GWO:最差值: 2.3579e-37,最优值:7.116e-39,平均值:3.2767e-38,标准差:4.1236e-38 函数:F3 WOA:最差值: 29090.287,最优值:358.5828,平均值:13371.7949,标准差:7610.7016 LTWWOA:最差值: 0,最优值:0,平均值:0,标准差:0 SSA:最差值: 327.8526,最优值:25.3843,平均值:109.7107,标准差:66.3778 GWO:最...
摘要:本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始...
乘法条件方程;对反射面天线初始最优工作面方程的最小二乘法条件方程进行求偏导计算,得到反射面天线的法方程组;通过拉丁超立方采样法对反射面天线的面板进行采样处理,构建反射面天线面板采样点集合;根据反射面天线面板采样点集合对反射面天线的法方程组进行求解,得到反射面天线的最优工作面方程与反射面天线的最优设计...
概率最优潮流(probabilistic optimal power flow,POPF)是电力市场环境下考虑不确定因素系统分析的重要工具.针对基于简单随机采样蒙特卡洛模拟法在求解POPF问题时存在计算量大的缺点,该文提出了一种新的POPF计算方法——基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟(Latin hypercube sampling-based Monte Carlo simulation,LHS-MCS)法.LH...
概率最优潮流(probabilistic optimal power flow,POPF)是电力市场环境下考虑不确定因素系统分析的重要工具.针对基于简单随机采样蒙特卡洛模拟法在求解POPF问题时存在计算量大的缺点,该文提出了一种新的POPF计算方法——基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟(Latin hypercube sampling-based Monte Carlo simulation,LHS-MCS)法.LH...
拉丁超立方体采样python 最优拉丁超立方方法 目录 一、定义 二、LCA的实现流程 1. 预处理 2. 计算LCA 三、例题 例1:P3379 【模板】最近公共祖先(LCA) 四、树上差分 1. 边差分 2. 点差分 3. 例题 一、定义 给定一颗有根树,若节点z既是节点x的祖先,也是节点y的祖先,则称z是x,y的公共祖先。在x,y...
基于改进凸松弛的新能源电网概率最优潮流快速计算方法 进而采用结合拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)技术的蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo Simulation, MCS)进行求解以降低MCS的计算量.采用结合拉丁超立方采样(... 崔伟,柴龙越,王聪,... - 《中国电力》 被引量: 0发表: 2024年 计及相关性的含风电场...
专利摘要:本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2转换成均匀分布,建立函数映射关系;3利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5将新增样本点子集变换到原始分布...
本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始分布...