对经典隐马尔可夫模型的经验性改进

文章分析了经典隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）齐次假设的理论缺陷,以及两种非齐次HMM。语音识别对比实验表明,经验性的惩罚概率法是稳健的、且更有效的补偿方法。实验结果还指出在最优惩罚概率下,经典HMM达到了与非齐次的基于段长分布的HMM（Duration Distribution Based HMM,DDBHMM）几乎相同的识别率,证明了齐次假设并不影响经典HMM在实用中的重要性。文章提出了一种改进Baum－Welch重估算法的初值的经验方法,用于HMM参数的估计,在汉语连续语音识别实验中一致性地降低了音节误识率。     

带不等式路径约束最优控制问题的惩罚函数法

控制变量参数化（Control variable parameterization,CVP）方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,但如果问题中包含路径约束,特别是不等式路径约束时,CVP方法则需要考虑专门的处理手段.为了克服该缺点,本文提出一种基于L1精确惩罚函数的方法,能够有效处理关于控制变量、状态变量、甚至控制变量/状态变量复杂耦合形式下的不等式路径约束.此外,为了能使用基于梯度的成熟优化算法,本文还引进了最新出现的光滑化技巧对非光滑的惩罚项进行磨光.最终得到了能高效处理不等式路径约束的改进型CVP架构,并给出相应数值算法.经典的带不等式路径约束最优控制问题上的测试结果及与国外文献报道的比较研究表明：本文所提出的改进型CVP 架构及相应算法在精度和效率上兼有良好表现.     

基于定常海森矩阵的配电网三相最优潮流模型

含有高比例分布式电源和多种离散可调设备的主动配电网最优潮流问题,实质上是一种非凸、非线性混合整数优化问题,这类问题的求解速度较慢。文中提出了基于定常海森矩阵的配电网三相最优潮流模型,模型中考虑了三相变压器、具有三相耦合特性的分布式电源、分相调压器等设备的二次模型,以保证海森矩阵为常数。通过增加支路电流为待求变量,提出直角坐标系下三相变压器的二次模型,使优化模型的海森矩阵为常数阵,从而降低最优潮流的计算时间。构建了计及分布式电源三相功率耦合特征的配电网三相最优潮流模型,比较了二次罚函数和高斯罚函数对离散控制变量的处理效果,并应用预估—校正原对偶内点法对优化模型进行求解。同时,提出加入调压器的二级迭代最优潮流策略,从而进一步优化目标值。最后,通过算例验证了所建模型与所提方法的正确性与有效性。     

即插即用微电网集群分布式优化调度

在一致性和模型预测控制理论的基础上,提出了一种本地集中优化、全局分布式迭代的分布式优化框架。该框架可以很好地解决大规模的微电网集群(MGC)分布式优化求解问题。在每次迭代中,各个微电网平行地求解对应的子问题,并用求解得出的互联功率不断更新拉格朗日乘法子直至聚合。同时,通过调节惩罚因子的大小,可以控制本地微电网消耗本地分布式能源的程度,以使得MGC具有强的灵活性。尤其地,所提分布式框架可通过调整辅助聚合常数的值实现子微电网的即插即用功能。仿真结果表明,所提方法仅需要少量迭代即可达到全局最优,同时证明了即插即用功能的有效性。     

基于区块链技术的电力行业碳减排奖惩及碳交易匹配模型

电力行业作为中国优先纳入碳交易体系的行业,已成为实现碳减排的重要主体。区块链作为一种新兴的分布式账本技术能够有效解决碳交易体系中的数据安全、运行效率等问题。基于区块链技术,文中在构建电力行业碳交易体系整体框架的基础上,构建了碳配额成本决策模型、碳减排奖惩模型和碳交易匹配模型,并引入减排努力值指标,作为上述3个模型子系统的流程推进与联系桥梁,以实现安全、高效的碳交易。通过算例分析验证了该碳交易体系的有效性,并给出仿真设计,说明采用区块链组织碳交易体系能够节约成本、提高效率、增加效益。     

计及UPFC的电力系统多阶段多目标无功优化算法

统一潮流控制器(UPFC)并联侧连续的无功调节能力为电力系统无功优化提供了新的控制手段。基于此,首先建立适用于新型UPFC拓扑的UPFC稳态模型;然后考虑无功设备动作次数的约束,明确多目标无功优化问题的目标函数和约束条件,建立计及UPFC的多目标无功优化模型;接着,提出一种多阶段方法对其进行求解,其中,第一阶段将原问题进行松弛并采取归一化的方法统一多个目标的量纲,第二阶段基于规格化平面约束法获取松弛问题的Pareto最优候选解集,并给出折衷解的选取方法,第三阶段基于三角罚函数法对折衷解中的整数变量进行归整,获取原问题的最优折衷整数解。最后,对南京西环网实际等值系统进行算例测试,验证了算法的有效性及UPFC在无功优化问题中的应用前景。     

电力系统动态无功优化并行算法及其实现

由于全天24个时段的动态无功优化模型需要考虑变压器分接头和电容器投切开关的允许动作次数限制,当采用引入离散惩罚机制的非线性原对偶内点法求解时,其修正方程的维数会随系统规模的增大而急剧增大,但不难发现其修正方程系数矩阵具有对角加边分块结构,可将其解耦为25个低维线性方程组.从而提出一种粗粒度的并行计算方法,并在基于消息传递接口(MPI)机制的并行计算环境下实现.将所提算法应用于一个实际的14节点和IEEE 118节点系统的实践表明,它能够有效地提升计算速度,在大型电力系统中有着良好的应用潜力.     

利用罚函数优化设计门式刚架的研究

门式刚架优化设计是在多变量多约束(几何方面、物理性方面)条件下的设计问题。采用内点惩罚函数将其设计转化成数学规划的方法,可较好地解决变截面门式刚架的优化设计问题,取得满意的设计效果。     

RPS与偏差电量考核下考虑微电网群的售电公司盈利模型

可再生能源配额制（renewable portfolio standard, RPS）和偏差电量考核机制是近几年推出的2项重要电改政策,使售电公司面临着双重考核压力。为量化分析RPS和偏差电量考核对售电公司的影响,综合考虑可再生能源配额制与偏差电量考核机制,以售电公司利润最优为目标,构建了2种售电公司盈利模型,即售电公司独自经营盈利模型和售电公司与微电网群代理商合作的盈利模型。售电公司与微电网群代理商合作的盈利模型的提出是为降低RPS考核成本,减少偏差电量以及兼顾微电网群绿色环保、灵活可控等优点。文章利用广东省实际交易数据对比分析了售电公司在2种盈利模型下的最优利润。分析结果表明,售电公司与微电网群代理商合作,降低了RPS与偏差电量考核成本,提高了整体利润,基于夏普利（Shapley）值分配方法,售电公司与微电网群代理商的盈利均能达到最大,为售电公司的最优经营策略。     

基于SCAD-ESN的时间序列预测模型

回声状态网络（ESN）是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络（SCAD-ESN）模型。不同于在模型中加入岭回归、L₁范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似（LQA）的求解方法,将最小角回归（LQR）方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化（PSO）的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离-回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。