基于惯导角度量测的轨道平面最佳线形参数估计算法

轨道线形分段及线形参数优化是铁路轨道既有线复测工作的核心.基于惯导角度量测数据,提出了一种轨道平面线形分段及最佳线形参数估计算法.所提算法根据轨道线形变化规律,利用组合迭代的方法计算轨道的最佳线形参数.该算法将轨道平面线形确定建模成优化问题:首先根据定长曲率曲线最小二乘拟合斜率变化对轨道进行概略分段;然后基于量测数据拟合轨道线形;最后使用组合迭代算法进行精确分段并确定最佳线形参数.仿真算例结果表明,所提算法结果优于现有人工判定算法——基于两组不同分段点的线形参数拟合结果,与穷举法结果更为接近,所提算法均方根误差(RMSE)仅比穷举法高4.93%,但计算量仅为穷举法的0.02%.西安地铁三号线的实测结果也验证了所提算法的有效性.

基于边云协同的建筑能源系统分布式供需协同优化

建筑能源系统能耗总量巨大且用能弹性高,具有很大的节能优化潜力,其提效节能被认为是降低能源电力系统终端碳排放、实现“2030碳达峰、2060碳中和”国家战略目标的重要途径之一.然而,建筑能源系统节能优化面临人员行为与系统能耗交互影响、多种能源介质时空多尺度耦合与供需能量平衡等建模挑战,以及系统决策空间随建筑规模指数增长的维数灾计算复杂性挑战.针对上述挑战,本文从信息物理融合的角度出发,提出了基于节点–流量模型的建筑能源系统分布式优化模型,刻画了电、气、热等能源物理网络与信息网络的交互影响,实现了局部数据采集和计算的一体化结构设计,支撑边云协同计算体系.进而,设计了基于边云协同的分布式迭代优化算法,证明了算法的收敛性,可实现建筑能源系统供需协同优化,并大大降低了对全局信息的依赖性和通信需求.本文以6种不同规模下实际建筑系统的数值测试结果,验证了所提方法的性能和有效性,特别在大规模建筑能源系统上具有良好的应用前景.