柔性多状态开关多端口协调优化调控方法

针对配电网中高渗透率新能源消纳能力提升和馈线均衡与系统运行降损需求,提出了柔性多状态开关多端口协调优化调控方法。算法分为2层,分别是参考点优化层和斜率优化层。在参考点优化层,基于源、荷长时间尺度预测数据,考虑交流馈线负载率均衡约束、开关端口功率交互方向及损耗约束以及系统潮流、运行安全等约束,以最小化系统运行成本为目标,对各端口运行参考点进行优化。在斜率优化层,基于参考点优化层所得的端口功率交互方向和运行参考点,根据指令更新间隔期间短时间尺度源、荷预测数据,考虑各端口有功、无功下垂控制约束和有功、无功容量耦合约束,以降低运行损耗为目标,对下垂斜率进行优化。算例仿真结果表明,所提出的柔性多状态开关调控方法可以有效降低系统运行损耗,实现不同馈线的功率资源优化共享;此外,基于蒙特卡洛模拟,说明所提出的方法对于间歇性新能源与负荷的发用电功率波动有较好的适应能力,可以有效降低系统状态的越限风险。

普适计算中的定位误差分析

在二维空间定位服务中,通过对定位过程中产生的误差区域进行分析,提出了参考点优化选择定理,参考点优化选择定理表明在室内定位过程中有针对性选择参考点能使定位误差最小,为室内环境中布置和选择定位参考点提供了相应的理论基础.在此基础上,对传统定位算法进行了改进,提出了定位参考点优化选择算法(RNOS).RNOS算法以参考点与未知节点之间位置关系为基础,通过选择出合适的参考点来计算未知节点的位置,可以提供更准确的定位信息.仿真实验表明本文所提出的参考点优化选择算法能更好地满足对普适终端实时定位的需求,且具有较高的定位精度.

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术(LiDAR)的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。