含离散控制变量的大规模电力系统无功优化

提出了一种求解含离散控制变量的大规模电力系统无功优化的新算法,该方法通过对离散变量构造罚函数并直接嵌入非线性原对偶内点法中,以实现离散变量在优化过程中的逐次归整。文中对罚函数处理离散变量的原理以及其如何与原对偶内点法的直接结合进行了详细论述,并给出了一种新的数据结构以快速有效地求解高阶修正方程。从IEEE 14节点到广东省538节点电网等几个不同规模系统的演算结果可看出,该方法可以有效地处理离散变量,而且具有较好的收敛性和精确性。

地铁列车舒适度最优的自动驾驶过程建模及求解

乘坐舒适度最优是地铁列车自动驾驶研究中的典型问题。文章在考虑地铁列车的牵引/制动特性、运行准点和精确停车等要求的基础上,建立了列车在站间行驶的乘坐舒适度最优驾驶模型;并进一步提出控制变量和状态变量的同步离散化策略,将决策变量无限维的最优驾驶问题转化为一个决策变量为有限维的凸二次规划问题;采用带预测校正的原-对偶非可行路径跟踪法求解,最终获得乘坐舒适度最优的驾驶策略。最后,文章采用一个地铁列车在站间行驶的实际案例进行了仿真计算,结果表明本文所提出的方法可以有效求解乘坐舒适度最优驾驶问题。