针对标准粒子群算法(PSO)全局与局部搜索能力相互制约的缺点,提出一种带有独立局部搜索机制、多区域搜索策略和渐近收敛能力的新型PSO算法(ILS-PSO).设计新的简化参数的全局搜索公式、非劣解邻域局部搜索公式和当前最优解邻域深度搜索公式,使算法具备独立的全局与局部搜索能力.通过参数xi$和\lambda$ 协调算法的全局与局部搜索能力,以实现算法的多区域搜索和渐近式收敛.典型函数及其偏移函数的对比测试结果表明,ILS-PSO算法具有良好的优化性能,其综合性能优于其他对比算法.

基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法.pdf

提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。

AWS+中国多区域部署方案简介，对于考虑迁移到云平台环境后，如何保持传统数据中心的灾备保护有参考价值。

网络故障处理与优化

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