含风电并网系统鲁棒区间优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电功率的不确定性对电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。为应对风电功率的不确定性,增强电力系统的大规模风电消纳能力,建立了含风电并网系统鲁棒区间优化调度模型。求解该模型得到风电场的最大允许输出功率区间及常规机组的最优经济调度计划。通过引入风电场最大允许输出功率区间作为控制目标,可有效降低弃风量、减少常规机组输出功率调节频次。在IEEE-RTS系统中进行仿真,仿真结果表明该模型所得系统调度策略的鲁棒性及安全性最优。最后以省级电网实际数据进行实例分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

鲁棒多目标优化问题的约束标量化方法

【目的】研究带约束多目标优化问题的鲁棒有效解和鲁棒弱有效解的标量化性质。【方法】利用K?bis等人提出的鲁棒标量化方法将带约束的确定性多目标优化问题推广到鲁棒多目标优化问题,在此基础上建立了多目标优化问题的鲁棒有效解和鲁棒弱有效解的标量化结果,并利用具体例子对主要结果进行解释。【结果】将带约束的确定性多目标优化问题推广到鲁棒多目标优化问题,引入了一类带鲁棒松弛和剩余约束的标量化问题,得到了鲁棒标量化问题的有效解和弱有效解的标量化结果。【结论】得到的结果是对最近的一些研究工作的改进与推广。     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于摄动有限元法的结构动力响应鲁棒优化

在传统的静力学鲁棒优化设计基础上,考虑时间参数,通过摄动有限元法处理系统中存在的不确定性因素,用Newmark方法做时程分析,将鲁棒优化设计方法运用在动力响应优化问题中.通过一个门形框架算例,与传统的优化设计结果相比,显示了鲁棒优化设计方法的优越性,设计的结果能使结构具有更稳定的性能.     

基于数据驱动的交直流电网分层鲁棒日前优化调度

对于风电并网下基于电压源控制器-高压柔性直流输电(voltage source converter-high voltage direct current transmission, VSC-MTDC)的多区域互联电网日前优化调度问题,提出了基于目标分析级联的分层鲁棒调度模型。为降低风电出力的保守性,采用基于数据驱动的最小体积封闭椭球(minimum volume enclosing ellipsoid, MVEE)多面体集合。为充分发挥VSC-MTDC输电方式的灵活调度能力,以VSC换流站为节点对交直流电网进行分层解构,将跨区域交直流电网的日前调度问题分为高层直流电网多时段联络线协调优化的主问题和低层区域交流电网两阶段鲁棒优化的子问题,并且各个区域交流电网子问题独立并行求解。通过4区域-6节点互联测试网络的仿真求解,证明所提模型有助于风电消纳。     

一种鲁棒稳定的自校正控制器

对于一类带有未建模动态和有界外部扰动的离散线性系统提出了一种新的自校正控制算法。此算法不要求系统参数更多的先验知识。不但能保证闭环系统是鲁棒稳定的。而且平均跟随误差趋于零。从而说明本文方法具有消除各种可能存在的稳态误差的能力,仿真结果证明了本文方法的有效性。     

基于误差空间的UUV三维鲁棒跟踪控制研究

针对水下无人航行器(UUV)系统存在非线性和不确定性的特点,采用基于误差空间理论的跟踪控制方法,进行UUV在复杂海洋环境以及自身工作状态和模块配置变化时的空间跟踪控制问题研究. 以海浪干扰下的深度跟踪控制仿真实验分析该控制方法的鲁棒性. 该控制方法的理论基础是结合被跟踪平台的动态过程,以被跟踪平台和跟踪平台的空间误差为状态空间的状态量组成误差空间系统. 由于融合了被跟踪平台的动态过程和跟踪误差,跟踪精度和跟踪能力增加,同时系统的鲁棒性也增强.      

考虑节点失效的QoE测量点鲁棒选址问题研究

QoE测量点选址问题是选择尽可能少的测量点来准确反映网络中用户获取服务的情况。本文基于失效概率已知的QoE测量点选址模型,用区间描述失效概率的不确定性,建立了QoE测量点选址的鲁棒模型,并将其转化为混合整数线性规划求解。测试结果表明了鲁棒选址模型对考虑节点失效的QoE测量点选址问题的有效性,算例分析表明覆盖率和失效个数对选址方案有不同程度的影响。     

一种考虑概率分布的鲁棒优化模型

文章以随机规划中的机会约束思想为指导,根据随机参数的概率分布情况,提出了两种鲁棒性条件约束,并在此基础上建立了一种新的鲁棒优化模型,使模型的可行解控制在一定的鲁棒性指标的范围内。该模型不但可处理约束两端同时含有随机参数的情况,还可以方便地推广到非线性模型中。仿真实例说明了模型的有效性。     

基于区间分析的非概率稳健优化设计

提出了一种新的基于区间分析的非概率稳健优化设计模型.利用非线性区间数规划和函数的区间扩张,对稳健性指标进行了计算,将含有区间参数的常规稳健优化模型转化为确定性的稳健优化模型,转化后的模型能够根据设计者要求实现任意指定稳健性的优化目标,最终建立了两级稳健优化设计模型.该模型无需知道设计参数的概率分布函数,也不要求目标函数...     

基于物理规划的模糊稳健优化设计

为了改进提高产品性能稳健性的工程设计方法,将稳健设计中的容差和所要达到的优质品率作为两个目标函数,建立了模糊稳健双目标优化设计模型,并应用物理规划方法进行求解。通过对齿轮传动装置装配尺寸链的稳健优化设计,给出了具体的分析求解过程。实例表明,该文所提出的方法是可行的。     

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

【目的】探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据。【方法】在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现：由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.096 4、0.027 1、0.194 6、0.018 4、0.032 7,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。     

基于鲁棒凸优化方法的发电商在现货市场和远期市场的投标策略

在竞争的电力市场和不确定的电力价格环境下,大规模电量在现货市场和远期市场中集中竞价,使得电力市场可能面临巨大的市场风险.为了避免发电商在现货市场不具备操纵市场价格的能力,利用市场清算价和发电商必须运行率指标,充分考虑竞争者地位的影响,运用鲁棒凸优化方法建立了一种在约束发电商报价参数下获得最大利润的优化模型.算例验证表明,该模型保证了现货市场和远期市场的电力价格形成有效的竞争性,同时确保了发电商利润稳定和最大化,证明了该模型既保持了模型的鲁棒性,又保持了解的鲁棒性.     

鲁棒可信性优化的新进展

鲁棒可信性优化方法是处理模糊可信性分布中包含不确定性的一类有效建模工具.本文综述了近年来鲁棒可信性优化的一些新发展.关于鲁棒可信性优化理论,从垂直和水平波动方向的区分到单参数和双参数选择的设置,回顾了不同波动模式下参数选择变量的定义方法及其与非精确分布集构建的联系.关于鲁棒可信性优化的实践研究,介绍了一些应用问题,如库存、投资、供应链管理以及可持续发展问题,力争提供该方法最新进展的说明并探求未来研究的发展方向.     

基于稀疏化鲁棒LS--SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标———铁水硅含量[ Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机( R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[ Si]动态软测量建模方法。首先,针对标准最小二乘支持向量机( LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGIII加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标。在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[ Si]在线软测量模型。工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性。     

混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性.     

稳健设计中的稳健可行性分析

针对稳健设计中的约束可行稳健性问题,提出了一种新的稳健优化设计方法。通过分析不确定因素对约束的影响,提出了利用最大波动分析计算在不确定性因素影响下约束的最大波动量,将该变化量作为惩罚项添加到原约束中,构造了两级优化数学模型。顶级优化是在原有常规优化的数学模型基础上添加了稳健可行性的判断指标,次级优化用来判断稳健性指标的值。与其他方法比较,该方法不需要知道不确定因素的概率分布和约束的梯度信息。实例结果证明该方法是可行的。     

一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法

基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.