为加快故障发生后配电网供电恢复方法的求解效率,文中提出了一种基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的配电网多时段分布式供电恢复方法。以故障后最大化负荷恢复量和系统损耗最低为目标,建立了...为加快故障发生后配电网供电恢复方法的求解效率,文中提出了一种基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的配电网多时段分布式供电恢复方法。以故障后最大化负荷恢复量和系统损耗最低为目标,建立了配电网多时段供电恢复模型。引入超松弛技术和惩罚参数动态调整技术对ADMM进行改进,提出了基于自适应松弛惩罚参数ADMM的配电网多时段分布式供电恢复方法。最后在改进的IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果表明文中所提基于自适应松弛惩罚参数ADMM具有较好的分布式计算性能。展开更多
为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multi...为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。展开更多
在“双碳”目标的引领下,可再生能源的消纳需求迎来快速增长。为了实现县域内不同负荷特性的微电网可再生能源优势互补,提高消纳率,提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的多场景县域多微电网...在“双碳”目标的引领下,可再生能源的消纳需求迎来快速增长。为了实现县域内不同负荷特性的微电网可再生能源优势互补,提高消纳率,提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的多场景县域多微电网交互运行策略。首先,建立微电网独立运行的调度模型,在日前预调度计划中实现最优调度策略;其次,建立多微电网电能交互运行模型,利用ADMM迭代求解各微网间全局交互电量;最后,利用Shapley值法分配微网群系统的收益,降低每个子微网的系统运行成本。算例分析表明,所提方法不仅能提高可再生能源的消纳率,提升经济性,还能降低碳排放量,实现低碳运行。展开更多
针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化...针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化处理,并在x-子问题中引入惯性效应。在适当的假设条件下,建立了算法的全局收敛性;同时引入满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式的辅助函数,验证了算法的强收敛性。通过两个数值实验表明,引入惯性效应的算法比没有惯性效应的算法收敛性能更好。展开更多
本文提出了一种自适应惯性时变近端ADMM方法,旨在解决具有挑战性的非凸优化问题。该方法通过自适应调整惯性项和近端参数,增强了算法对非凸性和复杂结构的适应能力。我们的理论分析证明了在合适的条件下,算法能够实现全局收敛。数值实...本文提出了一种自适应惯性时变近端ADMM方法,旨在解决具有挑战性的非凸优化问题。该方法通过自适应调整惯性项和近端参数,增强了算法对非凸性和复杂结构的适应能力。我们的理论分析证明了在合适的条件下,算法能够实现全局收敛。数值实验部分展示了该方法在多个非凸优化问题上的有效性,包括稀疏信号恢复和图像处理任务。This paper proposes an adaptive inertial time-varying proximal ADMM method aimed at tackling challenging non-convex optimization problems. By adaptively adjusting the inertial term and proximal parameters, the algorithm enhances its adaptability to non-convexity and complex structures. Our theoretical analysis proves that the algorithm can achieve global convergence under suitable conditions. The numerical experiments demonstrate the effectiveness of this method on multiple non-convex optimization problems, including sparse signal recovery and image processing tasks.展开更多
随着配电网中分布式光伏的渗透率不断提高,对配电网的运行和控制提出了新的要求,为确保配电网在安全阈值内稳定运作,评估配电网所能接纳的分布式光伏的最大容量至关重要。考虑到集中式计算成本高、通信要求高、可靠性差,难以适应分布式...随着配电网中分布式光伏的渗透率不断提高,对配电网的运行和控制提出了新的要求,为确保配电网在安全阈值内稳定运作,评估配电网所能接纳的分布式光伏的最大容量至关重要。考虑到集中式计算成本高、通信要求高、可靠性差,难以适应分布式光伏大规模接入的配电网实际需求,该文提出一种基于ADMM(alternating direction method of multipliers)的分布式光伏最大接入容量评估方法。以分布式光伏的接入容量和配电网线路的有功功率损耗为目标函数,考虑配电网潮流方程约束、节点电压约束、线路载流容量约束等;通过对模型进行简化,将非凸的优化问题转化为凸二次规划问题,并采用ADMM进行分布式求解,得到不同运行工况下各区域分布式光伏的接入策略;以IEEE-33系统为例进行仿真计算,实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。展开更多
文摘针对具有星间链路(inter-satellite links,ISL)的低轨(low earth orbit,LEO)多卫星系统,提出了一种基于多卫星协作传输的和速率(sum rate,SR)最大化预编码算法.传统的预编码算法需要复杂的星上计算来得到数值解,这导致低轨卫星系统面临较大的计算开销和延迟问题.为解决上述关键问题,设计了一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的高吞吐量、低复杂度、具有闭式解的分布式预编码算法.该算法通过构建辅助变量和问题分解,将预编码设计问题转化为多个子问题并行求解,每个子问题仅有一个约束条件,并在每次迭代后仅通过星间链路交换设计的数据矩阵,从而有效实现分布式预编码.仿真结果表明,与典型的两步和速率最大化算法相比,所提出的算法可以实现更高的和速率,同时大幅降低计算复杂度.
文摘为加快故障发生后配电网供电恢复方法的求解效率,文中提出了一种基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的配电网多时段分布式供电恢复方法。以故障后最大化负荷恢复量和系统损耗最低为目标,建立了配电网多时段供电恢复模型。引入超松弛技术和惩罚参数动态调整技术对ADMM进行改进,提出了基于自适应松弛惩罚参数ADMM的配电网多时段分布式供电恢复方法。最后在改进的IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果表明文中所提基于自适应松弛惩罚参数ADMM具有较好的分布式计算性能。
文摘为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。
文摘在“双碳”目标的引领下,可再生能源的消纳需求迎来快速增长。为了实现县域内不同负荷特性的微电网可再生能源优势互补,提高消纳率,提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的多场景县域多微电网交互运行策略。首先,建立微电网独立运行的调度模型,在日前预调度计划中实现最优调度策略;其次,建立多微电网电能交互运行模型,利用ADMM迭代求解各微网间全局交互电量;最后,利用Shapley值法分配微网群系统的收益,降低每个子微网的系统运行成本。算例分析表明,所提方法不仅能提高可再生能源的消纳率,提升经济性,还能降低碳排放量,实现低碳运行。
文摘针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化处理,并在x-子问题中引入惯性效应。在适当的假设条件下,建立了算法的全局收敛性;同时引入满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式的辅助函数,验证了算法的强收敛性。通过两个数值实验表明,引入惯性效应的算法比没有惯性效应的算法收敛性能更好。
文摘本文提出了一种自适应惯性时变近端ADMM方法,旨在解决具有挑战性的非凸优化问题。该方法通过自适应调整惯性项和近端参数,增强了算法对非凸性和复杂结构的适应能力。我们的理论分析证明了在合适的条件下,算法能够实现全局收敛。数值实验部分展示了该方法在多个非凸优化问题上的有效性,包括稀疏信号恢复和图像处理任务。This paper proposes an adaptive inertial time-varying proximal ADMM method aimed at tackling challenging non-convex optimization problems. By adaptively adjusting the inertial term and proximal parameters, the algorithm enhances its adaptability to non-convexity and complex structures. Our theoretical analysis proves that the algorithm can achieve global convergence under suitable conditions. The numerical experiments demonstrate the effectiveness of this method on multiple non-convex optimization problems, including sparse signal recovery and image processing tasks.
文摘随着配电网中分布式光伏的渗透率不断提高,对配电网的运行和控制提出了新的要求,为确保配电网在安全阈值内稳定运作,评估配电网所能接纳的分布式光伏的最大容量至关重要。考虑到集中式计算成本高、通信要求高、可靠性差,难以适应分布式光伏大规模接入的配电网实际需求,该文提出一种基于ADMM(alternating direction method of multipliers)的分布式光伏最大接入容量评估方法。以分布式光伏的接入容量和配电网线路的有功功率损耗为目标函数,考虑配电网潮流方程约束、节点电压约束、线路载流容量约束等;通过对模型进行简化,将非凸的优化问题转化为凸二次规划问题,并采用ADMM进行分布式求解,得到不同运行工况下各区域分布式光伏的接入策略;以IEEE-33系统为例进行仿真计算,实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。
