与其比值的增加在一定程度上会减少系统总的社会效益成本。

摘要：针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了个性化推荐算法。采用分词工具ICTCLAS和IKAnalyzer预处理在线中文评论,并基于情感词典(How Net)计算特征词的点互信息值;应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;根据情感分析模型设计新的最近邻居搜索方法并产生推荐。在两个真实数据集上进行试验,试验结果表明,该方法能够有效改进推荐结果的准确率,缓解数据稀疏问题。

摘要：针对目标和杂波先验知识不准确时面向目标参数估计的雷达波形设计问题,同时兼顾功率放大器对低峰均比(PAR)波形的需求,该文提出一种信号相关杂波背景下雷达低PAR稳健波形设计方法。首先,以最大化互信息(MI)为优化准则,构建了估计波形优化模型;接着,通过提取协方差矩阵特征值,构建了关于目标和杂波矩阵的不确定集模型;然后基于极大极小化准则,将关于矩阵的非凸优化问题转化为关于特征值的凸问题;最后,基于序列线性规划方法给出了波形的优化解。分析表明,所提方法产生的波形具有较好的有效性和稳健性能。