9、数值积分方法全解析

数值积分方法全解析

1. 高斯 - 勒让德求积法

高斯 - 勒让德求积法是数值积分中的重要方法,其权重和节点对于不同阶数有特定的值,如下表所示:
| N | xn | wn |
| — | — | — |
| 2 | ±0.577350 | 1.000000 |
| 3 | 0 | 0.888889 |
| | ±0.774597 | 0.555556 |
| 4 | ±0.339981 | 0.652145 |
| | ±0.861136 | 0.347855 |
| 5 | 0 | 0.568889 |
| | ±0.538469 | 0.478629 |
| | ±0.906180 | 0.236927 |

权重可以通过公式 ( w_k = \frac{2}{(1 - x_k^2)[P_N’(x_k)]^2} ) 进行简化计算,其中 ( P_N’(x_k) ) 是勒让德多项式的导数。计算该导数时,可以使用中心差分近似,但递归关系能提供精确的闭式解。

2. 非经典高斯求积规则

经典高斯求积规则适用于已知正交多项式闭式形式的常见权重函数。原则上,对于任何可积的权重函数都能得到高斯求积规则。在正交多项式不易获得的情况下,传统方法存在数值不稳定问题,直到 Sack 和 Donovan 提出使用勒让德多项式作为多项式空间的基,解决了这一问题。Ma 等人的暴力非线性求解器也可用于寻找非经典权重函数的高斯求积规则。

另一种计算非经典权重函数高斯求积规则的方法与线性代数相关。具体步骤如下:
1. 选择辅助求积规则

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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