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在最优潮流中,发电机组出力通常是独立变量,然而系统的旋转备用约束增加了发电机组出力间的耦合关系。基于非线性内点法针对实时旋转备用最优分配问题提出了一种解耦算法,使得发电机约束矩阵和网络约束矩阵在最优潮流中能够单独进行得到。进一步推导得到一个降阶的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)系统,其规模由网络自身大小决定,仅通过修改扩展海森矩阵元素即可计及旋转备用约束的影响,并使用先进的超级稀疏技术全面分析、研究了该降阶KKT系统的稀疏结构。该算法涉及的旋转备用也包括了切负荷。 相似文献
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在最优潮流中,发电机组出力通常是独立变量,然而系统的旋转备用约束增加了发电机组出力间的耦合关系。基于非线性内点法针对实时旋转备用最优分配问题提出了一种解耦算法,使得发电机约束矩阵和网络约束矩阵在最优潮流中能够单独进行得到。进一步推导得到一个降阶的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)系统,其规模由网络自身大小决定,仅通过修改扩展海森矩阵元素即可计及旋转备用约束的影响,并使用先进的超级稀疏技术全面分析、研究了该降阶KKT系统的稀疏结构。该算法涉及的旋转备用也包括了切负荷。 相似文献
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