基于日前供热负荷预测和风电出力预测，考虑储热装置运行机理，研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体，在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时，通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束，建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上，考虑风电出力的随机性，建立了相应的随机优化模型。算例分析表明，考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益，并且可在现行“以热定电”运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性，可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。

近年来,随着压缩感知技术在信号处理领域的巨大成功,由其衍生而来的矩阵补全技术也日益成为机器.学习领域的研究热点,诸多研究者针对矩阵补全问题展开了大量卓有成效的研究.为了更好地把握矩阵补全技术的.发展规律,促进矩阵补全理论与工程应用相结合,本文针对矩阵补全模型及其算法进行综述.首先对矩阵补全技术进.行溯源,介绍了从压缩感知到矩阵补全的自然演化历程,指出压缩感知理论的发展为矩阵补全理论的形成奠定了基.础;其次从非凸非光滑秩函数松弛的角度将现有矩阵补全模型进行分类,旨在为面向具体应用的矩阵补全问题建模.提供思路;接着综述了适用于矩阵补全模型求解的代表性优化算法,其目的在于从本质上理解各种矩阵补全模型优.化技巧,从而有利于面向应用问题的矩阵补全新模型求解;最后分析了矩阵补全模型及其算法目前存在的问题,提出.了这些问题可能的解决思路,并对未来研究方向进行了展望.

基于场景分析的含风电系统机组组合的两阶段随机优化，雷宇，杨明，风电场输出功率具有随机性、间歇性的特点，其大规模并网发电使电力系统的调度决策面临着新的挑战。在此背景下，本文以日前调度为

仿生智能算法 机器学习技术 遗传算法 基于遗传算法的随机优化搜索 优质课件 共36页.rar

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势 习题四 　　1. 适应度与适应度函数（重点） 　　适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度, 而对所求解问题中的对象设计的一种表征优劣的测度。适应度函数(fitness function)就是问题中的全体对象与其适应度之间的一个对应关系, 即对象集合到适应度集合的一个映射。 它一般是定义在论域空间上的一个实数值函数。 　　2. 染色体及其编码 　　遗传算法以生物细胞中的染色体(chromosome)代表问题中的个体对象。而一个染色体可以看作是由若干基因组成的位串, 所以需要将问题中的个体对象编码为某种位串的形式。这样,原个体对象也就相当于生命科学中所称的生物体的表现型(phenotype), 而其编码即“染色体”也就相当于生物体的基因型(genotype)。遗传算法中染色体一般用字符串表示, 而基因也就是字符串中的一个个字符。例如,假设数字9是某问题中的个体对象, 则我们就可以用它的二进制数串1001作为它的染色体编码。

行业分类-互联网-互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法.zip

通过随机优化实现毫米波MIMO系统的模拟波束成形

Modeling with Stochastic Programming (Stein W. Wallace)

考虑多风电场出力之间的尾部相关性，借助Gumbel-Copula函数构建多风电场出力的联合概率分布，提出含多风电场的电力系统随机优化调度模型。通过抽样平均近似（SAA）法处理机会约束条件，将随机优化问题转换为可计算的确定性非线性规划问题，并采用粒子群优化（PSO）算法进行求解。通过算例分析联合概率分布、机会约束置信水平和抽样次数对优化调度结果的影响，结果验证了基于Gumbel-Copula联合概率分布的随机优化调度的合理性。

研究了供应商的生产能力,销售地的需求量和单位运输成本等因素均为随机变量条件下的单产品和多产品的生产运输成本问题,建立了该类问题的随机优化模型,证明了一般运输模型有解的充要条件,探讨了在一定的置信水平和其它相关约束条件下,确定每个供应商给每个销售地的送货量,以保证总运输成本最低的新的求解方法.通过数值方式,分析了不同的置信水平对成本的影响,给出了选择最佳置信水平的方法.