基于蚁群最优算法的配电网重构

在电力系统中配电网的重构是配电网降低网络损耗的重要途径。但是由于配网本身的结构,其重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。提出了基于蚁群最优的算法来求解故障情况下的配电网络重构问题,通过改变开关的闭合状态来改变网络的拓扑结构,以达到网络损失最小。蚁群最优算法(Ant colony Optimization,简称 ACO 算法)是模仿现实中的蚂蚁寻食的过程来求解配电网的重构问题。这种方法的主要特征是正反馈、分布式计算以及富有建设姓的贪婪启发式搜索的运用。该算法不依赖各种初始参数,不易陷于局部最优,为了验证本文提出的算法的可行性和有效性,我们研究了一个算例。结果表明,蚁群算法与现有各种方法相比,具有适应性好、计算效率高、优化效果好的优点。     

电力系统无功优化算法研究综述(下)

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型。系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较。针对各种优化算法的不同特征,提出了综合各单一算法优点的混合算法以求解无功优化问题。总结了近年来其它新型算法的无功优化应用情况。最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面。实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向。     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

基于二次协作优化方法的配电网重构

针对现今配电网线损大的问题,构建以网损最优为目标函数的配电网重构数学模型,提出二次协作优化方法.该方法利用模拟渔夫捕鱼算法的局部寻优能力来寻找遗传算法的初始种群,再通过遗传算法的全局寻优能力寻找最优解,从而提高算法的搜索效率.对IEEE 69节点测试系统的算例仿真结果表明:所构建的配电网重构数学模型能有效地降低配电网中的网损;所提出的二次协作优化方法具有搜索效率高、性能好的特点.     

基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化

多测量向量模型中的联合稀疏信号重构是压缩感知理论中的重要研究内容。针对分布式网络中的联合稀疏优化问题,给出了一种基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化算法。该算法采用迭代加权l1正则化算法提高稀疏信号的重构质量,然后将与联合支撑相关的加权向量作为一致性约束,采用交替方向乘子法求解一致优化问题来更新加权向量。该分布式联合稀疏优化算法通过每个节点的稀疏优化以及单跳邻居节点间的信息交换达到集中式优化的性能,避免了数据集中带来的网络通信负担。仿真结果表明,给出的分布式联合稀疏优化算法具有良好的重构性能和较快的收敛速度。     

一种最速下降的贪婪迭代算法

压缩传感应用于图像压缩重构的算法通常有凸优化算法和贪婪迭代算法两大类.一般而言,凸优化算法重构概率高、速度较慢,贪婪迭代算法具有较快的重构速度,但损失了重构质量.结合凸优化算法中的最速下降法及贪婪迭代算法中的正交匹配算法(OMP),提出了一种新的算法,并应用于一维信号和二维图像信号的压缩重构实验,且深入对比分析了不同降采样矩阵对新算法的影响.结果发现,对同一降采样矩阵,即使图像的纹理不同,新算法在重构质量及重构时间上都优于原始的OMP算法.     

基于迭代加权正则化的分布式联合稀疏优化 

多测量向量模型中的联合稀疏信号重构是压缩感知理论中的重要研究内容。针对分布式网络中的联合稀疏优化问题,给出了一种基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化算法。该算法采用迭代加权l1正则化算法提高稀疏信号的重构质量,然后将与联合支撑相关的加权向量作为一致性约束,采用交替方向乘子法求解一致优化问题来更新加权向量。该分布式联合稀疏优化算法通过每个节点的稀疏优化以及单跳邻居节点间的信息交换达到集中式优化的性能,避免了数据集中带来的网络通信负担。仿真结果表明,给出的分布式联合稀疏优化算法具有良好的重构性能和较快的收敛速度。     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

含分布式电源的配电网络重构

随着分布式电源在电力系统的逐步推广,考虑分布式电源的配电网重构具有广阔的发展前景。提出基于Metropolis准则的群搜索优化算法,并对含分布式电源的配电网进行重构。Metropolis准则能够有效解决发现者局部寻优时产生错误的搜索方向,从而跳出局部极值点,提高了优化的效果。算例结果表明分布式电源的引入提高了节点电压,降低了有功网损,并验证了算法的可行性。     

基于移动最小二乘法和粒子群算法的优化算法

针对复杂电磁装置优化问题中目标函数计算次数过多的问题，提出了一种基于移动最小二乘法（MLS）和粒子群优化算法（PSO）的快速全局优化方法.该方法利用基于MLS的表面响应模型，重构原始的优化问题，采用加权PSO算法对重构后的目标函数进行寻优，再使用拟牛顿法，对原优化问题直接寻优，从而得到优化问题最终的最优解，并对基准测试函数和实际电磁装置问题进行优化计算.结果表明，与加权PSO相比，该算法能找到优化问题的全局最优解，并能有效的减少目标函数的计算次数，节省了计算时间，提高了计算效率.     

自寻最优控制原理及其方法

从自寻最优控制问题的概念、工作原理、特点以及应用条件等方面，对这种控制方法进行了简明扼要地叙述；文章还对自寻最优控制的各种实现方法进行了分析．最后就该方法进一步发展的可能方向提出了作者的看法．     

平稳策略类上DMOMDP的求解法

本文运用策略改进迭代法,给出了折扣因子可以不同的平稳策略类上DMOMDP的求解方法,并证明了一个策略是最优策略的充要条件是策略为最优方程的有效不动点。     

四柱支承网架支点位置的优选

本文以杆件截面积、网架高度和支承点位置为设计变量,以结构重量为目标函数研究了四柱支承网架支点位置的优选.通过大量计算,文末还给出了四柱支承网架的最优悬挑长度、最优高度等参数.     

区间线性规划的最优解

该文指出了前人定义的区间线性规划最优解所在区间存在的问题,用反例说明其不足之处,给出了求任一介于区间线性规划问题任一最优值对应最优解的算法。     

笼型异步电动机调频调压运行中的最佳节电状态分析

在[2]文的基础上,本文进一步对笼型异步电动机在调频调速运行时的节电问题进行了探讨。分析了各类损耗与电压频率和负载大小的关系,推出了为取得最佳节电效果,电源电压和频率随负载的调节规律,导出了最佳运行状态下的频率、电压和损耗的计算公式,最后以一则实例来说明其计算方法。     

多目标决策几种最优解及其等价特征

给出了多目标决策一般偏好最优解概念和两种新的典型的最优解概念．在目标空间上构造了４种特殊偏好并讨论了它们的性质，指出了４种最优解（包括２种常见的最优解：Ｐａｒｅｔｏ最优解和字典序最优解）与这４种偏好下的最优解之间的等价性．     

高次实系数代数方程最优解

求解高次实系数代数方程的根,对于控制系统的分析和综合设计有着重要意义.计算给定高次代数方程的复根的方法很少.采用劈因子法和因子优化方法能够解得实系数代数方程的全部根.但是,这些方法在优化1个三项式因子时会有计算残差,必然影响后续三项式因子的计算精度.为尽可能地减小计算残差,提出最优解方法,该方法使系数拟合误差的评价函数值最小.最优解方法分为2个主要步骤:先使用因子优化方法计算出所有三项式因子的系数,再同时优化代数方程所有三项式因子.最优解方法就是使优化后因子乘积多项式系数与原多项式系数之间的差为0.联合使用因子优化方法和最优解方法,能够有效地求解n阶代数方程,且计算精度高.文中给出最优解方法的数学表达式,并推导出相应的计算步骤.文中给出的5个计算例子是从测试最优解方法的有效性、计算精度和收敛性的众多计算例子中选出的典型,它们恰当地展示了最优解方法的特性:有效地计算方程的全部复数根和实数根;计算结果有足够的精度.     

可结盟对策上的最优结盟方案

结盟问题是三人以上对策中的一个重要内容.在带有计策的对策结构中,某个局中人与哪些局中人结盟、结盟的先后顺序、盟内外成员对于所用联合策略的公开与保密等等都是谋略问题,例如三十六计中的远交近攻.用形式化的方法研究和描述了可结盟对策上的最优结盟方案,并且其结果和结论由算法形式给出.     

非齐时折扣马氏决策规划最优策略的结构

本文讨论非齐时折扣马氏决策规划最优策略的结构、性质和最优策略集.指出最优策略在一切可行路径均采用最佳措施(行动);若为 t+n 时刻最优策略,n=0.1,2,…,则π~(*(t))=也是 t 时刻最优策略.构造了一个最优策略的等价类中策略的凸组合仍为最优     

区间线性规划的最优解与强最优解

该文在研究了区间线性规划问题相关理论的基础上,引人区间线性规划问题的最优解和强最优解的定义,提出了区间线性规划问题的最优解与强最优解的充要条件,并通过算例说明了该方法的可行性。