基于Master/Slave模式的CT同时代数重建的并行进程

Mastel/Slave模式,又称主从模式,是一种并行程序设计思想。本文介绍了同时代数重建法(SimultaneousAlgebraicReconstructionTechnique,SART),并简化、改进了该算法:讨论了SART算法的并行性和基于Master/Slave模式的并行进程:通过算法复杂度分析和在以客户/服务器((Cient/Serve)模式组建的局域网上的网络并行重建试验,证明了该并行进程能较大地提高SART算法的时间效率。

考虑碳排放的新能源电网电力交易动态定价方法

随着“双碳”目标的持续推进,传统的电力交易体系面临新的挑战。为促进实现碳交易与电力交易市场的衔接,文章在考虑区域碳排放的基础上提出了一种基于电网需求侧响应的电能定价方法。首先,考虑碳减排激励及可控负荷参与调峰响应的经济补偿,建立考虑碳排放及调峰成本的负荷调动成本模型;然后,基于博弈思想,将需求侧储能装置及可控负荷作为灵活性资源,制定了需求侧参与的电能定价体系,并构建了1-K型Stackelberg主从博弈决策模型;最后,针对定价问题的非线性特点,采用遗传算法的逆向归纳法对模型进行求解,并进行了实例验证。仿真结果表明,文章提出的考虑区域碳排放的新能源电网电能定价方法能够促进电力系统的最优运营,可实现新型配电网效率、效益双提升。

Master-Worker模式的并行关联规则挖掘算法

随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,从而产生了大量的数据;如果使用传统的数据挖掘技术从庞大的数据中挖掘出有价值的规则、模式等将需要巨大的计算资源,而且会花费很长的时间;在考虑到挖掘的效率,负载平衡,运行环境,节点状态等多方面因素的基础上,文中提出了新的并行数据挖掘算法;各个并行计算单元之间采用全局通讯模式—Master-Worker模式来进行互相通信,降低了并行数据挖掘的通信成本,提高了挖掘的效率,缩短了挖掘的时间;最后,通过worker节点和Master节点的实验,采用一多属性的大数据量的数据库,将实验结果与串行算法进行了比较,实验结果验证了该算法的有效性以及在大数据集挖掘应用中的优越性。

并联级联H桥电源电流跟踪优化与环流抑制的模型预测控制

分布式控制在级联H桥(CHB)变换器并联的电源中可提升输出容量及可靠性。然而,常规分布式控制器可能由于硬件或控制参数的不匹配而导致输出功率不平衡,从而在CHB支路之间形成不稳定的环流,这将导致:①支路电流的稳定性与跟踪性能变差;②均流电抗器易饱和。对此该文提出一种基于Luenberger观测器状态重构的主从模型预测控制,所提策略可以实现参考电流跟踪和环流抑制的控制优化。此外,通过载波可以轻松实现级联H桥交错和并联控制器同步,从而固定开关频率。基于推导出的电流预测模型,当多个并联CHB支路具有不同的输出功率时,可以实现优化的电流跟踪响应并消除环流。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

基于模糊PID的多电机并联运行主从控制仿真

采用目前方法对多电机并联运行进行主从控制时,没有构建电机的动力学模型,导致方法的鲁棒性差、同步性能差。提出基于模糊PID的多电机并联运行主从控制方法,在主模块动力学建模的基础上构建电机动力学模型,并在PID控制器中引入粒子群算法,采用粒子群算法对PID控制器的参数进行优化,利用优化后的模糊PID控制器完成多电机并联运行的主从控制。仿真结果表明,所提方法可以有效地补偿模糊PID控制器的输出误差,鲁棒性较好,所提方法获得的转动位移曲线与主动电机转动位移曲线基本相符,说明其同步性能好。

一种减小双电机转矩差的主从结构模型预测直接转矩控制优化控制策略

以典型的主传动双电机刚性连接系统为对象,以双电机同轴连接的数学模型和预测控制方式为出发点,针对双电机主从控制下的转矩动、稳态均衡问题,提出1种双电机主从结构模型预测直接转矩控制(model predictive torque control,MPDTC)优化控制策略。该策略在二步预测MPDTC传统代价函数的基础上,引入误差反馈闭环预测,并结合主从转矩统一化和主从电机转矩差限制项设定,分别对启动、稳态和动态阶段进行深度优化配置,形成模型预测新型融合代价函数,最终达到分阶段抑制的转矩误差效果。仿真与实验验证结果表明:所提出的主从控制策略能进一步抑制稳态转矩脉动并减小负载突变及系统参数摄动下的动态转矩差,实现两电机间的转矩均衡和系统动态性能的整体提升。

基于主从博弈的多柔性负荷两阶段优化调度

随着电动汽车等柔性负荷的快速发展,园区运营商作为柔性负荷参与需求响应的引导者起着重要作用。为此,有效协调园区运营商定价策略与多柔性负荷的用电行为显得尤为重要。针对上述问题,提出一种园区运营商-柔性负荷层面的日前-日内两阶段调峰优化模型。在日前阶段基于主从博弈建立以园区运营商削峰填谷并兼顾自身利益的上层优化模型,下层建立以柔性负荷用电费用最小的下层优化模型;日内为应对预测偏差,基于模型预测控制对柔性负荷进行合理调控以平滑电网联络线跟踪日前调峰计划。最后通过算例分析,所建立两阶段优化模型可实现园区运营商与柔性负荷间的共赢,结果可为多柔性负荷参与需求响应提供重要借鉴。

基于快速非支配排序遗传算法的阻尼器多目标优化布置

将快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和并行遗传算法相结合,提出内嵌NSGA-Ⅱ的粗粒度-主从式并行遗传算法。该算法将种群分为多个子种群,每个子种群可独立并行执行NSGA-Ⅱ操作;达到迁移周期时,子种群之间执行迁移操作;完成迁移后,子种群再次独立并行执行NSGA-Ⅱ操作。以最大层间位移角和最大楼层加速度为目标函数,对14层消能减震钢框架结构上的阻尼器布置位置进行优化分析。结果表明:该算法既实现多目标优化,又提高优化速度;对比常规隔层布置方法,该算法可使结构的层间位移角减震系数和加速度减震系数分别至少提高16.82%和16.01%。

基于博弈的多综合能源微网系统优化运行策略

针对考虑综合需求响应和电能交互的冷热电联供多综合能源微网系统,提出一种基于博弈的多综合能源微网优化运行策略。首先,建立各微网运营商与用户之间的双层主从博弈模型,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件和强对偶定理将双层优化模型转化为单层线性优化模型,以便于快速求解;其次,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)对合作联盟中各微网运营商进行分布式优化求解,以保护各微网运营商的信息隐私,针对含电能互济的微网运营商之间利益分配问题,提出基于Shapley值法的合作博弈运行策略;最后,通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。

六相双机共轴驱动系统的主从式控制策略研究

双电机共轴驱动是针对传船舶电力驱动的一种有效途径,为解决快速跟踪性和容错性问题,根据双Y移30°六相异步电机的结构,建立两相旋转坐标系下的电机数学模型,并利用Matlab/Simulink完成共轴双电机S函数建模。在单电机矢量控制基础上,研究六相双电机共轴驱动系统主从控制策略并进行仿真分析。仿真结果表明:主从控制式六相双机共轴驱动系统在正常工作情况下,跟踪性能良好,具有较好的抗负载扰动能力;在故障情况下,能合理改变两电机输出比例,确保故障电机不过载。

主从控制变流器电压比例分离控制策略

主从控制的并联变流器在发生通信丢包时,若负载突变则会造成主从机不均流甚至过流停机。此处提出一种电压比例分离控制策略,主机电压环采用比例积分(PI)控制,其中比例控制器参数分离为稳态比例项和动态比例项;从机增加电压环控制,采用比例控制器且参数与主机动态比例项相同。首先对主从变流器系统进行建模,在此基础上提出电压比例分离控制策略,进一步分析了该策略的均流原理。实验结果表明所提策略能有效解决通信丢包下主从控制变流器的不均流问题,验证了所提策略的正确性和实用性。

双感应电机驱动振动筛的控制同步研究

以振动同步方式作为工作机理的振动筛在社会产生中已不能满足工艺需求,通过引入控制方法来实现零相位差状态,实现增加振幅的目的。根据机械动力学理论将振动筛的运动状态转化为双机驱动振动系统动力学模型,对振动系统实现同步运动的同步性条件和稳定性条件进行推导和分析;整体基于主从控制策略,采用模型预测磁链控制策略设计了单台感应电机的转速控制器,在单神经元PID控制中引入前馈控制,设计了相位控制器来实现两偏心转子零相位差状态;根据动力学模型在Matlab/simulink中搭建仿真模型,通过仿真表明提出的控制策略、方法是有效的,并具有稳定性;将提出的控制方法与其他控制方法进行仿真比较,结果表明该控制方法的同步控制效果更好,快速性更好。

履带式装备电液行走同步控制动态特性对比

研究履带式装备电液行走同步控制的3种策略———并行式控制、主从式控制、交叉耦合式控制的控制特点及动态特性。建立电液行走同步控制数学模型,并针对每一种控制策略分析其控制流程,搭建传递函数框图,对可能的动态特性进行预测。以锚杆转载机组的履带行走系统为研究对象,通过实验得到其在空载和负载2种情况下3种控制策略的动态响应曲线。对比发现并行式控制针对目标转速的响应时间最快,左右马达同步误差最大;交叉耦合式控制针对目标转速的响应时间最慢,左右马达同步误差最小;主从式控制相应特性介于两者之间。实验结论有助于在不同工况要求下选择不同的同步控制策略。

改进型预测函数在并联DC-DC中的应用

针对并联DC-DC开关电源主从模块电流分配精度不均以及面对负载扰动下动态性能、稳定较差等问题,提出一种基于主从均流的并联方法和将分数阶PID与预测函数(PFC)相结合的控制策略。对预测函数算法进行改进:首先,利用v步离散方法对BUCK变换器进行分段仿射建模(PWA);其次,在保留预测函数控制基础上,引入分数阶PID思想,得到一个新的二次型指标函数;最后,将其与传统PI控制输出效果作对比,利用MATLAB仿真去检验分数阶预测函数(FOPID-PFC)控制策略的可行性和可靠性。仿真结果表明:提出的分数阶PID预测函数,在均流精度上比传统PI高,在面对负载加、减的情况下,超调量和调节时间分别降低了234 mv、170μs和221 mv、210μs,由此验证了BUCK变换器并联系统中,基于主从均流的分数阶预测函数控制策略总体性能优于传统PI控制,且主从模块的电流分配精度也满足预期设想。

电网实时电价混合博弈策略与优化方法

为保证电力资源的合理分配,基于区块链技术建立电网实时电价的电力交易系统,区块链网络实现点对点和多点向传输,并加入共识机制POSS。建立多主多从博弈模型,售电公司与用户进行主从博弈,用户根据电价选择最佳的用电负荷,各售电公司在最优控制策略时达到博弈均衡,采用分布式算法计算均衡状态。对恶意电力主体进行识别并修正其错误的用电需求数据和供电数据,实时电价修正优化模型得出最优实时电价。实验结果显示,电力交易系统的实时电价下的用户负荷峰谷负荷差值最小,用户的最大负荷为2558 MW,用户效益在3000万元以上。

基于Stackelberg主从博弈多目标模型的综合能源优化调度

为进一步提高综合能源系统的灵活性和经济性,将分布式能源站作为综合能源系统的研究对象,建立了能源站收益模型和用户获能满意度模型,在用户获能满意度模型内部,以用户获取最大综合效能和用户满意度构成多目标函数。在传统博弈模型基础上增加对用户满意度的考虑,将能源站作为决策者,用户作为反应者建立Stackelberg主从博弈模型,并通过天牛须分布式算法对模型进行求解。算例仿真结果表明,Stackelberg博弈在考虑用户满意度和新能源参与下的综合能源系统中有良好的适用性,天牛须分布式算法在对目标优化模型求解具有良好的可行性,最后验证了不同程度新能源接入系统时对系统的影响。

基于主从控制的逆变器并联系统研究

基于主从控制的逆变器并联系统由 3个采用输出电压瞬时值和滤波电感电流瞬时值双闭环反馈控制的逆变器模块构成 ,通过共用电压调节器实现负载均分 .理论分析证明并联系统的输出阻抗减小 ,输出电压精度提高 .电路仿真结果表明逆变器输出滤波电容和逆变器的电流环放大倍数是影响负载均分的主要因素 .实验结果表明该并联方案可行 ,并联系统具有较好的均流精度 。

基于MPI的主从式并行遗传算法框架

遗传算法是一种求解复杂系统优化问题的有效工具.其本身具有的固有并行性,在并行系统构架下有着非常广阔的应用前景。本文对D.L.Carroll的“遗传算法驱动”进行了改进,加入对当前通用消息传递接口MPI的支持,形成了一个可重用的主从式并行遗传算法框架。并且,针对该框架使用通用遗传算法测试函数,在由两台双至强处理器的工作站组成的COW集群上进行了测试。该框架使不具有并行程序设计经验的用户,可以很方便的构造并行遗传算法程序。

多逆变器并联的均流控制策略

采用多逆变器并联系统是提高电机驱动功率的一种有效方法,但其存在环流和不均流问题。针对这些问题,建立了多逆变器并联系统的数学模型,提出了不均流度概念,建立了环流和不均流度的数学表达式,对引起环流和不均流现象的原因进行了分析,证明了环流产生的原因是并联逆变器输出电压不一致造成的。在上述分析的基础上,提出一种基于主从控制器的硬件电路结构,解决了并联系统存在的环流问题,并通过脉冲延时补偿解决了逆变器输出电流的不均流问题。实验结果验证了所提出方法的正确性。

基于改进Inver-over算子的并行TSP演化算法

设计了基于近邻点初始化和改进Inver-over(反序杂交)算子求解旅行商问题的并行演化算法。该算法执行时,主进程每当收集到各个种群的最好个体并形成精英种群时,就对该种群执行一次Inver-over算子,然后将其中最好的个体发送给各个种群。在PVM(并行虚拟机)并行环境下的实验结果表明,并行后能取得更好的解,并且在主进程中建立精英种群的演化有助于更好更快的收敛。