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1.
针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。  相似文献   
2.
针对块对角表示(block diagonal representation, BDR)子空间聚类算法在对子空间重叠的高维数据聚类时效果较差的问题,提出成对约束的块对角子空间聚类(constrained subspace clustering with block diagonal representation, CBDR)算法,设计主动式学习策略,获取用户提供的少量数据点成对信息,以改进BDR算法的性能,给出CBDR算法的目标函数和求解过程。在测试集上的试验结果表明,CBDR算法的聚类错误率和归一化互信息指标比BDR和SBDR(structured block diagonal representation)算法好,而且主动式选取点对方法优于随机选取点对方法,使用少于5‰的约束信息可降低BDR的聚类错误率达到5%以上。  相似文献   
3.
基于任意切换规则,以一类非线性不确定随机切换系统为研究对象,提出了一种具有时变全状态约束的自适应神经网络控制方案。在控制研究的过程中,采用神经网络对系统中的不确定项进行逼近处理。为了解决系统的约束问题,采用坐标变换技术,保证系统的所有状态均在约束界内,给出了闭环系统稳定性和收敛性的充分判据。最后的仿真实验表明所提出的控制策略能够达到较好的控制效果。本文所设计的控制策略大大提高了系统工作时的安全性。  相似文献   
4.
考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对柔性负荷实际响应的不确定性,以及各类柔性负荷在多时间尺度上的响应特性,提出了考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型。首先,基于消费者心理学原理并计及柔性负荷响应不确定性的变化规律,建立了价格型需求响应(DR)的响应量模型。然后,在考虑实际响应误差的基础上,制定了激励型DR的激励机制,并基于上述不确定性分析建立了可转移负荷、可平移负荷和可削减负荷的响应模型。最后,从多时间尺度协调的角度,对柔性负荷、常规机组和风电进行协调优化,构建了日前—日内—实时的协调调度模型,并根据模糊机会约束规划理论和混合整数规划方法进行求解。算例分析验证了所提模型的有效性,通过考虑柔性负荷响应的不确定性及多时间尺度上的协调优化,能够实现削峰填谷,提高风电消纳,并降低电网调度的成本。  相似文献   
5.
The asynchronous problem between source node and sensor anchors seriously reduces the positioning accuracy in time-of-arrival(TOA) based localization. To solve this problem, a novel algorithm for jointly estimating the clock bias and the position of a source node is developed in this paper. By introducing an intermediate variable, the proposed method first converts the nonlinear TOA equations into pseudo-linear ones, on the basis of which a cost function is constructed. Then, utilizing the relationship between the unknowns and the intermediate variable as the constraint condition, a constrained weighted least squares problem is formulated. Finally, by solving the problem with the technique of Lagrange multipliers, the closed-form solution is obtained. Theoretical analysis and simulation results indicate that our algorithm can reach the Cramér-Rao Lower Bound(CRLB) and perform better than the existing methods.  相似文献   
6.
7.
Brain source imaging based on EEG aims to reconstruct the neural activities producing the scalp potentials. This includes solving the forward and inverse problems. The aim of the inverse problem is to estimate the activity of the brain sources based on the measured data and leadfield matrix computed in the forward step. Spatial filtering, also known as beamforming, is an inverse method that reconstructs the time course of the source at a particular location by weighting and linearly combining the sensor data. In this paper, we considered a temporal assumption related to the time course of the source, namely sparsity, in the Linearly Constrained Minimum Variance (LCMV) beamformer. This assumption sounds reasonable since not all brain sources are active all the time such as epileptic spikes and also some experimental protocols such as electrical stimulations of a peripheral nerve can be sparse in time. Developing the sparse beamformer is done by incorporating L1-norm regularization of the beamformer output in the relevant cost function while obtaining the filter weights. We called this new beamformer SParse LCMV (SP-LCMV). We compared the performance of the SP-LCMV with that of LCMV for both superficial and deep sources with different amplitudes using synthetic EEG signals. Also, we compared them in localization and reconstruction of sources underlying electric median nerve stimulation. Results show that the proposed sparse beamformer can enhance reconstruction of sparse sources especially in the case of sources with high amplitude spikes.  相似文献   
8.
针对具有自动装卸搬运机器人的制造单元,着重考虑其双重资源约束的特点,提出了该系统的有限缓冲开排队网的建模方法。根据工件的加工、装卸与搬运等工艺流程,定义该系统的排队网模型的各种状态,基于连续时间马尔可夫链,采用精确解法对该模型进行分析求解,获得系统一系列的稳态性能指标。为了验证排队网建模方法的有效性,建立其对应的仿真模型,分别采用排队网模型的数值计算与仿真模型的仿真统计2种方法求出系统的性能指标进行对比,并基于排队网模型对该制造单元的系统性能进行分析,为该类制造单元的资源配置优化和设施布局优化等问题提供重要的理论支撑。  相似文献   
9.
The process of electrodeposition can be described in terms of a reaction-diffusion partial differential equation (PDE) system that models the dynamics of the morphology profile and the chemical composition. Here we fit such a model to the different patterns present in a range of electrodeposited and electrochemically modified alloys using PDE constrained optimization. Experiments with simulated data show how the parameter space of the model can be divided into zones corresponding to the different physical patterns by examining the structure of an appropriate cost function. We then use real data to demonstrate how numerical optimization of the cost function can allow the model to fit the rich variety of patterns arising in experiments. The computational technique developed provides a potential tool for tuning experimental parameters to produce desired patterns.  相似文献   
10.
针对桥梁底部病害人工检测的作业难题,介绍了桥梁检测机器人的工作原理,结合桥梁的结构化特征和视觉检测拍摄参数约束,研究了桥梁检测机器人作业规划与位姿优化方法。首先,提出一种以最佳拍摄模型约束的桥梁检测机器人拍摄作业位姿规划方法。在最佳拍摄规划方法的基础上,针对小箱梁桥梁和T型梁桥梁底部的褶皱结构,研究了以安全拍摄模型为约束的拍摄位姿优化方法,设计了结合拍摄偏角和拍摄距离的权重函数,推导了优化算法公式并给出了收敛证明。通过对不同拍摄参数的配置,进行了针对空心板桥梁的拍摄作业位姿规划方法仿真;针对小箱梁桥梁的结构,在位姿规划仿真结果基础上进行了位姿优化方法的仿真。最后以研制的桥梁检测机器人为对象,进行了现场测试与验证,仿真和实验结果均表明,该规划和优化方法符合桥梁拍摄检测的要求,具有很好的鲁棒性和实时性。  相似文献   
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