1.2 基于ADMM的微电网群分布式能量管理策略 对于分布式优化问题,交替方向乘子法(ADMM)属于一种简单高效、鲁棒性强的算法,其具有良好收敛性的同时,不要求优化问题的目标函数为严格的凸函数。 微电网内储能设备、各分布式电源的出力以及各微电网与主网之间的期望交互功率可以由式 (25)得到。根据上述结果,MGEMS 先通过式...
ADMM-Net是基于数据流图定义的,该图源自交替方向乘子法(ADMM)算法中的迭代过程,用于优化基于CS的MRI模型。在训练阶段,网络的所有参数,例如图像变换、收缩函数等,都经过端到端的有区别地使用L-BFGS算法进行训练。在测试阶段,它的计算开销类似于ADMM,但使用从训练数据中学习到的优化参数进行基于CS的重建任务。在不同k...
交替方向乘子法非常适用于大规模分布式计算系统[19-20] ,由于不需要将微电网信息进行集中计算,而是各微电网自行求解目标函数后,根据多微电网系统层面的约束条件进行乘子的更新与迭代,其在满足各微电网运行成本最小的同时也实现了整个系统的能量平衡;此外,在各微电网能量管理系统进行计算的方式也能充分保护微电网的隐私。
对于分布式优化问题,交替方向乘子法(ADMM)属于一种简单高效、鲁棒性强的算法,其具有良好收敛性的同时,不要求优化问题的目标函数为严格的凸函数。 微电网内储能设备、各分布式电源的出力以及各微电网与主网之间的期望交互功率可以由式 (25)得到。根据上述结果,MGEMS 先通过式(26)更新微电网之间、微电网与主网之间联...
提出了一种投影内点法,通过在控制输入上应用不等式约束作为投影,减少了牛顿步骤矩阵求逆的大小和复杂性,并通过与交替方向乘子法(ADMM)算法和通用凸优化软件CVX的比较在仿真中展示了其性质。发现当需要适度精度的解时,ADMM算法具有有利的性质,而当需要高精度时,投影内点法更有利,并且两者都比CVX快得多。
在本文中,我们将提出一种新的基于交替方向乘子方法(ADMM)的优化模型,称为ADOM,用于去除遥感图像中的条纹噪声。首先,我们为了去除条纹噪声而从观察图像中找到条纹噪声成分制定了一个优化函数,然后通过优化过程解决该优化函数以提取条纹噪声成分。在优化过程中,我们将提出一种基于权重的检测策略,以实现高效的条纹噪声成分...
对于分布式优化问题,交替方向乘子法(ADMM)属于一种简单高效、鲁棒性强的算法,其具有良好收敛性的同时,不要求优化问题的目标函数为严格的凸函数。 微电网内储能设备、各分布式电源的出力以及各微电网与主网之间的期望交互功率可以由式 (25)得到。根据上述结果,MGEMS 先通过式(26)更新微电网之间、微电网与主网之间联...