优化潮流牛顿算法的研究及应用

研究了电力系统优化潮流问题的牛顿算法，并将该算法应用于求解无功优化问题。在算法上结合电力系统的ＰＱ解耦特性，采用主迭代之后进行试验迭代的方式来处理越界的不等式约束。在试验迭代中，应用稀疏矢量技术，提高了确定起作用不等式约束的效率。在主迭代中，提出了一种拟罚函数算法，处理有功电源和无功电源不等式约束，进一步提高了计算速度。无功优化问题的计算实例证明本文的算法是有效的。     

解变分不等式问题的一类滤子SQP算法

针对一般形式的变分不等式问题,考虑将其转化为约束优化问题求解.对于这种特定的约束优化问题,提出了一类新的滤子序列二次规划(SQP)求解方法.基于变分不等式与约束优化问题的不同,在滤子条件中采用了一个二次价值函数作为目标函数,使得一般的变分不等式问题均可用滤子算法求解.采用SQP方法结合滤子方法获取试探步,只需要计算两个简单不等式判断试探步,算法易实现,计算量小.在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.最后,给出了算法的数值算例,与同类算法比较,结果良好.     

模拟退火法用于电压稳定分析

为了提高用于电压稳定分析的非线性最优化方法的效率,提出了将模拟退火法和单纯形法相结合求解非线性最优化问题的新算法,避免了在全局最优点附近的大量低效搜索,提高了模拟退火法的计算效率。应用这种新算法求解静态电压稳定极限,用５节点系统进行验证得到了满意的结果。求解静态电压稳定极限问题可以等效为含有非线性等式约束和不等式约束的非线性最优化问题,采用内点法将不等式约束问题转化为等式约束问题,再通过引入罚函数转化为无约束最优化问题,然后应用本算法进行计算,结果表明新算法是有效的。     

凝聚函数法求解稳态热传导系数反问题研究

将稳态热传导系数识别的反问题归结为一个带有多个不等式约束的非线 性规划问题，并采用改进后的基于极大熵原理的凝聚函数法将此非线性规划问题转化为一个可微的单约束优化问题。在此基础上，采用乘子惩罚函数算法进行求解，给出了数值验证，并探讨了信息误差对反演结果的影响，证明该算法有较好的抗噪性。     

基于拉格朗日函数鞍点理论的梯度最优潮流算法

拉格朗日函数的鞍点符合非线性规划的K-T条件,是一种特殊的逗留点,当满足凸性条件时,又是全局最优解.在梯度法最优潮流的求解过程中,确定不等式约束的拉格朗日乘子以及求取最优步长等比较困难,文中在采取一定假设的基础上,运用鞍点迭代算法进行上述问题的求解.最后将该方法应用于IEEE-30节点系统,验证了它的有效性.     

一种基于内点算法的三重目标过滤器优化算法的研究与仿真

 大规模非线性最优化一直是规划中的研究热点.内点算法是一种有效的求解大规模不等式约束问题的算法,然而大多数过滤内点算法仅考虑了可行性和稳定性,忽略了辅助性对算法性能的影响,为此本文在综合过滤器法和内点算法特点的基础之上,提出了一种新的适用于大规模非线性优化的基于内点算法的三重目标过滤器法.新算法依据内点算法的卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件,以可行性、辅助性和稳定性作为搜索步长的目标,将等式约束违反量,障碍目标函数和辅助条件作为过滤器选项计算搜索步长.通过搭建计算机仿真环境进行数值测试,从迭代次数、函数估计次数和运行时间3方面与基本过滤器法相比.测试结果表明,相同条件下三重目标过滤器法可以获得更大的搜索步长,实现快速收敛的目的.该算法具有良好的全局收敛性、鲁棒性和有效性.     

一类联立变分不等式问题

研究有限维空间中的联立变分不等式问题．给出该问题的一般提法及应用背景,通过将该问题中的每一项都视为含参数的变分不等式,从而可以确定以参数为自变量、关于其解的隐函数,并在函数严格单调的假设下,证明了此隐函数的连续性．基于此,利用Brouwer不动点定理,得到了原问题的解的存在性,并在可行域为箱形且整体变分函数严格单调情形下证明了解的唯一性,当可行域非箱形时,所举反例表明解可以是不唯一的．     

闭环系统的迭代相关校正控制设计

对于闭环控制系统中的参数化控制器的设计问题,基于系统辨识的模型检验过程,提出一种新的数据驱动法-迭代相关校正控制法。将参数化控制器的未知参数向量辨识转化为互相关函数的寻根过程,对于此寻根过程可采用随机逼近算法求解。在放松条件下,建立关于互相关函数的目标准则函数,进而利用梯度算法求解一个无约束的优化问题,且推导出终止梯度算法迭代循环的总次数。最后用仿真算例验证该方法的有效性。     

基于自适应算法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估中Monte Carlo方法存在的计算效率低下的问题,提出应用自适应算法对系统状态进行概率分析。该算法采用变分运算分析和区间拟合的方法,实现在最优密度函数下抽样,降低计算方差。应用该方法对IEEE-RTS标准系统的发电部分进行了可靠性评估,并与采用常规抽样方法和重要抽样方法的评估结果做了比较,表明该算法在保证计算精度的前提下分别减少了87%和68%的抽样次数,对大型电力系统可靠性评估具有实用价值。     

不等式约束Minimax问题的一个可行序列线性方程组算法

提出了求解不等式约束minimax问题的一个可行序列线性方程组算法.在每次迭代中可行下降方向通过求解两个具有相同系数矩阵的线性方程组产生,系数矩阵具有较好的稀疏性,计算量少.在适当的假设条件下,算法具有全局收敛性,初步数值实验验证了算法的有效性.     

柯西分布概率模型的copula分布估计算法

分析柯西分布函数的特性,说明在众多连续型分布函数下,在copula分布估计算法中建立柯西分布概率模型的可行性。通过描述柯西分布以及逆累积分布函数的采样,给出柯西分布函数参数不同的估计方法,得到相应的采样及完整的分布估计算法．进行仿真实验比较柯西分布概率模型的copula分布估计算法和经验分布概率模型的copula分布估计算法,说明柯西分布概率模型的copula分布估计算法的有效性。     

采用格形矢量量化的小波图象编码方法

研究了以格形矢量量化方法进行小波图象的压缩编码。以两种经典的格形矢量量化算法乘积码塔形矢量量化（ＰＣＰＶＱ）和分块均匀格点矢量量化为例，分析了两种算法中非均匀矢量格点的分布与输入信号源的概率密度分布函数的关系，指出在保持矢量格点具有规则分布的前提下，格点分布难以与不规则的输入矢量概率分布实现良好的匹配。提出了一种均匀格点分布与熵编码相结合的矢量量化图象编码方法，该方法与以上两种算法对信号源输入矢量的概率分布具有更灵活的适应能力。给出了该算法和ＰＣＰＶＱ的实验结果的比较。     

复杂工序关系的模糊网络计划分析与建模

剖析模糊网络计划在进行时间参数计算时的矛盾，即工序间因网络拓扑结构存在内在的相关性而计算中要求工序时间参数是相互独立的这一矛盾，为此将概率统计方法引进模糊网络计算中，先把模糊数量化并给出模糊数大小比较的原则，进而提出了模糊数运算的新定义．在建立模糊网络计划模型时，同时考虑了工序间的逻辑组织关系和搭接及特殊时间限定两类关系．在工序最早时间参数计算的基础上，直接计算工序的时差，避开了通过求取网络最迟时间参数再求取时差时可能出现时间参数为负值的矛盾局面．借助Visual C^＋＋语言编制的程序，实现了模型的时间参数计算、关键性分析和工期风险分析等功能．最后通过一个包含10项工序的模糊网络算例，阐明了模型的应用过程，并将计算结果与另一模型的计算结果进行了对比分析，验证了本模型的有效性．     

复合二项风险模型破产概率的鞅方法证明

讨论一般情形的复合二项风险模型,首先构造一个离散鞅,应用可选抽样定理和收敛定理,给出该风险模型的最终破产概率公式的简洁证明,并得出最终破产概率一个易于计算的上界表达式.     

基于马尔可夫链嵌入法的两阶段Start-Up验证试验模型

为了给出两阶段start-up验证试验模型相关指标的解析表达式,构造了符合两阶段start-up验证试验模型状态转移规律的马尔可夫链.应用马尔可夫链相关理论给出了试验次数的期望、方差、分布律、分布函数,以及接受和拒绝产品的概率矩阵表达式.数值示例表明,对于各种参数的两阶段start-up验证试验模型相关指标求解问题,有限马尔可夫链嵌入法比概率生成函数法更加有效.     

一种新的可测试性测度

本文提出了一种新的可测试性测度SCTM（A Singal Confilct oriented Testability Measure），该测度是一种scoap-like测度，它不但代表了电路中各点控制和观察的难易，而且代表了测试过程中产生信号冲突的可能性。文中引入了并行计算策略，使计算速度提高了大约m/2倍，m为计算机字长。     

自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法

多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点 MN 的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现 WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。     

Q-对称熵损失函数下的Poisson分布及二项分布的参数估计

在Q-对称熵损失函数下,讨论Poisson分布、二项分布和几何分布参数的Bayes估计,给出了更具一般性的结果。并且讨论该结果的可容许性和不可容许性。     

Q-对称熵损失函数下几何分布参数估计

在Q-对称熵损失函数下,讨论Poisson分布、二项分布和几何分布参数的Bayes估计,给出了更具一般性的结果。并且讨论该结果的可容许性和不可容许性。     

电力线双向中继通信中基于估计转发和门限近似的PLNC算法

编码协作技术可提高电力线远距离通信的性能。为了满足非对称电力线双向中继系统的要求,论文针对中继脉冲噪声,提出了一种基于中继概率密度函数的估计转发和门限近似的物理层网络编码算法。首先分析了中继信号的概率密度分布,推导了中继编码信号的均值和方差公式;接着分析了不同信道参数下中继概率密度函数的平层特性,利用门限法对多维信号进行了简化近似。最后针对提出的算法进行了算法仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性和可靠性,并存在最优化的功率分配因子。