由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园...由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园区微网能量流算法。首先对CCHP园区微网进行了详细建模,并针对能源站的不同运行模式建立了相应的输出功率模型,在此基础上建立了计及多种能源网交替耦合的能量流计算模型。通过对统一迭代法的修正方程组进行优化改进,提出了基于BBDF的CCHP园区微网能量流解耦计算方法。在每次迭代中,求出耦合变量的修正量后,再独立求出供冷/热/电网相关变量的修正量。并且应用最优乘子法计算每次迭代的最优修正步长,以减少计算迭代次数,提高收敛性。算例计算结果表明,所提出的算法可明显提高运算效率,改善收敛性,相较于传统的统一迭代算法能减少约60%的计算耗时。展开更多
提出利用限制性 k 近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处...提出利用限制性 k 近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法 GBCB 能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输人数据大小的线性函数,可扩展性好.展开更多
文摘由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园区微网能量流算法。首先对CCHP园区微网进行了详细建模,并针对能源站的不同运行模式建立了相应的输出功率模型,在此基础上建立了计及多种能源网交替耦合的能量流计算模型。通过对统一迭代法的修正方程组进行优化改进,提出了基于BBDF的CCHP园区微网能量流解耦计算方法。在每次迭代中,求出耦合变量的修正量后,再独立求出供冷/热/电网相关变量的修正量。并且应用最优乘子法计算每次迭代的最优修正步长,以减少计算迭代次数,提高收敛性。算例计算结果表明,所提出的算法可明显提高运算效率,改善收敛性,相较于传统的统一迭代算法能减少约60%的计算耗时。
文摘提出利用限制性 k 近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法 GBCB 能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输人数据大小的线性函数,可扩展性好.
