蚁群算法用于VLSI布线的特性分析

本文重点在于研究在VLSI布线中采用蚁群算法的实用性和优越性。通过用MATLAB编程对蚁群算法和迷宫算法等算法的实现,得出蚁群算法在VLSI布线中的适用性不受布线结构的限制,而且在得出最优解方面有一定的优势。     

基于支持向量回归的配电网线损计算模型

提出了一种基于支持向量回归的计算配电网线损的可行方法,建立了配电网线损计算的支持向量回归模型.针对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,利用支持向量回归的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,找出配电线路的线损随特征参数变化的规律.为了提高支持向量回归机的学习效率,采用样本分类处理的方法分别对其进行训练,使的计算结果更加符合实际.以配电线路数据为实例,仿真结果验证了所提的方法和模型的有效性和实用性.     

基于粒子群优化算法的集成电路无网格布线

提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于集成电路布线,建立了相应的优化模型。对于给定的版图布线平面,该算法结合无网格算法的思路,首先由障碍图形和各个线网的端点生成一个包含最短路径的无网格访问点阵,然后根据粒子群算法的思路建立初始粒子位置矩阵,并利用其全局寻优功能找到当前布线路径上的最短路径.     

对电力线损的监督管理的博弈分析

检查和惩罚是传统的线损控制管理手段。依据博弈论,定义线损管理博弈中有两个局中人,管理部门和执行部门。检查和作假是局中人相应可能选择的策略,基于此,建立局中人的混合策略模型且列出对策矩阵求出混合战略纳什均衡,最后以实例结果检验了实效性。     

面向配电网规划的信息系统

系统采用面向对象的可视化编程技术,以规划区域的地理图为一级画面,利用数据库技术,将５～１０ａ内的负荷、配电网、地理气象信息、经济建设发展规划的空间数据和属性数据一一对应起来,实现图资信息分层处理、信息查询、图表分析、易于修改和扩充等功能。面向配电网规划的信息系统,既可以为配电网规划及其滚动修正提供详实的信息资料、提高规划速度和质量,为电力系统整体规划奠定基础,又可以为各级管理提供决策依据。     

基于蚁群算法的集成电路无网格布线

蚁群算法[1]作为一种较新的进化类方法，目前已经在若干领域取得了成功的应用，诸如：旅行商问题、二次分配问题、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、大规模集成电路设计等。本文提出了一种基于蚁群算法的集成电路无网格布线算法。对于给定的布线平面，该算法首先由障碍图形和各个线网的端点生成一个包含最短路径的访问点阵，建立初始信息索矩阵，然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来找到当前布线路径上的最短路径。同时本文在路径搜索过程中引入了引力的概念，使得蚁群在引力的作用下以较快的速度找到目标端点。     

基于标准传递函数的励磁系统聚合

在电力系统动态等值中,如果各发电机励磁系统模型相同,则等值励磁系统的模型可以采用单机励磁系统模型,其等值参数可以采用加权求和法方便地获得。文中针对各发电机励磁系统可能多种多样的情况,提出采用统一的标准传递函数作为等值励磁系统模型的结构,采用分段线性多项式函数(PLPF)法来获得等值励磁系统模型的参数。仿真算例结果表明,聚合前后励磁系统的频率和时域特性都非常接近,由此验证了所述励磁系统等值模型和聚合方法的有效性和适用性。     

基于支持向量回归的配电网线损计算模型

提出了一种基于支持向量回归的计算配电网线损的可行方法,建立了配电网线损计算的支持向量回归模型。针对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,利用支持向量回归的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,找出配电线路的线损随特征参数变化的规律。为了提高支持向量回归机的学习效率,采用样本分类处理的方法分别对其进行训练,使的计算结果更加符合实际。以配电线路数据为实例,仿真结果验证了所提的方法和模型的有效性和实用性。     

用Shapley势值分析电力系统线损管理

旨在利用Shapley势值对电力系统线损管理进行分析。首先,将供电部门中的领导决策层、技术管理层、技术执行层及执行人员定义为4个局中人来进行博弈分析。然后计算B-c势指标作为衡量4个局中人的技术手段、管理手段的能量指标。最后计算Shapley势值在各个环节的分布来衡量局中人的势力。     

各规划水平年间网络改造方案的优化方法

对于中长期电网规划,通常考虑各规划水平年的网络优化计算。这就存在一个从现有网络到最终最优网络过渡问题。为确定实际工作中各规划水平年间的网络改造方案,提出通过比较两相邻规划水平年的网络,确定待选线路集;通过交替选配、潮流计算及各新增支路综合有效度的计算,确定出各规划水平年间新增电力设施的投建顺序的优化方法。由此确定出的改造方案,保证了电力资金的有效注入和系统的整体向最优发展。