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基于深度学习的配电网最优潮流求解及可行性恢复方法 认领 引用
1
作者 陈吉 蔡辉煌 +3 位作者 钟伟东 褚明华 龙寰 石子晴 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期78-88,共11页
最优潮流(optimal power flow,OPF)是配电网优化调度决策的核心,因此亟须针对其设计出大规模网架下的快速计算方法。提出了一种面向可行性恢复的深度学习OPF求解方法。首先,构建基于状态-控制变量分解的OPF求解架构,基于深度神经网络搭... 最优潮流(optimal power flow,OPF)是配电网优化调度决策的核心,因此亟须针对其设计出大规模网架下的快速计算方法。提出了一种面向可行性恢复的深度学习OPF求解方法。首先,构建基于状态-控制变量分解的OPF求解架构,基于深度神经网络搭建OPF状态变量求解模型;其次,针对基于深度神经网络的OPF结果不满足控制变量约束的问题,筛选存在不等式约束违规的样本并构建修正样本集,考虑实际物理约束和供需平衡关系,提出基于控制变量整体的联合修正约束条件,建立修正区间;最后,基于多边缘分布的Sinkhorn算法调整控制变量解,将约束违反变量迭代投影至修正区间内,使其满足实际物理约束条件。基于改进的IEEE 123节点配电网算例对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法能有效实现控制变量的可行性恢复,同时均衡各控制变量的平均绝对误差,提高解的精度。 展开更多
关键词 新型配电网 最优潮流求解 深度学习 Sinkhorn算法 可行性恢复
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嵌入图神经网络的混合整数线性规划求解器增强技术 认领 引用
2
作者 邓宇凡 宋智琳 +1 位作者 蒲天乐 范长俊 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期149-159,共11页
现有机器学习方法在求解混合整数线性规划问题时,主要关注节点特征而忽略边特征,限制了模型提取完整约束信息的能力。为解决此局限,本文提出了一种基于Sinkhorn算法加速的边增强图神经网络求解框架。该框架通过将边特征融入注意力计算,... 现有机器学习方法在求解混合整数线性规划问题时,主要关注节点特征而忽略边特征,限制了模型提取完整约束信息的能力。为解决此局限,本文提出了一种基于Sinkhorn算法加速的边增强图神经网络求解框架。该框架通过将边特征融入注意力计算,有效融合节点与边的特征表示,以学习混合整数线性规划的潜在模式。此外,为克服传统方法在问题规模泛化性和超参数调优上的缺陷,本文设计了一种自适应反悔贪心算法,通过动态调整变量赋值策略提升解的可行性与质量。在组合拍卖和物品放置数据集上的实验结果表明,该框架在primal integral指标上相较于Gurobi和SCIP求解器分别提升了24.88%和5.86%,较现有最优的机器学习方法提升了17.19%。 展开更多
关键词 混合整数线性规划 图注意力网络 Sinkhorn算法 自适应信赖域
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ENTROPICAL OPTIMAL TRANSPORT,SCHRODINGER'S SYSTEM AND ALGORITHMS 认领 引用 被引量：1
3
作者 Liming WU 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2021年第6期2183-2197,共15页
In this exposition paper we present the optimal transport problem of Monge-Ampère-Kantorovitch(MAK in short)and its approximative entropical regularization.Contrary to the MAK optimal transport problem,the soluti... In this exposition paper we present the optimal transport problem of Monge-Ampère-Kantorovitch(MAK in short)and its approximative entropical regularization.Contrary to the MAK optimal transport problem,the solution of the entropical optimal transport problem is always unique,and is characterized by the Schrödinger system.The relationship between the Schrödinger system,the associated Bernstein process and the optimal transport was developed by Léonard[32,33](and by Mikami[39]earlier via an h-process).We present Sinkhorn’s algorithm for solving the Schrödinger system and the recent results on its convergence rate.We study the gradient descent algorithm based on the dual optimal question and prove its exponential convergence,whose rate might be independent of the regularization constant.This exposition is motivated by recent applications of optimal transport to different domains such as machine learning,image processing,econometrics,astrophysics etc.. 展开更多
关键词 entropical optimal transport Schrödinger system Sinkhorn’s algorithm gradient descent
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基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法 认领 引用 被引量：1
4
作者 王蕊 傅质馨 +1 位作者 王健 刘皓明 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期30-40,共11页
新能源发电出力和负荷长期增长的不确定性增加了电网规划复杂性,开展新能源出力和负荷长时间尺度上的不确定性分析,对电网的规划与建设具有重要意义。提出了一种基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法。首先,为... 新能源发电出力和负荷长期增长的不确定性增加了电网规划复杂性,开展新能源出力和负荷长时间尺度上的不确定性分析,对电网的规划与建设具有重要意义。提出了一种基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法。首先,为提高风光荷场景的聚类效率,提出基于堆叠稀疏自编码器的风光荷场景特征提取方法,并采用基于密度峰值改进的近邻传播算法对风光荷场景特征集合进行聚类,获得风光荷典型曲线,作为场景树的根节点;然后,考虑负荷不同增长率,逐年生成风光荷场景树,并提出基于Sinkhorn距离的场景树削减方法以降低场景树的规模;最后,算例仿真结果表明,所提方法计算效率高,生成的风光荷多阶段场景树可反映风光出力和负荷增长的不确定性。 展开更多
关键词 场景树 堆叠稀疏自编码器 改进近邻传播算法 Sinkhorn距离 负荷不确定性
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基于最优传输理论的碳中和问题的模型构建研究 认领 引用
5
作者 包攀 高雷阜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期35-42,共8页
全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输... 全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输是碳中和相关理论研究的核心问题。最优传输理论是以最小成本找到源与汇的联合概率分布场的最优分布计算,此种研究模式为处理碳中和问题提供了一个全新的研究视角。首先基于贝叶斯分布的后验思想与指数分布族的先验形式,利用Lagrange函数得到碳排放量所满足的边缘概率分布,并根据数据实验得出碳吸收量的分布形式,然后基于最优传输理论建立相应的碳中和模型,并利用回归分析方法对所得到的传输系统进行检验与调节,最后基于数值模拟证明所提出方法的可行性。此种将碳中和作为约束的最优传输模型,能够得到合理有效的碳排放与碳吸收之间的传输计划,具有定量化分析相关问题的理论意义与应用价值。 展开更多
关键词 最优传输 碳中和 贝叶斯分布 Lagrange函数 结构风险优化 Sinkhorn算法
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