虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指...虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。展开更多
为分析“暴雨-山洪-地质灾害”的灾变特点,利用自动化抓取技术提取了2010—2022年国内权威新闻媒体对长江中上游区域的暴雨、山洪、滑坡、泥石流等灾害的报道数据。基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术和机器学习方...为分析“暴雨-山洪-地质灾害”的灾变特点,利用自动化抓取技术提取了2010—2022年国内权威新闻媒体对长江中上游区域的暴雨、山洪、滑坡、泥石流等灾害的报道数据。基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术和机器学习方法,对新闻文本进行了预处理与数据清洗,实现了灾害信息的自动分类。进而,采用贝叶斯网络模型构建了灾害链的拓扑结构,推演了灾害演化过程中的各节点概率,揭示了“暴雨-山洪-地质灾害”链的情景演化规律。最后,以四川省凉山州冕宁县2020年的灾害事件为例,预测了“暴雨-山洪-地质灾害”网络中各情景节点概率,验证了贝叶斯网络模型的可靠性。结果表明,构建的“暴雨-山洪-地质灾害”的贝叶斯网络模型在山洪、泥石流、滑坡、人员伤亡、房屋倒塌等目标变量预测中,预测结果与实际数据基本一致,各目标变量的Brier检验平均结果为0.115。研究结论为“暴雨-山洪-地质灾害”的预测和情景演化分析提供了方法支撑。展开更多
文摘虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。
文摘为分析“暴雨-山洪-地质灾害”的灾变特点,利用自动化抓取技术提取了2010—2022年国内权威新闻媒体对长江中上游区域的暴雨、山洪、滑坡、泥石流等灾害的报道数据。基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术和机器学习方法,对新闻文本进行了预处理与数据清洗,实现了灾害信息的自动分类。进而,采用贝叶斯网络模型构建了灾害链的拓扑结构,推演了灾害演化过程中的各节点概率,揭示了“暴雨-山洪-地质灾害”链的情景演化规律。最后,以四川省凉山州冕宁县2020年的灾害事件为例,预测了“暴雨-山洪-地质灾害”网络中各情景节点概率,验证了贝叶斯网络模型的可靠性。结果表明,构建的“暴雨-山洪-地质灾害”的贝叶斯网络模型在山洪、泥石流、滑坡、人员伤亡、房屋倒塌等目标变量预测中,预测结果与实际数据基本一致,各目标变量的Brier检验平均结果为0.115。研究结论为“暴雨-山洪-地质灾害”的预测和情景演化分析提供了方法支撑。
