随着配电网的迅速发展,其以电动汽车为代表的柔性负荷大量并入配电网,给配电网的优化运行带来挑战,电动汽车的无序充电行为会导致电力损失、电压跌落和馈线过载等一系列问题。以电动汽车充电费用和电池衰减成本以及系统发电成本最低为目...随着配电网的迅速发展,其以电动汽车为代表的柔性负荷大量并入配电网,给配电网的优化运行带来挑战,电动汽车的无序充电行为会导致电力损失、电压跌落和馈线过载等一系列问题。以电动汽车充电费用和电池衰减成本以及系统发电成本最低为目标,并考虑配电网的馈线容量耦合约束,提出了一种基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的电动汽车分散式优化调度策略。在仿真案例中验证了所提算法的最优性,并表明了该方法能够有效地解决配电网馈线过载问题。展开更多
为提高交流伺服系统性能,设计了一种二自由度控制(two degree of freedom control,2DOFC)结构,在简单反馈控制结构的基础上,增加设定值微分跟踪器,保证系统能够更快更好地跟踪输入,反馈控制器的设计将滑模控制(sliding mode control,SMC...为提高交流伺服系统性能,设计了一种二自由度控制(two degree of freedom control,2DOFC)结构,在简单反馈控制结构的基础上,增加设定值微分跟踪器,保证系统能够更快更好地跟踪输入,反馈控制器的设计将滑模控制(sliding mode control,SMC)与内模控制(internal model control,IMC)相结合,其形式为内模PI控制器与切换鲁棒滑模控制器的线性组合,可使系统具有良好的扰动抑制能力。考虑到纯微分跟踪器的实现困难和对高频噪声的放大作用,采用不完全微分进行近似,同时反馈控制器可根据系统期望性能指标进行解析整定。仿真结果表明,所提方法不仅使得交流伺服系统具有较好的设定值跟踪和扰动抑制特性,而且对于系统参数摄动具有更好的鲁棒性。展开更多
多粒度群决策是从决策信息中的多粒度特征出发,利用粒计算模型对群决策问题进行高效建模与分析的过程.现有多数多粒度群决策方法仅可提供单一的决策结果,然而不同方法带来的决策结果往往存在差异.为了深入探索犹豫模糊语言信息系统中的...多粒度群决策是从决策信息中的多粒度特征出发,利用粒计算模型对群决策问题进行高效建模与分析的过程.现有多数多粒度群决策方法仅可提供单一的决策结果,然而不同方法带来的决策结果往往存在差异.为了深入探索犹豫模糊语言信息系统中的稳健型多粒度群决策方法,依据多粒度概率粗糙集、MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-plicative Form)和TPOP(Technique of Precise Order Preference)建立一种面向多粒度群决策的新型犹豫模糊语言多粒度计算方法.首先结合犹豫模糊语言术语集与多粒度概率粗糙集,提出犹豫模糊语言多粒度概率粗糙集模型,然后依据离差最大化法计算属性权重与决策者权重,并结合TPOP建立犹豫模糊语言稳健型多粒度群决策方法.最后,通过医学实例验证提出方法的可行性与有效性.展开更多
为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多...为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先,提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型;然后,通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重,依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型,通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果.通过钢铁行业耗能的实例,证明提出方法的可行性与有效性,总体上,提出的决策模型具备一定的容错力,有助于获得强解释力的稳健型决策结果.展开更多
文摘随着配电网的迅速发展,其以电动汽车为代表的柔性负荷大量并入配电网,给配电网的优化运行带来挑战,电动汽车的无序充电行为会导致电力损失、电压跌落和馈线过载等一系列问题。以电动汽车充电费用和电池衰减成本以及系统发电成本最低为目标,并考虑配电网的馈线容量耦合约束,提出了一种基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的电动汽车分散式优化调度策略。在仿真案例中验证了所提算法的最优性,并表明了该方法能够有效地解决配电网馈线过载问题。
文摘为提高交流伺服系统性能,设计了一种二自由度控制(two degree of freedom control,2DOFC)结构,在简单反馈控制结构的基础上,增加设定值微分跟踪器,保证系统能够更快更好地跟踪输入,反馈控制器的设计将滑模控制(sliding mode control,SMC)与内模控制(internal model control,IMC)相结合,其形式为内模PI控制器与切换鲁棒滑模控制器的线性组合,可使系统具有良好的扰动抑制能力。考虑到纯微分跟踪器的实现困难和对高频噪声的放大作用,采用不完全微分进行近似,同时反馈控制器可根据系统期望性能指标进行解析整定。仿真结果表明,所提方法不仅使得交流伺服系统具有较好的设定值跟踪和扰动抑制特性,而且对于系统参数摄动具有更好的鲁棒性。
文摘多粒度群决策是从决策信息中的多粒度特征出发,利用粒计算模型对群决策问题进行高效建模与分析的过程.现有多数多粒度群决策方法仅可提供单一的决策结果,然而不同方法带来的决策结果往往存在差异.为了深入探索犹豫模糊语言信息系统中的稳健型多粒度群决策方法,依据多粒度概率粗糙集、MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-plicative Form)和TPOP(Technique of Precise Order Preference)建立一种面向多粒度群决策的新型犹豫模糊语言多粒度计算方法.首先结合犹豫模糊语言术语集与多粒度概率粗糙集,提出犹豫模糊语言多粒度概率粗糙集模型,然后依据离差最大化法计算属性权重与决策者权重,并结合TPOP建立犹豫模糊语言稳健型多粒度群决策方法.最后,通过医学实例验证提出方法的可行性与有效性.
文摘为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先,提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型;然后,通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重,依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型,通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果.通过钢铁行业耗能的实例,证明提出方法的可行性与有效性,总体上,提出的决策模型具备一定的容错力,有助于获得强解释力的稳健型决策结果.
