图中点对偶的几个着色定理及算法

探讨了简单图Ｇ＝（Ｎ，Ｅ）中不邻接点的着色问题，给出连通的简单图中，点对偶在ｒ（Ｇ）＝ｋ着色中为同色和异色的性质，色数的存在区间等，提出了求简单图色数的一种较有效的算法．

基于对偶点和扩展图结构的化工厂管网建模研究

本文在现有管道建模研究的基础上，提出了用"对偶点"描述管道构件（管子、管件和设备）的局部连接约束及用扩展的图结构描述管道整体拓扑结构的建模方法．文中分析了管网结构的组成规律及原有建模方法的不足，论述了用对偶点抽象构件之间拓扑约束的方法，并由此实现了用一致的拓扑结构描述管子、管件、设备，给出了基于复边表示的管网图的严格数学定义，通过扩展权域建立了完整的管网图的邻接表结构．

电力系统无功优化的原对偶内点算法及其应用

以电力系统中电压无功优化的非线性规划模型为基础,采用原对偶内点算法进行全局寻优;并在此基础上提出了一种预测校正方法,该方法通过协调解的最优性及可行性之间的关系提高算法的收敛性。对IEEE14节点和IEEE30节点系统的分析表明,带有预测校正方法的原对偶内点算法较单纯的原对偶内点算法所需迭代次数少,计算速度快,收敛性好。

基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化

现有的日前无功优化模型较少考虑次日电压稳定问题,且算法无法准确处理离散变量及时段间耦合约束。针对此现状,提出了一种计及分区动态无功储备的日前无功优化模型,并采用分支定界—原对偶内点法对其进行求解。在求解过程中,利用分支定界树使离散变量逐步逼近离散值,通过合理的分支剪支策略满足离散变量的时段间耦合约束,将日前无功优化问题转换为一系列仅含连续变量的单时段无功优化问题进行求解。IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明了所提模型与方法的有效性。

基于原对偶内点法的电压无功功率优化

文章以电压无功优化的二次规划模型为基础，对原对偶内点法进行了扩展，使之能处理电压无功优化控制中大量的不等式约束。文章提出了一种壁垒参数的选取方法和控制计算步长的策略，并采用了一种有效的预测校正方法来提高算法的收敛性。

基于原—对偶内点法的电压无功实时优化控制算法

提出了一种充分利用稀疏技术的基于原—对偶内点法的电压无功实时优化控制算法。通过引入模糊约束对不可行的探测和处理,并结合电力系统的稀疏特性,提出旨在满足实时控制要求,提高算法速度和可靠性的措施。所提算法在华东电力系统中的试算表明,该方法能够有效地解决大规模电力系统中带有大量不等式约束的电压无功优化控制问题,对不可行能快速、准确地探测和处理。

基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功功率优化

文章结合电力系统的稀疏特性，提出了一种基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功优化控制数学模型，并给出了提高原对偶内点法计算速度的措施。所提算法在实际电力系统中的试算表明，该方法能够有效地解决大规模电力系统中带有大量不等式约束的电压无功优化控制问题；同经典的二次规划法以及采用致密模型的原对偶内点法比较表明，所提算法在速度上有明显的优越性。

基于改进遗传算法与原对偶内点法的无功优化混合算法

基于改进遗传算法和原对偶内点法提出一种求解无功优化问题的混合算法。首先通过改进遗传算法求解无功优化问题中的离散变量,然后采用原对偶内点法求解与已获得离散变量最匹配的连续变量。在改进遗传算法中采用交叉、变异算子并基于可行域规则处理离散约束,有效提高了混合优化算法的整体寻优效率。在IEEE118节点系统中的仿真计算结果验证了本文方法的有效性。该方法已应用于福建电网自动电压控制系统中。

原-对偶内点法最优潮流在电力系统中的应用

结合电力系统的特性 ,提出了一种基于稀疏技术的原 - 对偶内点法求解最优潮流问题 ,它在处理等式约束和变量型不等式约束时 ,能够同时处理函数型不等式约束 ,并且没有新的注入元注入系统。提出了一种新的迭代步长和中心方向的修改策略 ,同经典的牛顿法最优潮流比较表明 ,不需要预估有效约束集和进行试验迭代 ,易于编程实现。

对偶点广义Hough变换算法的改进

对偶点广义Hough变换算法是通过寻找图像中像素梯度值相同的特征点对,并以该特征夹角作为R表索引,来完成表示目标边界信息的R表。但在检测不规则多边形等特殊图形时,由于符合条件的特征点对会有很多,因此在识别时会造成大量的无效干扰投票,甚至无法识别。从理论上分析了原算法产生虚假投票原因,提出了一种改进算法,以几何特征角作为新的索引。实验结果表明,改进是有效的,创建R表时分散了各索引项上的条目数,变换时减少了虚假投票和内存消耗,并提高了识别速度和识别率。

基于原–对偶内点法的复杂电力系统电压崩溃校正控制

给出了在采用原–对偶内点法进行校正控制计算时值得注意的初值选取、中心参数选取等一些问题,并针对福建省网168节点系统的实际数据进行了仿真计算。结果表明,在考虑了这些要点后所求得的结果可靠,能较好地满足实际工程要求。

非线性原-对偶内点法无功优化中的修正方程降维方法

针对无功优化模型中含有离散变量的问题,采用非线性原–对偶内点法进行求解。根据卡罗需–卡恩–塔克条件下修正方程结构稀疏的特点,首先将松弛变量和不等式拉格朗日乘子的增量用决策变量的增量表示,再将其代入修正方程并从中消去变比和无功电源出力的增量,最终降维后方程仅含节点电压幅值及相角、等式拉格朗日乘子增量。在计及变比和无功补偿装置出力的离散性约束条件下,通过增加无功电源出力作为优化变量,保证了修正方程中变比的海森矩阵始终为对角矩阵,扩展了降维处理方法的适用范围。算例结果验证了该降维方法的有效性。

原对偶内点法与定界法在无功优化中的应用

本文将原对偶内点法与分枝定界法综合应用于无功优化过程中 ,采用原对偶内点法进行全局寻优 ,运用分枝定界法进行离散变量 (变压器分接头与电容 /电抗器投切组数 )的归整。针对实际情况 ,本文建立了一个新的综合目标函数。对实际电网的优化计算表明 ,本文算法具有良好的特性。

求解离散无功优化的非线性原—对偶内点算法

针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存问题 ,提出用直接非线性原—对偶内点法内嵌罚函数的新算法。通过对几个不同规模试验系统计算分析 ,并与 Tabu搜索法求得的结果比较 ,证明了该方法是有效的 ,而且在计算速度、收敛性和优化精度上都优于 Tabu搜索法。

基于神经网络和非线性原—对偶内点算法的电网无功优化补偿

在简要分析了传统的电力系统无功优化的方法后 ,针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存的问题 ,提出了用神经网络对补偿后电网的质量参数进行预测 ,并结合求解无功优化的非线性原 -对偶内点算法进行全局寻优 ,实现对电网无功优化补偿的控制方法 .结果表明 ,该控制系统提高了系统的功率因数 ,减少了系统的损耗 ,初步解决了电网参数复杂、补偿系统难以建模等问题 。

行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知

基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零(近似零)系数定位能力差而导致重构效果不好的缺点,本文提出一种新的行阶梯矩阵做观测矩阵,用对偶仿射尺度内点重构算法对语音进行压缩感知与重构,并对该算法下的重构性能进行理论分析.语音压缩感知仿真结果表明,在离散余弦基下,压缩比(观测序列与原始序列样值数之比)为1∶4时,行阶梯观测矩阵下的平均重构信噪比比随机高斯观测矩阵下提高9.73dB,平均MOS分比随机高斯观测矩阵下提高1.22分.

基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法和分支定界法的最优潮流研究

针对严格最优潮流模型的精确求解提出了一种新算法。新算法将基于扰动KKT(Karush鄄Kuhn鄄Tucker)条件的原始-对偶内点法和分支定界法巧妙结合,运用分支定界法的分支处理对离散变量进行整数逼近,同时采用基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法求解系列松驰问题,然后通过剪支处理和逐层定界达到收敛,实现了精确求解严格最优潮流的目的。此外,新算法将原问题的可行域进行逐步细分实现了全局寻优性。通过对IEEE14-118节点测试系统的数值仿真和不同算法的比较分析,证明了该算法是行之有效的。

基于Hough变换的图象检测对偶点法

提出了图形边界对偶点的概念 ,证明了对对称图形对偶点的存在性及其关于平移、缩放和旋转组合变换的不变性 ;结合 Hough变换 ,建立了一种快速的图象检测方法 ,详细给出圆和椭圆检测的对偶点算法 ,并补充了文献 [1]中公式的不足 .实验结果表明 ,该对偶点法除保留了 Hough变换法的容错性和鲁棒性外 ,还具有很快的计算速度 ,而且可以灵活地应用于解决一些较难的图象检测问题 .

基于原–对偶内点法的节点边际电价计算

节点边际电价在电力交易和处理输电阻塞中具有重要作用。文中建立了计算节点边际电价的线性规划模型,分析了利用传统线性规划方法求解节点电价存在的困难,提出了基于原–对偶内点法的节点边际电价计算方法。对典型的6节点电力系统进行了计算验证,结果表明,所提出的方法计算结果符合理论要求,计算速度快,收敛性好。

基于原-对偶内点法的二次电压-无功功率优化

基于原对偶内点法对电力系统的电压无功优化问题进行了分析．首先对原对偶内点法进行了扩展，使之能处理电压无功优化控制中大量的不等式约束；此外，提出了一种新的壁垒参数和步长的控制策略，并采用了一种有效的预测校正方法来提高算法的收敛速度．实际电网中优化计算表明。