基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法

针对目前分布式光伏电源大规模接入配电网中带来的问题,提出了基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法。采用数据驱动顺序选择方法确定C-Vine Copula模型中变量的最优顺序,结合拉丁超立方采样方法和场景评估指标,构建典型负荷-资源相关性场景。在生成的典型场景的基础上,建立了基于广义Benders分解的光伏接入规划模型。该模型分为光伏规划主问题与配电网运行子问题,采用线性规划与最优潮流的方法进行求解。在IEEE 33节点系统网架开展算例分析,结果表明,提出的典型场景生成方法比传统方法的资源误差与负荷误差减少50%以上;规划模型求解所需的计算量减小为原来的11%,计算时间缩短为原来的9%。

结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法

发热门诊是抗击疫情最前线,发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要,需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题,首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模,定量评估系统中等待服务的患者数目,基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步,为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法,对此复杂优化问题加以高效求解。最后,利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析,验证了所提出算法的排班结果,显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。

基于Benders分解算法的反恐应急设施选址-定容-分配问题

反恐应急设施的合理布局和资源配置可缩短救援到达时间并提高应急效率。对已有反恐应急设施选址研究拓展,进一步考虑设施容量有限的情形,并将袭击前后关于应急设施的选址、定容和救援物资分配问题进行集成考虑。将该问题构造为三层规划模型,上中下各层规划分别对应袭击前的选址定容问题、袭击时的袭击点选择问题和袭击后的救援物资分配问题。利用下层规划的对偶变换转化为双层规划,并设计Benders分解算法求解。最后,结合南疆交通网络进行仿真分析,验证了模型和算法的有效性。

基于广义Benders分解的启发式机组组合优化

电力系统机组组合问题是一个高维、离散、非线性的工程优化问题。提出了一种基于Benders分解的启发式算法。该算法一方面充分利用研究时段负荷曲线的特征,将问题进行解耦,减小被研究问题的规模。另一方面,利用Benders分解算法在混合整数规划中的有效性,提高了解决问题的效率。算例表明该方法效率高、结果稳定,有较好的实用价值。

基于Benders分解优化算法的区域能源供给服务网络系统规划方法研究

能源互联网是实现我国能源革命目标的关键手段之一,然而其多能互补的特点增加了能源供应的复杂性,从而影响到区域范围内系统能源供应的协调有序。为探索这一问题的解决方法,针对小范围内的能源供给服务网络的系统规划问题开展了研究,建立了以总成本函数为目标函数、考虑多能互补的系统负荷约束、系统安全性约束函数为主要约束的区域能源供给服务网络优化模型,运用Benders算法将问题分解为主问题和子问题并对模型进行求解。以华北某市郊区的区域能源规划为案例进行能源供给服务网络的规划,并与传统规划模式进行对比分析。结论表明,由于考虑了热电负荷之间的耦合关系,并在需求约束中引入了电转热替代环节,使得所提出的模型能够在系统的规划和运行阶段都选择更优的策略,从而在经济性上相较于传统工业规划方法具有更强的竞争力。

计及CO2排放机组组合问题的加速广义Benders分解法

提出求解计及C02排放机组组合（unitc〇mmitment，UC)问题的一个加速广义Benders分解法：首先建立相关问题的一个近似混合整数二次规划模型；然后根据UC问题特点提出一类简单却非常有效的整数割平面，并基于该割平面以及其他一些加速技术构造求解UC问题相应模型的加速广义Benders分解法；最后将所提方法在10.100台机组24时段等6个系统上进行数值测试。与其他方法相比较，本文所提方法测试结果较优，说明所提方法是有效的，从而为有效求解相关UC问题提供了一条新的途径。

经典Benders分解算法解析

随着计算机技术的飞速发展,对于大规模非线性运算问题的计算方法的研究也越来越受到人们的关注。本文介绍了一种经典的Benders分解算法,该算法常用于求解像最小整数非线性规划和随机规划问题之类的计算难题。

基于鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的电动汽车充电负荷短期预测

针对目前电动汽车充电负荷预测精度不足的问题,提出了一种结合互补集合经验模态分解和鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的组合预测方法。首先,利用互补集合经验模态分解将电动汽车充电负荷时间序列分解成多个固有模态函数分量和一个残差分量。其次,对于分解后的固有模态分量容易出现冗杂信息,利用样本熵对分解后数值相近的固有模态分量进行相加重构,降低冗杂程度。最后,考虑广义回归神经网络的预测效果与平滑因子的数值有很大关系,利用鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的平滑因子,进而对电动汽车充电负荷进行短期预测。仿真表明,所提出的预测方法可以有效地提高电动汽车充电负荷的预测精度,具有较高的实用性。

经典Benders分解算法解析

随着计算机技术的飞速发展，对于大规模非线性运算问题的计算方法的研究也越来越受到人们的关注。本文介绍了一种经典的Benders分解算法，该算法常用于求解像最小整数非线性规划和随机规划问题之类的计算难题。

静态安全约束下基于Benders分解算法的可用传输容量计算

在电力市场环境下,可用传输容量(ATC)是反映输电线路可用于交易的剩余容量的重要指标。文中以最优潮流为基础,采用Benders分解方法将考虑静态安全约束的ATC计算问题分解为一个基态主问题和一系列与各预想事故有关的子问题。主问题用来处理基态潮流和相应约束以及由子问题所返回的Benders割(cut)约束,而各子问题用来处理各预想事故和形成相应的静态安全约束。文章给出了相 应的数学模型,并提出了两种改进的求解策略。4节点和IEEE30节点系统的计算结果表明了该方法和求解策略的有效性。

基于广义Benders分解的分布式热电联供机组规划方法

在分布式热电联供系统中,用户需要优化选择机组组合和系统运行方案,这样可以使得生产成本最小,减少二氧化碳的排放。为此,分布式热电联供机组的规划需要综合考虑热负荷、电负荷和可选的机组方案,以及系统未来的运行情况。在综合考虑了热电联供机组的初始投资及其模拟运行时组合效益的基础上,建立了以系统等年值费用最小为目标的精细化数学规划模型。在规划模型中,存在大量的整数变量,同时模型本身是非线性的,应用广义Benders分解方法对该模型进行了求解。通过算例的规划与仿真分析,表明所述方法可以更加准确地规划出热电机组的类型及台数,系统能够取得更佳的经济效益。

基于Benders分解的鲁棒最短路算法

为了研究路段行程时间不确定条件下的最短路问题,采用区间数据表示路段行程时间,介绍了鲁棒偏差和鲁棒成本的概念,并据此给出鲁棒最短路的定义,运用鲁棒优化中的min-max准则构建了鲁棒最短路问题的混合整数规划模型。通过固定路径决策变量将鲁棒最短路问题分解为子问题和主问题,同时结合对偶理论给出子问题的对偶模型。在此基础上设计出鲁棒最短路问题的Benders分解算法,采用AMPL编程实现算法并调用CPLEX进行求解。并在一个仿真网络中对本研究方法进行了验证分析。研究结果表明,相较于传统最短路Dijkstra算法,本研究方法求得的鲁棒最短路在不确定网络中具有更强的可靠性,设计的算法迭代效率较高,能迅速缩小迭代范围并找到最优解。

铁路集装箱运输动态服务网络设计及Benders分解算法

充分考虑箱流的中转方案,研究铁路集装箱运输动态服务网络的设计方法。以总成本最小为优化目标,构建了铁路集装箱运输动态服务网络设计的线性规划模型。根据模型特点,采用Benders算法进行求解,将问题分解为服务网络设计的主问题及箱流分配的子问题,通过计算子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面,由此进行迭代求解。为克服算法收敛速度慢的缺点,在主问题模型中添加有效不等式,使主问题更加紧致。以北京、郑州等集装箱办理站构建的运输网络为例,验证了模型和算法的有效性。算例结果表明,对于求解大规模的集装箱运输动态服务网络设计问题,改进后的算法运行46 s得到优化解,GAP为1.56%,未改进的Benders算法运行相同时间后,GAP为45.17%,改进策略的运用有效提高了计算效率;所得服务网络的总成本比所有箱流均采用直达运输模式服务网络的总成本减少了20%;与现有集装箱班列开行方案相比,优化后的班列发车时段、开行频率在满足运输需求的同时,保证了各组箱流能在规定运到期限内送至目的站。

基于Benders分解法的电热综合能源系统低碳经济调度

电、热系统协调运行能够提高电力系统的灵活性,缓解我国“三北”地区供暖期间的弃风问题。提出一种综合能源系统低碳经济调度模型,并建立极限消纳风电的储热放热速率与电锅炉电功率的综合协调模型。针对电、热系统信息的隐私性问题,采用Benders分解算法对模型进行求解。算例仿真分析5种情景下系统储热和电锅炉对风电消纳的促进作用,比较电锅炉加装在热网始端、中间及末端对热网热损失的影响,最后,通过对比不同储热放热速率与电锅炉电功率协调供热的系统弃风情况,验证所提极限消纳风电的储热与电锅炉综合协调模型的正确性。

多车场车流分配的广义指派模型及其分解算法

将多车场车流分配问题等价为一个广义指派问题，然后用ＳＡ算法将其分解为单车场问题，最后用修正的Ｃｌａｒｋｅ－Ｗｒｉｇｈｔ启发式算法给出单车场问题的所有巡回路线．

Fuzzy关系广义分解的一种算法

给出了一种在[ρ(R) ]mn 步内寻找到一个n×ρ(R)阶Fuzzy矩阵A和一个ρ(R)×m阶Fuzzy矩阵B使R =A⊙B成立 (其中 ,⊙为两Fuzzy矩阵的max -min合成运算 ) ,从而计算出给定Fuzzy矩阵R的Schein秩 ρ(R)

带约束广义变分不等式问题的一般分解算法的收敛性分析(英文)

本文考虑如下带约束广义变分不等式问题的增广Lagrangian对偶理论:寻找一点x∈Γ使满足,〈F(x),y-x〉+φ(x,y)-φ(x,x)≥0,y∈Γ,其中,Γ={y∈X｜Θ(y)∈-C}.对于求解这类一般变分不等式问题的基于增广Lagrangian对偶理论分解算法,本文给出了算法的收敛性分析.

广义行(列)对称矩阵的QR分解及其算法

对广义行(列)对称矩阵的QR分解和性质进行了研究,给出了广义行(列)对称矩阵的QR分解的公式和快速算法,它们可有效减少广义行(列)对称矩阵的QR分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度。同时讨论了系统参数估计,推广和丰富了两文(邹红星,王殿军,戴琼海,等.行(或列)对称矩阵的QR分解.中国科学:A辑,2002,32(9):842-849;蔺小林,蒋耀林.酉对称矩阵的QR分解及其算法.计算机学报,2005,28(5):817-822)的研究内容,拓宽了实际应用领域的范围,并修正了后者的错误。

一类广义中心(反)对称矩阵奇异值分解及其算法

研究了具有中心对称结构矩阵的奇异值分解,矩阵的奇异值分解公式及Moore-Penrose逆的快速算法,能极大地节省求该类矩阵奇异值分解和Moore-Penrose逆时的计算量和存储量。

改进VMD与广义互相关在供水管道泄漏定位中的应用

针对管道泄漏定位时,采集到的泄漏信号会受到噪声干扰而影响定位精度的问题,提出了一种参数自寻优变分模态分解结合广义互相关的定位方法。首先,在现有的频域加权函数的基础上,提出了一种复合加权函数,对不同的频域加权函数在供水管道泄漏声信号下的性能进行研究;其次,利用高斯变异和量子行为对粒子群进行优化,建立复合指标排列熵/互信息熵作为适应度函数,改善粒子在求解过程中的多样性;然后,通过改进的粒子群算法优化变分模态分解(VMD)最优参数组合,实现对信号的降噪处理。实验结果表明,文中方法在供水管道泄漏情况下具有更高的定位精度,平均相对定位误差仅为3.7%,且最大误差也只有8.0%,能够有效地滤除原始信号中的噪声干扰。