摘要：为促进构建更加公平和谐的新型电力市场,以智能园区为研究对象开展电能共享优化研究。构建了含多种灵活性供电资源及常规负荷的园区微电网系统模型和运行成本模型,考虑了电动汽车有序/无序充放电策略及负荷侧需求响应情况,以减少微电网与主网的交互波动,保证系统运行稳定性。建立了多园区联盟运行成本最小化模型,并根据各园区在合作共享运行时的不同贡献值构建了基于非对称议价的收益分配模型。设计改进的自适应交替方向乘子法(ADMM)进行求解,验证了模型与算法的有效性,并加快了计算收敛速度。算例结果表明,所提的园区点对点(P2P)交易优化模型能够实现多园区联合运行成本最小,基于不同贡献值的非对称议价模型可以实现在降低成本的同时增加各园区收益的公平分配,具有良好的经济效益。

摘要：本文基于多值逻辑函数极小化提出一种正例学习问题，并对这一正例学习问题给出一个启发式学习算法。同现存的示例学习方法相比，本文算法是基于演绎推理的，可对大量信息进行保真压缩。该算法具有简单、快速和易于实现的特点。本文用两个实例─焊接工艺自动设计知识获取和布尔函数极小化，将本算法同示例式归纳学习系统ＡＱ１５和布尔函数极小化系统ＳＷＴ进行了比较。