基于模糊区间算法的多能耦合系统电能流潮流计算

传统的电能流潮流计算方法往往无法有效处理多能量源之间的复杂耦合关系。为此,研究基于模糊区间算法的多能耦合系统电能流潮流计算方法。基于电热耦合理论,构建以电力、热力系统以及电联产机组等耦合单元为主的电热耦合系统电能流潮流模型,合理定义耦合系统各不确定性状态变量区间范围,并利用模糊数理论,梯形模糊化耦合系统各状态变量区间,通过双层抽样法,完成电热耦合系统电能流潮流模型求解工作,获取系统各状态变量模糊区间解。实验结果表明:所提方法可准确获取多能耦合系统各状态变量模糊区间解;当电热负荷扰动较大时,热网管道流量模糊区间上下限波动较为剧烈,会增加热网流量越限的风险。

近似质心在区间二型模糊聚类中的应用

针对现有质心求解算法仍具有较高计算复杂度,导致区间二型模糊C均值聚类算法(Interval Type-2 Fuzzy C-Means,IT2FCM)运行速度不理想问题,提出了半数迭代法和一次迭代法两种近似质心求解算法。首先,在直接求解转换点问题质心求解算法(A Direct Approach for Determining the Switch Points in the Karnik–Mendel Algorithm,DA)的基础上,借助二分查找思想,构造出基于二分查找的质心求解算法;接着,以该算法为基础,通过限制查找范围,考虑两个转换点之间关系的性质和计算差值的技巧得到半数迭代法;最后,考虑只进行一次查找得到一次迭代法。在UCI上的5个数据集上(IRIS、SEEDS、WINE、WIFI_LOCALIZATION和HTRU2)验证了两种算法的聚类性能并没有因为求解的是近似质心而降低;进一步在ANURAN CALLS数据集上构造了8组数据量递增数据用于验证基于不同质心求解算法的IT2FCM和基于提出的近似质心求解算法的IT2FCM运行速度,实验结果表明:基于近似质心求解算法的IT2FCM运行速度较快,所以提出的近似质心求解算法能够在一定程度上缓解IT2FCM复杂度过高的问题。