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        基于5G技術(shù)的配電物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用前景

        2021-05-11 02:44:30國(guó)網(wǎng)北京朝陽(yáng)供電公司
        電力設(shè)備管理 2021年4期
        關(guān)鍵詞:串聯(lián)配電聚類(lèi)

        國(guó)網(wǎng)北京朝陽(yáng)供電公司 胡 骙

        配電物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)配電網(wǎng)自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí),保證達(dá)到合理的配電物聯(lián)網(wǎng)配置[1]。因此進(jìn)行供應(yīng)鏈配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的研究意義重大。設(shè)5G技術(shù)函數(shù)un(x)(n=1,2,3,…)為定義在實(shí)數(shù)集R上的函數(shù),若存在點(diǎn)x0(x0∈R),有,其中5G技術(shù)c為常數(shù)且c∈R,則稱(chēng)函數(shù)在x0點(diǎn)收斂,否則在x0點(diǎn)發(fā)散。5G技術(shù)函數(shù)un(x)在實(shí)數(shù)集R上的任意點(diǎn)x上收斂的充要條件是對(duì)任意ε>0,有|un+p(x)-un(x)|<ε,式中p為任意正整數(shù)。

        5G技術(shù)的收斂性是決定算法性能和效果的重要因素,以下為PSO算法的收斂性條件推導(dǎo)[2]。設(shè)φ1=c1r1,φ2=c2r2,φ=φ1+φ2,在迭代過(guò)程中的迭代公式可轉(zhuǎn)化為以下遞歸公式:vi(t+1)=wi(t)+φ1Pg+φ2Ggφxi(t),xi(t+1)=xi(t)+vi(t+1)=(1-φ)xi(t)+wi(t)+φ1Pg+φ2Gg,由5G技術(shù)vi(t)=xi(t)-xi(t-1),得到5G技術(shù)位置遞歸更新 公 式:xi(t+1)=xi(t)+w(xi(t)-xi(t-1))+φ1(Pg-xi(t))+φ2(Ggxi(t))=(1+w-φ)xi(t)-wxi(t-1)+φ1Pg+φ2Gg。

        同理5G技術(shù)速度的更新公式有vi(t+2)=(1+w-φ)vi(t+1)-wvi(t),以5G技術(shù)位置為變量可推出下列關(guān)系:xi(t)-λxi(t-1)=k(xi(t-1)-λxi(t-2))+p。

        1 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化模型

        1.1 配電物聯(lián)網(wǎng)配電網(wǎng)自動(dòng)化構(gòu)成

        配電物聯(lián)網(wǎng)距離度量學(xué)習(xí)方法由于對(duì)θ進(jìn)行積分不為0,因此其為平滑串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC[3]。高斯串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC作為一個(gè)應(yīng)用廣泛的平滑串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC[2],其數(shù)學(xué)表達(dá)式為;其中常數(shù)1/使。通過(guò)分析優(yōu)化Adaptive-AC的1階導(dǎo)數(shù)和2階導(dǎo)數(shù)分別為和,上述兩式中的常數(shù)項(xiàng)是使其范數(shù)等于1。定義f(t)∈L2(R)在區(qū)間[a,b]是一致Lipschizα≤K,總存在A>0,使if重復(fù)2和3直到k個(gè)聚類(lèi)中心被選出來(lái)。利用這k個(gè)初始的聚類(lèi)中心來(lái)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)的k-means算法,可看到算法的第三步選取新中心的方法,這樣就能保證距離D(x)較大的點(diǎn)會(huì)被選出來(lái)作為聚類(lèi)中心了。

        1.2 配電物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型

        緊縮配電物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型約束利用優(yōu)化算法從觀測(cè)的多道混合5G技術(shù)分離并恢復(fù)出每個(gè)獨(dú)立源5G技術(shù)。設(shè)S=(s1,s2,…,sn)T是由n個(gè)相互獨(dú)立的未知源5G技術(shù)構(gòu)成的n維向量,X=(x1,x2,…,xm)T是m維觀測(cè)5G技術(shù)向量,則基本ICA模型X=AS,其中A是一個(gè)n×m的維的混合矩陣。ICA問(wèn)題就表述為,在混合矩陣A和源5G技術(shù)S均未知的情況下取其作為目標(biāo)函數(shù)。

        隨機(jī)變量的負(fù)熵定義為H(y)=-∫p(y)logp(y)dy(1),J(y)=H(yG)-H(y)(2)。其中yG是與y具有相同均值和協(xié)方差矩陣的高斯變量(圖1)捕獲跟蹤約束條件所用到的Euler積分函數(shù),分?jǐn)?shù)階微積分和Mittag-leffler函數(shù)導(dǎo)了Riemann-Liouville和Caputo分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)與Shukla函數(shù)的復(fù)合,其中Shukla函數(shù)是一個(gè)四參數(shù)的Mittagg-Leffler函數(shù)。仿真模型利用時(shí)間積分Fourier偽譜方法,研究了亞極限參數(shù)區(qū)間下的Klein-Gordon-Zakharov系統(tǒng)分解得出的跟蹤算法,p是概率密度函數(shù)。負(fù)熵總是非負(fù)的,但是計(jì)算十分復(fù)雜,采取以下近似進(jìn)行求解:J(y)≈[E{G(y)}-E{G(yg)}]2(3)。

        圖1 相同均值和協(xié)方差矩陣仿真圖

        圖2 配電物聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)控制方法 計(jì)算仿真圖

        1.3 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化模型

        面向數(shù)據(jù)構(gòu)建仿真模型,對(duì)控制系統(tǒng)的相對(duì)可控性進(jìn)行分析。利用Laplace變換得到一個(gè)新的表達(dá)式,由Grammian矩陣得出系統(tǒng)相對(duì)可控的充分必要條件。模擬分析結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

        如果函數(shù)f(x)在含有x0的開(kāi)區(qū)間(a,b)內(nèi)有直到n+1階導(dǎo)數(shù),則對(duì)任一點(diǎn)x0∈(a,b)有,其中ξ是x0與x之間的某個(gè)值,上式稱(chēng)為f(x)按(x-x0)的冪展開(kāi)的n階基于改進(jìn)5G技術(shù)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)公式。下面就基于改進(jìn)5G技術(shù)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)公式中函數(shù)展開(kāi)點(diǎn)x∈(a,b)的不同情況來(lái)證明不等式。

        上式中分別取x=x1及x2。注:若題中條件f"(x)>0改為f"(x)<0而其余條件不變,則結(jié)論改為;若條件不變?nèi)鐖D3,簡(jiǎn)單的說(shuō)就是利用微積分推導(dǎo)廣義的Gronwall不等式,給出了一類(lèi)非線性Caputo分?jǐn)?shù)階中立型時(shí)滯微分系統(tǒng)有限時(shí)間穩(wěn)定性的充分條件并說(shuō)明。SVPWM是基于FFT分析的,SVPWM還有對(duì)α(1<α<2)階Caputo分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)給出兩種高精度插值逼近公式,則結(jié)論可推廣如下:對(duì)(a,b)內(nèi)任意n個(gè)不同點(diǎn)x1,x2,…,xn及λ1,λ2,…λn∈(0,1)且有。

        1.4 模型建立的假定條件

        使用5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化集中的方法即可得到f的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類(lèi)系數(shù)的估計(jì)定義:;;類(lèi)似5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化用到的方法,給出時(shí)間分?jǐn)?shù)階擴(kuò)散波方程的數(shù)值解法,同時(shí)分析差分的收斂性和穩(wěn)定性。通過(guò)Jacobi-Galerkin譜方法計(jì)算非線性空間。

        圖3 串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)周期的配電物聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)控制方法算法產(chǎn)生器

        圖4 最優(yōu)化聚類(lèi)分解系數(shù)仿真圖

        圖4用Yb的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類(lèi)分解系數(shù)來(lái)近似上面得到的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類(lèi)系數(shù)估計(jì),即也可以說(shuō)是m序列的延伸。設(shè)n級(jí)移位寄存器產(chǎn)生兩個(gè)m序列,則由其產(chǎn)生結(jié)構(gòu)可知,可以相對(duì)位移2n-1位,進(jìn)行模2加運(yùn)算后可得到2n-1個(gè)Gold碼,加上初始的兩個(gè)m序列,總共可以得到2n+1個(gè)Gold碼,可見(jiàn)Gold序列可用的序列集數(shù)量遠(yuǎn)多于m序列集,與此同時(shí)Gold序列還繼承了m序列優(yōu)良的自相關(guān)性與互相關(guān)性,所以Gold序列更適合作為擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中的地址碼。Gold序列的產(chǎn)生主要有兩種方法,一種是串聯(lián)型:將構(gòu)成m序列優(yōu)選對(duì)的兩個(gè)移位寄存器串聯(lián)起來(lái),構(gòu)成一個(gè)線性移位寄存器。

        同理,可運(yùn)用通過(guò)5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類(lèi)變換近似求解系數(shù)估計(jì)的快速算法。

        1.5 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型

        2 基于改進(jìn)5G技術(shù)的配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化

        2.1 5G技術(shù)分析

        圖5 算法g(t)的時(shí)間串聯(lián)結(jié)構(gòu)擬合數(shù)據(jù)圖

        2.2 5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化算法

        Adaptive-AC的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類(lèi)逆變換為:

        對(duì)上式1~3進(jìn)行變量變換后可得:

        2.3 5G配電物聯(lián)網(wǎng)算法與5G技術(shù)結(jié)合

        串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC的約束:,因此是一個(gè)連續(xù)串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC。這意味著,為了滿(mǎn)足完全重構(gòu)條件式在原點(diǎn)必須等于0,即(4)。

        式中0<A≤B<∞。從穩(wěn)定性條件可以引出一個(gè)重要的概念。

        2.4 改進(jìn)5G技術(shù)求解算法設(shè)計(jì)

        圖6 變量變換因子迭代分析計(jì)算仿真圖

        M-SEMAL算法雖然是從5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化延伸而來(lái),但其特性與5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化并不完全一致。當(dāng)τ=0時(shí),與5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化相同,具有尖銳的自相關(guān)峰值,當(dāng)1≤τ≤N-1時(shí),自相關(guān)串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC值可以表示為下式,其中t(n)=1+2[(n+2)/2]。

        5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC,若以R1,R2,R3來(lái)表示,三者的值分別為:

        3 案例分析

        首先以4個(gè)機(jī)器配電物聯(lián)網(wǎng)4個(gè)配電物聯(lián)網(wǎng)為例,來(lái)驗(yàn)證一下在基于操作編碼時(shí)上面的算法是否合理:假設(shè)交叉概率Pc=100%,變異概率Pm=25%,群體規(guī)模為4,機(jī)器配電物聯(lián)網(wǎng)M1~M4分析的時(shí)間耗費(fèi)T1~T4分別為:2/3/4/6,4/5/6/4,1/4/8/3,3/2/1/4。這四個(gè)個(gè)體所對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值為F1'=31、F2'=32、F3'=30、F4'=32,而第一代的四個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值為F1=31、F2=33、F3=33、F4=34,將兩代群體各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值進(jìn)行比較,可看出產(chǎn)生的新群體比第1代優(yōu),可見(jiàn)用5G技術(shù)解決這個(gè)問(wèn)題是可行的。

        綜上,由于5G技術(shù)具有早熟等缺點(diǎn),基于5G配電物聯(lián)網(wǎng)算法對(duì)它進(jìn)行了改善,給出了改進(jìn)5G技術(shù)的尋優(yōu)方式,同時(shí)對(duì)變異算子、適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。由于設(shè)定的最大進(jìn)化代數(shù)是50,這里只做了一次進(jìn)化,還沒(méi)滿(mǎn)足結(jié)束的條件,所以還必須按照以上的步驟進(jìn)行下去,就是再對(duì)產(chǎn)生的新群體進(jìn)行選擇、交叉、變異,一直重復(fù)這些操作,直到滿(mǎn)足算法結(jié)束條件為止,算法才能結(jié)束。

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