分布式在线交替方向乘子法

针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式在线学习优化算法--分布式在线交替方向乘子法(DOM)。首先,针对分布式在线学习需要各节点根据新采集的数据来更新本地估计,同时保持网络中所有节点的估计趋于一致这一问题,建立了数学模型并设计DOM算法对其进行求解。其次,针对分布式在线学习问题定义了Regret 界,用以表征在线估计的性能;证明了当本地即时损失函数是凸函数时,DOM算法是收敛的,并给出了其收敛速度。最后,通过数值仿真实验结果表明,相比现有的分布式在线梯度下降法(DOGD)和分布式在线自主学习算法(DAOL),所提出的DOM算法具有更快的收敛性能。     

基于差分进化算法的动态环境经济电力系统调度优化

电力系统动态环境经济调度优化隶属于非线性优化问题范畴,并具有多目标、高维、多约束条件等特点。经 典的数学规划方法无法处理此类复杂问题。为此,提出了新的方法来解决这个问题。首先,通过代价惩罚因子将双目 标优化问题转化为单目标优化问题。然后,设计启发式搜索策略来解决调度问题中的爬坡约束、动态电力平衡约束。 采用启发式策略修正解决方案,能够提高群体的多样性,拓展搜索空间。基于优先列表的启发式策略能够使能耗低的 火力发电机拥有更高的优先级进行更多的电力输出,以得到更优的调度解决方案。最后,改进差分进化算法,以加快 搜索的速度并提高解决方案的质量。     

水火电力系统短期有功经济调度的一种有效快速算法

本文将约束松驰法和经典解析法相结合求解水火电力系统有功经济调度问题。系统被分为水火电两子系统。考虑网损，两子系统都采用直接的解析解法，用约束松驰法处理火电机组出力极限的约束，使本文方法既具有解析法的快理性，又具有处理狭窄约束域和大规模问题的有效性。     

动态分布式消息调度方法研究

提出一种适用于CAN总线网络的动态分布式消息调度方法,该方法能使消息在设定的生命期内成功地发送到目的节点,并且能实现公平地分配网络带宽。在这种方法中,消息帧的标识符段被重构,重构后的标识符的二进制值与消息的生命期、消息的等待时间等建立起对应关系,消息等待时间越长或生命期越短,消息的优先级越高。同时也从理论上分析了基于该方法的网络中所有消息完全可调度必须满足的条件,并实验验证该条件的正确性和消息调度方法的有效性。     

基于SINR的动态无线网络分布式链路调度

无线信号之间的干扰阻碍了信号的并发传输,降低了无线网络的吞吐量.链路调度是提高无线网络吞吐量、减少信号传输延迟的一种有效方法.因为SINR (signal to interference plus noise ratio)模型准确地描述了无线信号传播的固有特性,能够真实反映无线信号之间的干扰,提出一种在动态无线网络中基于SINR模型的常数近似因子的在线分布式链路调度算法(OLD＿LS).在线的意思是指,在算法执行的过程中任意节点可以随时加入网络,也可以随时离开网络.节点任意加入网络或者从网络中离开体现了无线网络的动态变化的特性. OLD＿LS算法把网络区域划分为多个正六边形,局部化SINR模型的全局干扰.设计动态网络下的领导者选举算法(LE),只要网络节点的动态变化速率小于1/ε, LE就可以在O(log n+log R)ε≤5(1-2^1-α/2)/6,α表示路径损耗指数, n是网络节点的规模, R是最长链路的长度.根据文献调研,所提算法是第1个用于动态无线网络的在线分布式链路调度算法.     

基于改进STA的含风电场电力系统动态经济调度

含风电场电力系统动态经济调度问题具有高维度、非线性、多约束的特点,同时需要考虑风电的随机性。针对上述问题提出一种基于镜像变换和动态坐标变换的状态转移算法(MTSTA),并使用一种新型的处理约束的修复方法配合罚函数对约束条件进行处理。镜像变换和动态坐标变换的加入丰富了候选解的多样性,提高了算法的收敛速度和寻优精度。用含一座风电场的10机系统作为算例,与其它几种算法进行对比,仿真结果验证了上述算法求解含风电场电力系统动态经济调度问题的优越性。     

一种用于微电网经济调度的分布式粒子群算法

随着微电网技术在电力系统中的应用愈加广泛,协调微电网内部分布式电源的出力分配以提高经济性成为了研究的重要课题。目前主流的经济调度方法是微电网调度中心利用全网微电源及负荷的信息进行调度,但这种集中式的方法依赖调度中心的计算能力,对微电源与调度中心之间通信要求较高,且与微电网的分布式特性相违背。提出一种完全分布式的并行调度方法,各分布式电源作为独立的智能体,平等地参与调度工作,利用自身与邻居节点之间的势能博弈,基于粒子群算法优化自身的出力,进而实现全网经济性最优的目标。在MATLAB平台上搭建了独立微电网优化调度模型,验证了所提出方法的可行性,并讨论了相关参数的变化对于调度结果的影响。     

基于网络指纹识别的电力系统应急调度动态控制技术

在控制电力系统应急调度工作时,传统方法使用的是用户密码识别动态控制技术,该技术耗费时间长,所需成本高,且产生的工作效果差,难以满足目前电力系统资源调度与管理的要求。为了解决此问题,基于网络指纹识别技术研究了一种新的应急调度动态控制技术,该技术由认证服务器、用户管理、用户权限设置、指纹登录和调度模块组成,通过建立安全区确保环境安全、设备安全、传输介质安全、视频监听安全以及磁盘安全。工作过程分为建立电力资源路由选择表、数据包处理、标记替换、解除电力资源数据包标记四步。与基于用户密码识别的动态控制技术进行对比,从安全性、控制时间和稳定性进行实验研究,研究结果表明,基于网络指纹识别的动态控制技术可以在短时间内取得较好的控制效果,且安全性很高。研究的技术具有很大的市场发展空间,值得大力推广使用。     

考虑通信时滞的分布式电力经济调度算法设计

本文考虑发电机的输出限制和邻居间交换信息时的通信时滞,提出了一种新的权重平衡图下的分布式经济调度算法,该算法对所有发电成本函数为强凸的发电机组成的电力系统都适用.分析了算法的平衡点与发电机最优输出功率之间的关系,并基于Lyapunov稳定性理论和凸分析理论,采用时滞分割的方法,得到了使得算法收敛的充分条件.然后应用该条件,得到了给定参数下的时滞上界,并且定性分析了参数对系统收敛速度的影响.最后,五机电力系统的仿真结果验证了算法的可行性和优越性.     

含风电电力系统的主从博弈经济调度

风力发电具有显著的随机性和波动性,对电力系统原有调度模式提出挑战.采用鲁棒优化处理风电不确定性,利用鲁棒优化蕴含的博弈思想,将风电场看作调度中心的一个虚拟博弈者,利用双层规划法建立了二者的主从博弈模型,将调度中心看作领导层,其决策目标为电网运行的成本最低,将风电场看作下属层,其决策目标是能保证系统实时安全运行的最大风电出力区间.由于考虑了火电机组的阀点效应,主从博弈模型呈现出非线性双层规划的数学特点,提出一种改进教与学算法与线性规划相嵌套的求解方法.最后,采用改进的10机39节点系统对模型以及求解方法的有效性进行了验证.     

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题, 分别针对有领导者和无领导者的情形, 设计 了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略, 该策略具有参数较少且易调等特点. 智能体自身的触 发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息, 有效避免了连续通信, 减少了系统能量耗散. 每个智能体的控制 协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态, 不涉及邻居的实时状态信息, 也不依赖通信拓扑网络 的任何全局信息. 利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论, 证明在所提出的控制策略下, 二阶多智能体系统能够实 现渐近一致性, 且不存在Zeno行为. 仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.     

基于交替方向乘子法的非光滑损失坐标优化算法

交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题中已有一些实际应用。针对大规模数据的处理和非光滑损失凸优化问题,将镜面下降方法引入原ADMM批处理算法,得到了一种新的改进算法,并在此基础上提出了一种求解非光滑损失凸优化问题的坐标优化算法。该算法具有操作简单、计算高效的特点。通过详尽的理论分析,证明了新算法的收敛性,在一般凸条件下其具有目前最优的收敛速度。最后与相关算法进行了对比,实验结果表明该算法在保证解稀疏性的同时拥有更快的收敛速度。     

基于修补策略的约束多目标动态环境经济调度优化算法

针对传统的优化算法求解多目标动态环境经济调度(MODEED)模型时极难获得高质量的可行解,且收敛速度慢等问题,根据MODEED模型约束特征,设计了一种约束修补策略;然后将该策略嵌入非支配排序算法(NSGAⅡ),进而提出一种修补策略的约束多目标优化算法(CMEA/R);接着借助模糊决策理论给出了多目标问题的最优决策向量;最后,以经典的10机系统为例,验证了CMEA/R的求解能力,并比较了不同群体规模下CMEA/R与NSGAⅡ的性能。仿真结果表明,在不同群体规模下,与NSGAⅡ相比,CMEA/R的污染排放平均减少了480 lb(217.7 kg),燃料成本平均减少了7 800美元,执行时间平均减少了0.021 s;覆盖率(HR)性能优于NSGAⅡ,且收敛速度较NSGAⅡ快。     

一个分布式动态工作流管理系统模型

论述了分布式工作流管理系统的研究现状及其在企业高动态协作环境下应用时所展现的不足,提出了一个分布式动态工作流管理系统的体系结构模型。该模型在分布式的基础上增加了相当的动态性,支持流程的分布式动态定义及流程的分布式动态执行,并能屏蔽掉建模语言的独立性,从而在工作流引擎的层次上集成已有的工作流系统。     

基于GIS技术的电力动态管理系统设计与实现

介绍电力动态管理系统的系统结构和系统功能,设计了如何在地理信息系统中实现电网电力调度和线路巡检的方法,详细论述了电力调度的算法思想与实现方法。该系统具有易于扩展和便于维护等优点。     

无人艇全分布式动态事件触发编队控制

针对通信资源受限的多无人艇(USV)编队控制问题, 本文提出了一种动态事件触发数据传输机制以降低通信频率, 减少控制算法对系统带宽的占用. 首先, 基于滑模和自适应控制算法设计一种全分布式编队控制器, 使得所有编队成员在保持预设队形的同时能够完成对期望轨迹的跟踪. 与现有编队控制器相比, 该控制器不需要通信网络的全局信息. 然后, 基于Lyapunov稳定性理论证明了编队跟踪误差以及所有闭环信号都能达到稳定状态. 此外,该算法能够保证触发时间序列不表现出Zeno行为. 最后, 通过数值仿真验证了全分布式编队控制器的有效性     

基于人工蜂群优化法的多区域电力系统经济调度

针对多区域电力系统经济调度问题,在满足联络线传输限制、多种燃料特征、阀点效应和禁止运转区的约束条件下,综合考虑多区域电力负载成本最小的要求,建立数学计算模型,利用人工蜂群优化法快速地寻找全局最优解。通过两个不同规模、不同程度复杂性的仿真测试系统进行计算,结果验证了所提算法的可行性。考虑获得解的质量,将人工蜂群优化算法与DE、EP、RCGA算法进行对比分析,结果表明所提算法在实际电力系统中解决多区域经济分配问题具有有效性和优越性。     

基于混合蛙跳算法的电力系统经济负荷分配

针对带阀点效应的经济负荷分配(ELD)问题高维、非凸、非线性的特点,应用混合蛙跳算法(SF-LA)解决电力系统ELD问题。该算法结合了模因演算算法(MA)和粒子群优化(PSO)算法二者的优点,在确保全局收敛和满足约束条件下,能够快速有效地搜索到最优解。通过对多个ELD问题实例进行仿真计算,并与参考文献做比较,结果表明:SFLA对于解决电力系统ELD问题是有效、可行的。