matlab潮流计算含代码代班因素权变分析功率流研究AC-VS-DC方法 项目博客文章： 介绍 该项目需要使用快速解耦的XB版本，根据定义的发电机母线中断来计算发电偏移因子（GSF）。 GSF值用于基于意外事件之前的分支流量和意外事件之前的发电机输出来估算意外事件之后的分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，这些源代码用于计算生成偏移因子和近似的意外事件后分支流程的功能。 结论 我的结论将总结我对该项目的初步方法，结果以及改善缺陷的机会。 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在生成偏移因子的计算中以及在简化B素数矩阵方面都发挥了重要作用。 我编写了自己的代码，根据大多数电源系统分析书中的标准算法生成B-素数矩阵。 但是，我最初并未考虑对并联电容器产生任何影响。 实际上，由于该问题是为快速解耦解决方案定义的，因此我在教授的第一堂课中就曾记得模型中假定并联电抗器被忽略。 在2005年9月15日的课堂讨论之前，我找不到“ makeB（）”函数的文档。 后来我加入了代码，以利用该功能检查我自己的代码。 由于它们都是快速

离散化算法在数据挖掘和知识发现中发挥了重要作用。 它们不仅能对连续属性进行简明的总结，帮助专家更轻松地理解数据，还能让学习更准确、更快。 我们实现的 CACC 算法是基于论文 [1]。 至于代码，可以先打开“ControlCenter.m”，这里有一个简单的例子，还有一个酵母数据库。 此文件中也包含说明。 如果有任何问题，请告诉我，我会尽快帮助您。 [1]Cheng-Jung Tsai、Chien-I Lee、Wei-Pang Yang：一种基于类-属性权变系数的离散化算法。 信息科学178(3): 714-731 (2008)

突发事件 用于实现自动化机器学习的各种技术。 目前正在开发中：与 Orchestra 改进相关的项目时间表。

大规模优化问题出现在各个领域。 将大规模问题分解为与变量交互有关的小规模子问题并进行协作优化是优化算法中的关键步骤。 为了探索变量交互并执行问题分解任务，我们开发了两阶段的变量交互重建算法。 提出了一种学习模型，以探索部分可变相互作用作为先验知识。 提出了一种边缘化降噪模型，以使用先验知识构造整体变量交互作用，利用该知识将问题分解为小规模模块。 为了优化子问题并缓解过早收敛，我们提出了一种协作式分层粒子群优化框架，在该框架中，设计了应急领导，交互认知和自我导向开发的算子。 最后，我们进行理论分析以进一步理解所提出的算法。 分析表明，如果正确分解问题，该算法可以保证收敛到全局最优解。 实验是在C