多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法

为克服测距仪(DME)发射的高强度脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)OFDM接收机的问题,提出联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法.首先接收机通过波达方向矩阵算法估计接收信号来向;然后基于信号来向通过线性约束最小方差波束形成算法提取各个方向信号;随后通过频域功率与时域功率比较算法分辨各来向信号的类型;最后输出OFDM直射径信号.仿真结果表明:该方法可显著克服DME与OFDM散射径信号干扰,提高L-DACS1系统链路传输的可靠性.     

有待用风电机组且传输受限电网的源网协调调度方法

随着大规模风电场的建设和并网,电源(风电)与电网之间的尖锐矛盾逐渐显现。一些电网由于输电能力的限制,导致部分新建机组不能并网或已投运风电机组弃风,这种电网被定义为有待用风电机组且传输能力受限的电网。对于电网调度员来说,只有入网风电机组的装机容量是可调度的。由于风电的波动特性,即使知道用于传输风电的电网传输空间,也难以决定应该接入多少风电机组以充分利用电网传输空间。文中通过对风电波动特性的分析,提出了源网协调调度方法。该方法可在保证电网安全的条件下,最大限度地利用电网用于传输风电的空间,以提高电网和风能利用率。     

应用线性规划方法的安全约束调度

本文提出了一种应用线性规划（ＬＰ）算法的安全约束调度（ＳＣＤ）方法。该方法基于二阶降阶基方程的ＬＰ，具有计算速度快、可靠性好、结果准确、占用内存少等优点；直接使用一般的电力系统变量和约束极限，将可控交量划分为三种类型，易于理解和编程。发电机采用分级分区的调整策略，最大程度地接近实际。采用本文方法编制的程序已经投入华北、华中和山东电网运行。该方法能够满足实时应用的需要，计算结果准确可靠。     

含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

针对配电网中光伏发电渗透率逐渐提高、而当前配电网光伏发电规划未充分考虑其无功调节能力的现状,研究将配电网中提供有功和无功的光伏发电、提供无功的电容器进行综合协调优化配置。考虑时序性和随机性,对光伏发电出力和负荷建立分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用最小为上层规划目标函数,光伏电源和电容器安装位置和容量为上层优化变量,以高于置信水平的运行年费用最小为下层规划目标函数,每个时段光伏发电无功出力和电容器投切状态为下层优化变量,建立嵌入机会约束规划的二层规划模型。因为考虑光伏发电的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,所以配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层规划模型求解。算例结果表明：配电网中光伏发电、电容器综合配置有利于提高资源利用率、减少投资和运行费用;充分利用光伏发电的无功调节潜力,有助于保证配电网经济安全运行;同时,若光伏发电配合微型燃气轮机等可控电源,可获得更好的投资与运行效益。     

基于机会约束规划的输电系统规划方法

输电系统在电力市场中扮演着十分重要的角色,因为其提供了实现公平竞争的场所.输电系统的状况如容量充裕性对电力市场的竞争性有重要的影响.适当地扩展或加强输电系统对满足发电公司和用户的需要、消除或减缓输电系统阻塞具有重要作用.与传统的输电系统规划问题相比,电力市场环境下的输电系统规划更加复杂,需要处理的不确定性因素更多.机会约束规划是专门用于解决包含不确定性因素的优化问题的一类随机优化方法,适用于市场环境下的输电系统规划问题.文中将机会约束规划引入到市场环境下的输电系统规划研究中,给出了基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法,为解决这一重要而困难的问题做了一些新的尝试,并通过一个算例系统说明了该方法的可行性.     

微粒群算法在非线性约束优化中的应用

该文将微粒群算法(PSO)应用于非线性约束优化问题的求解,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法,数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。     

现场双经纬仪三维坐标测量系统

分析了经纬仪透视投影模型以及双经纬仪三维坐标测量模型。采用线性与非线性相结合的方法来求解双经纬仪坐标测量系统的参数,首先由8个以上空间点在两台经纬仪投影平面内对应的投影坐标计算出本质矩阵E,通过本质矩阵E的奇异值分解以及空间绝对距离的约束采用线性方法求出右经纬仪的投影矩阵,然后建立包含空间点在两台经纬仪投影平面内投影点固有约束以及空间点三维坐标在内的目标函数,并以线性方法求出的参数为初值,采用非线性优化的方法求解最优测量系统的参数。该方法保证了求解参数为全局最优,且求解速度快。试验结果表明,该方法切实可行。     

约束多目标进化算法研究进展

约束多目标进化算法（CMOEAs）能够同时处理多个相互冲突的目标函数和约束条件,引导种群逼向可行域的最优解,受到了研究者的广泛重视。首先介绍了约束多目标优化问题（CMOPs）的相关定义和多目标进化算法（MOEAs）的三种分类;其次,系统地分析了当前CMOEAs中约束处理机制,凝练出当前主要的四种约束处理方法;然后,从基于支配、基于指标、基于分解三个方面对CMOEAs的研究进展进行了详细综述;最后,指明了CMOEAs存在的挑战和未来研究方向。     

A new scheduling technique for the resource–constrained project scheduling problem with discounted cash flows

In this paper, we discuss the resource–constrained project scheduling problem with discounted cash flows. We introduce a new schedule construction technique which moves sets of activities to improve the project net present value and consists of two steps. In particular, the inclusion of individual activities into sets, which are then moved together, is crucial in both steps. The first step groups the activities based on the predecessors and successors in the project network, and adds these activities to a set based on their finish time and cash flow. The second step on the contrary does so based on the neighbouring activities in the schedule, which may but need not include precedence related activities. The proposed scheduling method is implemented in a genetic algorithm metaheuristic and we employ a penalty function to improve the algorithm’s feasibility with respect to a tight deadline. All steps of the proposed solution methodology are tested in detail and an extensive computational experiment shows that our results are competitive with existing work.