基于凸差规划的不完整数据填充聚类

为了提升聚类性能,文中提出基于凸差规划(DCP)的不完整数据填充聚类算法.采用DCP对核模糊C均值目标进行凸差化改造,实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程,从理论上证明交替优化的收敛性.在UCI数据集上的实验验证文中算法在缺失数据填充和聚类上的优势.

基于凸差规划的有源配电网电压无功协调控制方法

分布式电源的高渗透率接入加剧了有源配电网的电压波动,以静止无功发生器和分布式电源逆变器为代表的新型电力电子装置作为连续无功源可以对配网电压进行快速的实时调节,给配电网的运行方式带来了巨大变革。本文提出了一种基于凸差规划的有源配电网多时间尺度电压无功协调控制方法。首先,建立了有源配电网电压无功协调控制时序模型;通过线性化和凸松弛处理,将原非凸非线性优化模型转化为可有效求解的二阶锥规划模型,并采用凸差规划方法进行求解,保证凸松弛的准确性满足计算精度要求;最后,基于改进的IEEE33节点系统验证了本文方法的正确性和有效性,通过各种电压无功调节手段的协调配合,在改善配电网电压水平的同时,提高配电网运行的经济性。

多电压等级配电系统智能软开关协同配置

配电网逐步发展成为光伏、电动汽车等新型源荷的主要承载平台,面临的电压越限和线路过载等问题逐步加剧。柔性配电装置具有良好的调控能力,成为提高配电网运行灵活性的有效手段。已有的柔性化升级主要面向中压或低压配电网,多电压等级配电网柔性互联的潜力被忽视。因此,该文开展多电压等级配电系统智能软开关协同配置方法研究。首先,提出多电压等级配电系统智能软开关协同配置策略;其次,在计及源荷不确定性影响下,考虑源荷典型场景的概率化波动,建立多电压等级配电系统智能软开关协同配置模型。最后,为实现大规模优化配置模型的可靠收敛,采用凸差规划算法进行求解。选取实际配电网算例对优化配置模型和求解算法进行验证,结果表明,所提方法可以有效解决多电压等级配电系统智能软开关协同配置问题,支撑配电网承载高比例新型源荷,在提高系统运行安全性的同时具有更好的经济效益。

基于DC规划的鲁棒模糊核聚类算法

对以径向基核函数和欧拉核函数为代表的鲁棒模糊核聚类算法进行非凸优化,以改善聚类算法目标函数非凸导致的局部解问题.采用凸差规划(DCP)将目标函数转化为2个凸函数之差的形式,减缓局部解的不良性,提高聚类性能.采用凸差算法(DCA)优化求解DCP问题,能快速搜索到相对更优的解,并保持聚类的鲁棒性.在UCI数据集上的实验验证基于DCP的鲁棒模糊核聚类算法对大规模数据集表现出相对更优的聚类性能.

NOMA网络中考虑回程约束的联合资源分配算法

针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的异构蜂窝网络,提出了一种具有回程容量约束的能效最大化的功率和带宽分配算法。首先,考虑小蜂窝发射功率约束、小蜂窝速率约束和回程链路容量约束,构建了功率和带宽分配模型。然后,对于功率分配,利用凸差(DC)规划和函数的拟凹性将原问题转换为等价的凸问题,并使用凸差迭代法和二分法求得全局最优解;对于回程链路带宽分配,将其转换为可行性问题并给出了解析解。仿真结果显示,该方案的能量效率高于相同场景中的已有方案。