基于对象的并发模型

为了研究和发展分布式人工智能,探讨一种新的计算模型,利用面向对象技术提出了一个基于对象的并发模型（OBCM）。讨论了它的两种通讯机制,即同步和异步通讯方式,异步通讯方式又分为过去型消息传递和将来型消息传递,而同步通讯方式则包括现在型消息传递和等待方式。证明了它们可归约为过去型消息传递和等待状态。另外,OBCM为了增强其表达能力,提供了响应目的地机制。在OBCM中,对象的独立自治特点对模拟分布式问题求解尤为适用。最后以一个分布式问题求解的具体实例说明了OBCM的思想。     

仿人机器人7DOF腿部的运动分析与仿真

传统的6自由度腿部逆运动学求解可以得到唯一解,仿人机器人7自由度腿部由于冗余自由度的存在,其逆运动学求解比6自由度腿部更难.本文采用D-H方法对现有的仿人机器人7自由度的下肢进行运动学建模与分析,用位姿分离法求解步行运动中的逆运动学解,在LMS Virtual.Lab仿真平台上仿真,为解决机器人的动力学问题做必要的准备.     

基于神经网络的机器人的逆运动学分析

文章提出了基于BP神经网络算法的机器人逆运动学的求解方法,给出了基于神经网络的机器人逆运动学求解的具体步骤和设计神经网络的相关注意事项.通过时KLD-600六自由度机器人仿真表明该算法简单可靠.     

多能源微网参与电-气多能源市场的多主体主从博弈交易策略

针对多能源微网（MEMGs）具有丰富可调节资源的特点,基于区域电-气综合能源系统中配-微网络间不同层级的能源交互特性,提出一种MEMGs参与多能源市场的交易框架和多主体主从博弈的交易模型。通过MEMGs策略性参与区域能源市场交易,降低各主体购能成本,实现多个能源市场下多主体互动交易。将配电系统运营商和配气系统运营商视为领导者、各个多能源微网运营商（MEMGO）视为跟随者,以配电网节点边际电价和配气网节点边际气价作为各MEMGO的能源结算价格,构建考虑MEMGs参与电-气多能源市场的多主体主从博弈交易模型;在证明该模型存在Stackelberg均衡解的基础上,通过交替方向乘子法求解所提模型以保证各主体的信息私密性;通过REGESE13-G7和REGESE123-G20测试系统验证了所提多主体交易策略的可行性和有效性。     

基于多主体博弈的园区综合能源系统优化方法

针对多个园区综合能源系统间存在能源浪费及利益冲突的问题,首先提出了考虑多主体博弈的园区综合能源系统双层优化模型,其中上层模型利用多个园区间经济关系进行合作博弈,得到园区间交互能量功率并将所得功率传输给下层模型,下层建立多目标合作博弈模型进行设备调度并反馈能源需求。其次,上下层合作博弈皆采用交替方向乘子法进行解耦,并交替迭代得到最优策略方案。最终利用Shapley值法进行利益分配。结果表明,园区多主体间的合作可以有效提升园区综合能源系统经济效益。实现多能源灵活调度及能源系统经济效率提升。     

计及配电公司特许经营权的产消者点对点交易模型

在针对配电系统层面设计点对点电力交易机制时,需要考虑配电公司所拥有的特许经营权,通过设计适当的网络收费模式有效补偿配电系统基础设施所有者的投资和运行成本。提出一种计及配电公司特许经营权的产消者点对点交易模型。基于配电公司和产消者之间的主从互动关系,建立基于电气距离的过网费定价双层博弈模型,上层为以配电公司收益最大为目标的过网费价格决策模型,下层为考虑过网费的产消者最优调度模型;基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件将双层博弈模型转化为单层混合整数规划问题,进而得到过网费价格;利用交替方向乘子法分布式求解产消者点对点实时交易电量和交易电价。IEEE 33节点配电系统的仿真结果验证了所提模型能在保证配电系统安全运行的基础上保障所有产消者利益,且能合理补偿配电公司因放弃部分特许经营权而产生的收益损失。     

基于区域解耦的时空双尺度电动汽车优化调度

考虑配电网不同区域之间的差异性与耦合性,提出一种基于区域解耦的时空双尺度电动汽车优化调度方法。首先,综合考虑分区的电气特性、生产生活特性以及电动汽车出行特性,提出一种新的基于图论法的配电网络分区方法;接着,提出一种时空双尺度的电动汽车分层调度方法。上层为时间尺度的调度,以最小化系统峰谷差和负荷方差为目标,通过优化调度得到配电网各时段的电动汽车最优充放电数目;下层为空间尺度的调度,结合上层优化结果,针对不同区域间电动汽车负荷的差异性,分别在商业区构建考虑充电站拥挤度的动态电价调度模型,在居民区和办公区构建考虑用户意愿指数的动态电价调度模型。最后,针对区域间复杂耦合性造成优化模型难以求解的问题,建立基于信赖域的改进乘子交替方向–序列二次规划(alternating direction method of multipliers-successive quadratic programming,ADMM-SQP)算法,并对各个区域的子模型解耦后并行求解。为验证所提方法的有效性,基于IEEE33节点构建仿真模型,结果表明,所提优化方法能够实现多个区域电动汽车的协调优化调度。     

考虑可控负荷的多区域电力系统分布式模型预测负荷频率控制

由于同步发电机的惯性较大,导致传统的集中式负荷频率控制模式反应不够迅速,而用户侧具有快速响应能力的可控负荷资源为系统的频率调节提供了新机遇。研究了考虑用户侧可控负荷资源主动参与系统频率调节的多区域互联电力系统分布式模型预测负荷频率控制问题。通过建立的含可控负荷的多区域互联电力系统负荷频率响应模型及自动发电控制模型,基于连续时域交替方向乘子法和分布式模型预测控制方法,提出了一种用户侧可控负荷资源主动参与的多区域互联电力系统分布式模型预测最优负荷频率控制模型。基于修改的IEEE39节点三区域互联电力系统进行仿真验证,结果表明所提考虑可控负荷的分布式模型预测控制策略可显著减少系统恢复至稳态所需的时间。分布式控制策略的控制自由度更高,增强了系统的可控性。     

基于群智能的集中供暖系统水力管网控制策略优化

针对集中供暖系统管网水力失衡、流量供需失衡问题提出一种基于群智能的新型分布式优化算法.首先以系统输配送能耗最小为优化目标,将其分解为管网调节阀开度优化和换热站并联水泵运行优化两个子问题求解;其次建立调节阀模型和管网水力模型,在此基础上进行调节阀开度的优化,从而计算出系统最小供回水压差;然后基于改进的交替方向乘子法完成并联水泵的优化运行;最后以集中供暖系统实例验证算法性能.实验结果表明:相比传统集中式求解算法,该算法不受水利管网规模限制,利于实现工程中即插即用;相比其他分布式算法,该算法不仅求解速度快,而且可以得到较优的管网运行策略,节能效果较为显著.     

稀疏约束的时空正则相关滤波无人机视觉跟踪

目的 基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针对此问题,提出一种稀疏约束的时空正则相关滤波跟踪算法。方法 在相关滤波目标函数上施加空间弹性网络约束以自适应地抑制跟踪过程中的干扰特征,同时集成空间—时间正则相关滤波算法(spatial-temporal regularized correlation filter,STRCF)中的时间正则项以增强滤波器抑制畸变的能力。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)将带有约束项的目标函数转化为两个具有闭式解的子问题迭代求局部最优解。此外,提出一种相关滤波框架通用的加速策略,根据当前帧的目标位移量,对检测定位阶段的特征矩阵进行等距离的循环移位,将其作为在线学习阶段的特征矩阵,每帧可节省一次训练样本的特征提取操作,提高跟踪速度。结果 在3个UAV数据集上与14种主流跟踪算法进...