915 resultados para Linear semi-infinite optimization


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Climate change is arguably the most critical issue facing our generation and the next. As we move towards a sustainable future, the grid is rapidly evolving with the integration of more and more renewable energy resources and the emergence of electric vehicles. In particular, large scale adoption of residential and commercial solar photovoltaics (PV) plants is completely changing the traditional slowly-varying unidirectional power flow nature of distribution systems. High share of intermittent renewables pose several technical challenges, including voltage and frequency control. But along with these challenges, renewable generators also bring with them millions of new DC-AC inverter controllers each year. These fast power electronic devices can provide an unprecedented opportunity to increase energy efficiency and improve power quality, if combined with well-designed inverter control algorithms. The main goal of this dissertation is to develop scalable power flow optimization and control methods that achieve system-wide efficiency, reliability, and robustness for power distribution networks of future with high penetration of distributed inverter-based renewable generators.

Proposed solutions to power flow control problems in the literature range from fully centralized to fully local ones. In this thesis, we will focus on the two ends of this spectrum. In the first half of this thesis (chapters 2 and 3), we seek optimal solutions to voltage control problems provided a centralized architecture with complete information. These solutions are particularly important for better understanding the overall system behavior and can serve as a benchmark to compare the performance of other control methods against. To this end, we first propose a branch flow model (BFM) for the analysis and optimization of radial and meshed networks. This model leads to a new approach to solve optimal power flow (OPF) problems using a two step relaxation procedure, which has proven to be both reliable and computationally efficient in dealing with the non-convexity of power flow equations in radial and weakly-meshed distribution networks. We will then apply the results to fast time- scale inverter var control problem and evaluate the performance on real-world circuits in Southern California Edison’s service territory.

The second half (chapters 4 and 5), however, is dedicated to study local control approaches, as they are the only options available for immediate implementation on today’s distribution networks that lack sufficient monitoring and communication infrastructure. In particular, we will follow a reverse and forward engineering approach to study the recently proposed piecewise linear volt/var control curves. It is the aim of this dissertation to tackle some key problems in these two areas and contribute by providing rigorous theoretical basis for future work.

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We are at the cusp of a historic transformation of both communication system and electricity system. This creates challenges as well as opportunities for the study of networked systems. Problems of these systems typically involve a huge number of end points that require intelligent coordination in a distributed manner. In this thesis, we develop models, theories, and scalable distributed optimization and control algorithms to overcome these challenges.

This thesis focuses on two specific areas: multi-path TCP (Transmission Control Protocol) and electricity distribution system operation and control. Multi-path TCP (MP-TCP) is a TCP extension that allows a single data stream to be split across multiple paths. MP-TCP has the potential to greatly improve reliability as well as efficiency of communication devices. We propose a fluid model for a large class of MP-TCP algorithms and identify design criteria that guarantee the existence, uniqueness, and stability of system equilibrium. We clarify how algorithm parameters impact TCP-friendliness, responsiveness, and window oscillation and demonstrate an inevitable tradeoff among these properties. We discuss the implications of these properties on the behavior of existing algorithms and motivate a new algorithm Balia (balanced linked adaptation) which generalizes existing algorithms and strikes a good balance among TCP-friendliness, responsiveness, and window oscillation. We have implemented Balia in the Linux kernel. We use our prototype to compare the new proposed algorithm Balia with existing MP-TCP algorithms.

Our second focus is on designing computationally efficient algorithms for electricity distribution system operation and control. First, we develop efficient algorithms for feeder reconfiguration in distribution networks. The feeder reconfiguration problem chooses the on/off status of the switches in a distribution network in order to minimize a certain cost such as power loss. It is a mixed integer nonlinear program and hence hard to solve. We propose a heuristic algorithm that is based on the recently developed convex relaxation of the optimal power flow problem. The algorithm is efficient and can successfully computes an optimal configuration on all networks that we have tested. Moreover we prove that the algorithm solves the feeder reconfiguration problem optimally under certain conditions. We also propose a more efficient algorithm and it incurs a loss in optimality of less than 3% on the test networks.

Second, we develop efficient distributed algorithms that solve the optimal power flow (OPF) problem on distribution networks. The OPF problem determines a network operating point that minimizes a certain objective such as generation cost or power loss. Traditionally OPF is solved in a centralized manner. With increasing penetration of volatile renewable energy resources in distribution systems, we need faster and distributed solutions for real-time feedback control. This is difficult because power flow equations are nonlinear and kirchhoff's law is global. We propose solutions for both balanced and unbalanced radial distribution networks. They exploit recent results that suggest solving for a globally optimal solution of OPF over a radial network through a second-order cone program (SOCP) or semi-definite program (SDP) relaxation. Our distributed algorithms are based on the alternating direction method of multiplier (ADMM), but unlike standard ADMM-based distributed OPF algorithms that require solving optimization subproblems using iterative methods, the proposed solutions exploit the problem structure that greatly reduce the computation time. Specifically, for balanced networks, our decomposition allows us to derive closed form solutions for these subproblems and it speeds up the convergence by 1000x times in simulations. For unbalanced networks, the subproblems reduce to either closed form solutions or eigenvalue problems whose size remains constant as the network scales up and computation time is reduced by 100x compared with iterative methods.

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The problem considered is that of minimizing the drag of a symmetric plate in infinite cavity flow under the constraints of fixed arclength and fixed chord. The flow is assumed to be steady, irrotational, and incompressible. The effects of gravity and viscosity are ignored.

Using complex variables, expressions for the drag, arclength, and chord, are derived in terms of two hodograph variables, Γ (the logarithm of the speed) and β (the flow angle), and two real parameters, a magnification factor and a parameter which determines how much of the plate is a free-streamline.

Two methods are employed for optimization:

(1) The parameter method. Γ and β are expanded in finite orthogonal series of N terms. Optimization is performed with respect to the N coefficients in these series and the magnification and free-streamline parameters. This method is carried out for the case N = 1 and minimum drag profiles and drag coefficients are found for all values of the ratio of arclength to chord.

(2) The variational method. A variational calculus method for minimizing integral functionals of a function and its finite Hilbert transform is introduced, This method is applied to functionals of quadratic form and a necessary condition for the existence of a minimum solution is derived. The variational method is applied to the minimum drag problem and a nonlinear integral equation is derived but not solved.

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In recent years, the performance of semi-supervised learning has been theoretically investigated. However, most of this theoretical development has focussed on binary classification problems. In this paper, we take it a step further by extending the work of Castelli and Cover [1] [2] to the multi-class paradigm. Particularly, we consider the key problem in semi-supervised learning of classifying an unseen instance x into one of K different classes, using a training dataset sampled from a mixture density distribution and composed of l labelled records and u unlabelled examples. Even under the assumption of identifiability of the mixture and having infinite unlabelled examples, labelled records are needed to determine the K decision regions. Therefore, in this paper, we first investigate the minimum number of labelled examples needed to accomplish that task. Then, we propose an optimal multi-class learning algorithm which is a generalisation of the optimal procedure proposed in the literature for binary problems. Finally, we make use of this generalisation to study the probability of error when the binary class constraint is relaxed.

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Tradicionalmente, na análise e dimensionamento de estruturas de aço, assume-se que as ligações viga-coluna são rígidas ou flexíveis (rotuladas). Por outro lado, é de conhecimento geral que a grande maioria das ligações viga-coluna apresenta um comportamento intermediário, ou seja, semi-rígido. Inúmeros trabalhos de pesquisa têm sido desenvolvidos nos últimos vinte e cinco anos, de forma a estudar o comportamento desse tipo de ligação. Um dos principais objetivos desta investigação é o de propor uma metodologia de análise que represente de forma apropriada a influência do comportamento semi-rígido de placas de base e de ligações viga-coluna, sobre a resposta dinâmica (linear e não-linear) de estruturas de aço. Outra contribuição desta dissertação diz respeito à investigação do comportamento dinâmico (linear e não-linear) de pórticos de aço, a partir da consideração de ligações viga-coluna simétricas e não-simétricas e especialmente das placas de base. A análise estrutural é desenvolvida com base no emprego do programa de elementos finitos ANSYS [27]. Nos modelos em elementos finitos foram considerados os efeitos de não-linearidade geométrica (efeitos de segunda ordem), o comportamento não-linear das placas de base e das ligações viga-coluna e, bem como, o efeito de histerese que ocorre quando a estrutura é submetida a cargas cíclicas. Os resultados alcançados indicaram que o fenômeno físico da ressonância não ocorre no que se refere à resposta dinâmica dos modelos semi-rígidos não-lineares. A ressonância não ocorre na resposta dos modelos devido ao fato de que, na análise dinâmica não-linear, o efeito de histerese presente nas ligações (placas de base e viga-coluna), essencialmente com comportamento não-linear, provoca um amortecimento na resposta dinâmica da estrutura.

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Atualmente, o crescimento dos problemas de vibrações excessivas sobre pisos mistos (aço-concreto) tem conduzido à necessidade de desenvolvimento de critérios específicos para projetos estruturais submetidos à ação de atividades humanas rítmicas. Com base no desenvolvimento desta dissertação de mestrado, objetiva-se, principalmente, verificar a influência das ligações estruturais (ligações viga-viga), sobre a resposta dinâmica não-linear de pisos mistos (aço-concreto) de edificações, quando submetidos a cargas dinâmicas humanas rítmicas. Deste modo, o carregamento dinâmico empregado para a simulação das atividades humanas sobre o modelo estrutural investigado foi obtido através de testes experimentais com indivíduos praticando atividades rítmicas e não rítmicas. O modelo analisado nesta dissertação corresponde a um piso misto (aço-concreto) com uma área total de 1600m2 e consiste de um ambiente onde serão desenvolvidas atividades de ginástica aeróbica. O sistema estrutural é constituído por lajes de concreto armado apoiadas sobre vigas de aço, simulando o comportamento de um sistema estrutural misto (aço-concreto) com interação total. A metodologia de análise desenvolvida emprega técnicas usuais de discretização presentes no método dos elementos finitos, com base no emprego do programa ANSYS. A modelagem do sistema contempla ligações estruturais do tipo rígidas, semirrígidas e flexíveis. Os valores das acelerações de pico foram comparados com os limites recomendados por normas de projeto, baseando-se em critérios de conforto humano. As conclusões alcançadas ao longo deste trabalho de pesquisa revelam que as ligações estruturais do tipo viga-viga não apresentam influência significativa, no que diz respeito a resposta dinâmica não-linear da estrutura. Por outro lado, as acelerações de pico obtidas com base na análise dinâmica não-linear apresentam valores elevados indicando que o piso misto (aço-concreto) investigado apresenta problemas de vibração excessiva inerentes ao conforto humano.

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Uma das tarefas mais desafiadoras do engenheiro na área da Geotecnia é a escolha dos valores de parâmetros geotécnicos obtidos de ensaios de campo ou laboratório e que serão utilizados nos modelos analíticos ou numéricos na fase de projeto de fundações. Diante das incertezas inerentes aos ensaios de SPT e da heterogeneidade de abordagens para a utilização dos valores de NSPT, é proposta neste estudo, a aplicação de um critério estatístico para obtenção de valores de NSPT, a partir da construção de intervalos de confiança de 95% de probabilidade em torno da reta ajustada de regressão linear simples entre a variável aleatória NSPT e a profundidade. Os valores obtidos de NSPT pelo critério aplicado foram utilizados na previsão da capacidade de carga de 19 estacas isoladas a partir da utilização de três métodos semi-empíricos: Aoki-Velloso (1975) com coeficientes alterados por Monteiro (1997), Décourt & Quaresma (1978) alterado pelo método de Décourt (1996) e Método de Alonso (1996). As cargas de ruptura dessas 19 estacas ensaiadas através de Provas de Carga Estática foram obtidas pelos métodos de extrapolação de Van Der Veen (1953) e Décourt (1996) e serviram para comparação e consequente validação do critério estatístico. Adicionalmente, com fulcro no item 6.2.1.2.1 da ABNT NBR 6122:2010 Resistência calculada por método semi-empírico, foram avaliados os fatores de segurança em relação às cargas de projeto, inclusive, também se utilizando da premissa de reconhecimento de regiões representativas, levando em conta o número de ensaios de SPT executados, fato que promove uma diminuição da incerteza dos parâmetros, apontando a um menor fator de segurança. A dissertação enfatiza as vantagens de um adequado tratamento estatístico dos parâmetros geotécnicos, a exemplo da recomendação já existente nas normas internacionais como Eurocódigo e outras. O critério construído permite e encoraja análises e decisões racionais no universo das partes interessadas consumidores, projetistas, fiscais de obras, contratantes e comunidade científica promovendo as discussões de forma mais objetiva e harmoniosa sobre o tema.

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Métodos de otimização que utilizam condições de otimalidade de primeira e/ou segunda ordem são conhecidos por serem eficientes. Comumente, esses métodos iterativos são desenvolvidos e analisados à luz da análise matemática do espaço euclidiano n-dimensional, cuja natureza é de caráter local. Consequentemente, esses métodos levam a algoritmos iterativos que executam apenas as buscas locais. Assim, a aplicação de tais algoritmos para o cálculo de minimizadores globais de uma função não linear,especialmente não-convexas e multimodais, depende fortemente da localização dos pontos de partida. O método de Otimização Global Topográfico é um algoritmo de agrupamento, que utiliza uma abordagem baseada em conceitos elementares da teoria dos grafos, a fim de gerar bons pontos de partida para os métodos de busca local, a partir de pontos distribuídos de modo uniforme no interior da região viável. Este trabalho tem dois objetivos. O primeiro é realizar uma nova abordagem sobre método de Otimização Global Topográfica, onde, pela primeira vez, seus fundamentos são formalmente descritos e suas propriedades básicas são matematicamente comprovadas. Neste contexto, propõe-se uma fórmula semi-empírica para calcular o parâmetro chave deste algoritmo de agrupamento, e, usando um método robusto e eficiente de direções viáveis por pontos-interiores, estendemos o uso do método de Otimização Global Topográfica a problemas com restrições de desigualdade. O segundo objetivo é a aplicação deste método para a análise de estabilidade de fase em misturas termodinâmicas,o qual consiste em determinar se uma dada mistura se apresenta em uma ou mais fases. A solução deste problema de otimização global é necessária para o cálculo do equilíbrio de fases, que é um problema de grande importância em processos da engenharia, como, por exemplo, na separação por destilação, em processos de extração e simulação da recuperação terciária de petróleo, entre outros. Além disso, afim de ter uma avaliação inicial do potencial dessa técnica, primeiro vamos resolver 70 problemas testes, e então comparar o desempenho do método proposto aqui com o solver MIDACO, um poderoso software recentemente introduzido no campo da otimização global.

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A microstructure based acoustic model is introduced, which can be used to optimize the microstructure of cellular materials and thus to obtain their optimal acoustic property. This acoustic model is an unsteady one which is appropriate in the limit of low Reynolds numbers. The model involves three elements. This first involves the propagation of acoustic waves passing the cylinders whose axes are aligned parallel to the direction of propagation. The second model relates to the propagation of acoustic waves passing the cylinders whose axes are aligned perpendicular to the direction of propagation. In both cases the interaction between adjacent cylinders is taken into account by considering the effect of polygonal periodic boundary conditions. As these two models are linear they are combined to give the characteristics of propagation at arbitrary incidence. The third model involves propagation passing spheres in order to represent the joints. Heat transfer is also included. These three models are then used to expand the design space and calculate the optimum cell structure for desired acoustic performance in a number of different applications. Moreover, the application fields are also analyzed.

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This paper presents an incremental learning solution for Linear Discriminant Analysis (LDA) and its applications to object recognition problems. We apply the sufficient spanning set approximation in three steps i.e. update for the total scatter matrix, between-class scatter matrix and the projected data matrix, which leads an online solution which closely agrees with the batch solution in accuracy while significantly reducing the computational complexity. The algorithm yields an efficient solution to incremental LDA even when the number of classes as well as the set size is large. The incremental LDA method has been also shown useful for semi-supervised online learning. Label propagation is done by integrating the incremental LDA into an EM framework. The method has been demonstrated in the task of merging large datasets which were collected during MPEG standardization for face image retrieval, face authentication using the BANCA dataset, and object categorisation using the Caltech101 dataset. © 2010 Springer Science+Business Media, LLC.

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Most of the manual labor needed to create the geometric building information model (BIM) of an existing facility is spent converting raw point cloud data (PCD) to a BIM description. Automating this process would drastically reduce the modeling cost. Surface extraction from PCD is a fundamental step in this process. Compact modeling of redundant points in PCD as a set of planes leads to smaller file size and fast interactive visualization on cheap hardware. Traditional approaches for smooth surface reconstruction do not explicitly model the sparse scene structure or significantly exploit the redundancy. This paper proposes a method based on sparsity-inducing optimization to address the planar surface extraction problem. Through sparse optimization, points in PCD are segmented according to their embedded linear subspaces. Within each segmented part, plane models can be estimated. Experimental results on a typical noisy PCD demonstrate the effectiveness of the algorithm.

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This paper presents an analytical modeling technique for the simulation of long-range ultrasonic guided waves in structures. The model may be used to predict the displacement field in a prismatic structure arising from any excitation arrangement and may therefore be used as a tool to design new inspection systems. It is computationally efficient and relatively simple to implement, yet gives accuracy similar to finite element analysis and semi-analytical finite element analysis methods. The model has many potential applications; one example is the optimization of part-circumferential arrays where access to the full circumference of the pipe is restricted. The model has been successfully validated by comparison with finite element solutions. Experimental validation has also been carried out using an array of piezoelectric transducer elements to measure the displacement field arising from a single transducer element in an 88.9-mm-diameter pipe. Good agreement has been obtained between the two models and the experimental data.