14、多尺度计算方法:多重网格与Metropolis耦合

多尺度计算方法:多重网格与Metropolis耦合

1. 多重网格方法

多重网格方法最初在物理和应用数学领域发展起来,主要用于求解微分方程组。当这些方程组无法进行解析求解时(复杂系统通常如此),就需要进行数值求解。

1.1 单网格更新算法的问题

数值求解需要在参数空间上设置网格,然后使用基于单网格块更新的迭代方法(如雅可比算法)来寻找解。这些算法能消除误差的高频分量,但无法消除低频分量。

1.2 多重网格方法的原理

多重网格方法认识到,一个分辨率级别的低频分量在更粗的分辨率级别会变成高频分量。同时,粗网格会导致解的不准确,而细网格则需要更多的计算时间。因此,多重网格方法在不同分辨率级别之间循环,在每个级别进行一些单点更新,以加速计算并收敛到准确解。

1.3 多重网格循环机制

常见的多重网格循环机制有V循环和W循环:
- V循环 :从最细的分辨率级别开始,逐步移动到最粗的分辨率级别,然后再逐步回到最细的分辨率级别。
- W循环 :相当于连续应用两个V循环。

此外,还有其他循环机制,如仅从粗到细的级别,或者动态调整网格,以在不损失最终结果准确性的前提下加快求解速度。这种动态调整网格的方法已应用于统计问题。

1.4 多重网格方法的流程图

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【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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