导读:本文包含了稀疏矩阵技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统,潮流算法,对称稀疏矩阵技术,比较研究
稀疏矩阵技术论文文献综述
温宝[1]（2019）在《新型对称稀疏矩阵技术在各种潮流算法中的比较研究》一文中研究指出电力是我国的基础产业,电力系统的安全十分重要。电力系统网络的分析中,潮流计算的重要性不言而喻,其对电力系统规划设计和对电力系统的运行进行定量分析均有重要的作用。许多年来,不断的有全球各地的学者对不同的潮流算法进行了深入的探究,牛顿一拉夫逊算法与PQ分解法是其中的最为经典的代表。很多人致力于对不同的算法进行不同方式的优化,但这两个算法仍有更加深入研究的空间,本文对对称稀疏矩阵技术在不同的潮流计算中的应用,进行了详细深入的介绍与比较研究,且分别对两种不同的方法提出相应的新型的同样应用了对称稀疏矩阵技术的改进算法,并同样与传统算法进行比较研究。具体的比较研究主要聚焦在数据文件的读取、雅可比矩阵或因子表的形成、及各种迭代的过程等方面,如Y(n,d)形式的存贮与传统方法存贮之间进行比较研究,应用了对称稀疏矩阵技术后的雅可比矩阵及因子表的形成与传统方法之间的比较研究,潮流算法总时间的效率的比较等等。(本文来源于《南昌大学》期刊2019-05-19）
庄广宇[2]（2018）在《对称稀疏矩阵技术在牛顿法潮流计算中的应用与研究》一文中研究指出电力系统的规划和发展都离不开最基本的电气计算——潮流计算。随着社会的发展,为满足人们的日常生产生活,远距离、大负荷、大规模已成为目前电网的发展趋势。而对于大型重负荷的电力系统来说,只有合适的计算方法才能得到潮流解。电力研究人员一直致力于寻找快速、高效、收敛性好的潮流算法。在众多电力系统潮流算法中,牛顿—拉夫逊法潮流计算是当前采用最广泛的计算机算法,它具有收敛可靠性好、通用性强等优点。虽然牛顿法被广泛采用,但应用计算机时的内存使用率及迭代效率都与算法和程序的编制优化息息相关。本课题旨在对算法进行优化从而简化程序的编制,引入对称稀疏矩阵技术对传统的牛顿法进行优化:以规定的数组格式Y(n,d)存贮节点导纳矩阵并将其沿用至雅可比矩阵的快速形成;利用包括四角规则、非零元素的快速判断、计算元素的快速确定、计算元素的对称算法等计算技巧在内的对称稀疏矩阵技术完成雅可比矩阵的快速计算。本文还针对雅可比矩阵的计算提出了两种新的思路,并验证了它们的可行性。(本文来源于《南昌大学》期刊2018-06-07）
戴雨心[3]（2018）在《对称稀疏矩阵技术在PQ分解法潮流计算中的应用与研究》一文中研究指出潮流计算是电力系统叁大计算中的一项基本计算,其计算结果对于后续电力系统稳态分析、确定系统运行方式具有重要意义。由牛顿-拉夫逊法衍生而来的PQ分解法(快速解耦法)在电力系统潮流计算中有着非常重要的地位,其收敛速度更快、占用内存也更少,在电力系统的实时潮流计算上有着巨大的优势。但是PQ分解法并非完美,仍然存在改进空间,因此,人们一直在不断追求保证PQ分解法可靠性的基础上,进一步提高潮流计算的速度。本文从PQ分解法潮流中两个系数矩阵的取值开始进行优化,再从给定结构的数据文件中读取数据,利用对称稀疏矩阵技术快速形成因子表并记录其上叁角每行非零元素的个数及其列角标用于后续的快速前代及回代计算,并运用塞德尔方式迭代以达到加快迭代速度的效果。与经典传统的PQ分解法相比,无论是最初数据文件的读取或是因子表法的求解亦或是总的计算时间等方面,本文所述方法在速度上均显着提升,并大大改善PQ分解法在求解多节点系统时可能出现的不收敛问题,且电力系统节点数越多,本方法的优势越大。同时本文也提及并改良了潮流计算中使用不多的直角坐标PQ分解法,并在收敛性和收敛速度上对比了极坐标PQ分解法。(本文来源于《南昌大学》期刊2018-06-04）
陆节涣[4]（2017）在《对称稀疏矩阵技术快速求解电力系统线性方程的应用与研究》一文中研究指出在电力系统工程学科领域,许多对电力网络的分析计算从数学角度都可以演变成为对线性方程组的求解,将线性方程的系数与常数存入矩阵并进行快速求解,一直以来都是处理线性方程的常见做法。现如今,计算技术在不断地进步与发展,矩阵的快速求解方法也日新月异,通过建立数学模型并编写程序完成日趋复杂的计算,已经成为研究电力系统网络计算的普遍方法。本文首先对电力系统中,求解线性方程组的传统算法Gauss消元法、因子表法、叁角分解法等进行了详细系统介绍。然后将新型的对称稀疏矩阵技术引入传统方法,并将基于对称稀疏矩阵技术的四角规则算法,“逐行规格化,按列消元”方式,合成阵运算等技巧引入线性方程的快速解法,针对大规模的电力网络中出现的矩阵计算,充分利用矩阵的结构特点,以及其中元素所具有的相互对称和高度稀疏的性质,省去了大量零元素以及不必要元素的计算,从而节省了存贮空间,提高了运算效率。并通过新方法与传统算法的对比,证明了对称稀疏矩阵技术的可行性与高效性。在文章的最后,将应用了对称稀疏矩阵技术的线性方程解法引入潮流计算实例中,证明了本文中提出的新方法在实际应用中可以极大地提高潮流计算的速度。此外本文介绍的稀疏矩阵技术也可用于电力系统等各个工程领域对常系数线性方程组的快速求解。(本文来源于《南昌大学》期刊2017-06-30）
孙剑沛[5]（2017）在《基于高维稀疏矩阵隐特征分析的蛋白质相互作用预测技术研究》一文中研究指出理解蛋白质间是否存在相互作用以及存在的相互作用所行使的功能,是理解生命活动的基础。利用蛋白质间的相互作用信息构建复杂的相互作用网络,建立蛋白质间的功能联系,能够为从整体上掌握生命的运行机制提供有益信息。虽然研究者通过生物实验方法确定了模式生物蛋白质间的一些相互作用,但是这样的研究进程较慢,对建立完整的蛋白质相互作用网络是远远不够的。随着数据挖掘技术的逐渐成熟,已有很多研究者将数据挖掘算法应用于生物信息学的蛋白质分析任务上,对蛋白质间相互作用进行预测,为实验指明了方向。现有处理蛋白质间相互作用的方法如聚类、贝叶斯等,大多算法简单,预测精度不高,并且难以处理高维稀疏的数据。而随着蛋白质组学研究的推进,如今的生物数据中已知蛋白质数量变得非常庞大,而他们之间的相互作用信息却大多未知,这样的数据网络即高维稀疏网络。在这样的数据上,基础的算法难以准确的预测,并且需要消耗大量的资源和时间。而隐特征分析由于只依赖于已知数据分析,能够很好的分析高维稀疏矩阵。本文首先介绍了基于奇异值分解的矩阵分解模型和在其基础上发展而来的一般隐特征模型,隐特征模型具有能处理高维稀疏矩阵的特点,但是一般隐特征模型有着不稳定,可能出现过拟合的问题,另外蛋白质相互作用网络为无向网络而非一般隐特征模型处理的二部图。因此,我们对其进行了多种优化和修改,提高隐特征模型的精度,并提出对称模型使其能分析无向图。本文的主要工作为:1)对隐特征模型进行深入的研究,在一般隐特征模型的基础上,通过非负乘法更新达成非负约束,通过在目标函数中加入正则化机制避免过拟合,加入频率加权等,以得到各种特型隐特征模型,提高了精度和效率。2)针对蛋白质相互作用数据为无向网络的特征,根据对称矩阵分解的理论,研究出了对称非负隐特征模型,并考虑加入线性偏差以提高精度,对得到的各隐特征模型进行对比实验分析,得到对称隐特征模型在蛋白质相互作用预测实验中有着更好的性能表现的结论。3)根据研究结果,用Java实现了一个蛋白质相互作用预测的图形展示系统。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
张旭东,张敬平,李中平,马兴望,高黎明[6]（2015）在《基于稀疏矩阵技术的变压器宽频参数计算方法》一文中研究指出为了准确快速计算大规模绕组变压器的宽频参数,基于稀疏矩阵技术,提出了绕组多导体传输线模型的宽频参数计算方法,解决了求解过程中因矩阵阶数过大而导致无法计算或者用时太长的难题。首先,分析了Y和Z矩阵的矩阵特点,采用分块存储和运算方法,将大型矩阵运算变为子块矩阵运算,提出了频域模型基于稀疏矩阵技术求解的方法,分析了求解过程中矩阵的变化,证实了分块存储和运算方法的高效性;然后,以双绕组变压器模型为例,从矩阵变换角度给出了导纳参数计算的通用推导方法;最后,通过对保定天威集团特变电气有限公司的一台型号为SS11-20000/110的变压器的计算结果与测量结果进行比较,验证了方法的正确性。(本文来源于《电气应用》期刊2015年11期）
周凌焱,刘成龙,张强,孙维亚,杨雪峰[7]（2014）在《稀疏矩阵压缩技术在CPⅢ网平差中的应用研究》一文中研究指出在高铁测量领域,由于引入了智能型全站仪、电子水准仪等先进仪器,导致控制网规模越来越大,网平差速度越来越慢,给高速铁路的测量与数据处理带来一定困扰。基于矩阵的行、列压缩的存储原理,利用压缩矩阵与稀疏矩阵的乘法代替矩阵间的乘法,实现矩阵的快速乘法计算;同时采用"循环变量重新编号法"进行矩阵的求逆运算,从而大幅度提高轨道控制网等大型控制网平差计算速度。与其他优化方法相比,新方法具有计算速度快、便于理解、易于实现等特点,为目前国内高铁测量软件的维护升级提供一条可行的思路。(本文来源于《铁道科学与工程学报》期刊2014年06期）
席秋义,徐建光,张洪波[8]（2013）在《库区河道洪水演进稀疏矩阵求解技术及应用研究》一文中研究指出鉴于河道洪水演进计算模型大型方程组直接求解具有耗时长、占用计算机运算空间大以及精度没有保证的问题,采用系数矩阵压缩存贮方式,可大大减小洪水演进模型求解计算机存贮量和内存占用量,通过选取含有最少非零元素行作为主元行,该行绝对值最大的元素作为主元元素,有效克服了系数矩阵元素相差数量级时计算结果不准确的问题,且消去运算不占用多余的空间,回代也很简单。在安康水库的应用表明,该方法具有计算效率高和精度高的优点。(本文来源于《陕西电力》期刊2013年10期）
叶爽利[9]（2012）在《基于稀疏矩阵技术的网络拓扑分析》一文中研究指出网络拓扑分析是电力自动化系统中非常重要的模块,它是解决电力系统分析计算问题的基础,对其研究具有重要的理论价值和实用价值。作为电力系统分析的基础软件,网络分析的计算需要更全面、更快速、更精确,因此迫切需要一个好的网络拓扑算法。本文详细阐述了网络拓扑分析中的矩阵法。对矩阵法中的矩阵特性进行了深入分析和研究,以提高网络拓扑分析速度为目的,提出了基于稀疏矩阵技术的矩阵法,对邻接矩阵的存储和运算采用“排零存储和排零运算”的技术,由此来节约数据的存储空间和提高运算的速度。本算法的理论依据是：矩阵相乘求取全连通矩阵时,两个相乘的矩阵中,连通矩阵是稠密矩阵,而邻接矩阵是稀疏矩阵,可以对它应用稀疏矩阵技术。由于邻接矩阵是布尔矩阵,它的元素只有0和1两种可能,对其元素存储时,只需要存储其非零元素的行号和列号即可,不需要存储元素的值,对邻接矩阵的稀疏存储可以大大地节省存储空间。为了对算法进一步完善,在稀疏矩阵法的基础上,再采用了多种手段来提高拓扑分析的速度。其基本思想是：首先,采用一个数组保存连通矩阵每行元素的变化情况,通过判断数组中的元素来判断是否可省去对应行的计算,以减少计算量；其次,每计算出一个连通矩阵元素后马上用它更新当前连通矩阵,也可大大提高计算速度；再次,利用连通矩阵的对称性,只需计算一半的矩阵元素；最后,按节点出线数由大到小的顺序对节点进行优化编号,进一步提高了计算速度。本文提出的算法仍然利用了矩阵法的优点,具有矩阵法概念清晰、编程简单的特点,但运算速度比现有的矩阵法要快得多,能够满足网络拓扑分析实时性的要求。算例证明了本文算法的可行性,计算结果表明算法大大地提高了网络拓扑分析的速度,能满足实时网络拓扑分析速度的要求。(本文来源于《大连海事大学》期刊2012-06-01）
张昊,岳天祥,李昌华,杜正平,范泽孟[10]（2012）在《利用叁元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例》一文中研究指出采用预处理共轭梯度法(PCG)进行求解的高精度曲面建模(HASM)算法的计算过程需要大量矩阵计算,采用稀疏矩阵方式可以压缩存储空间。叁元组稀疏矩阵存储是较为传统的稀疏矩阵存储结构,这种存储结构的稀疏矩阵技术已被广泛使用。根据HASM-PCG的特点,本文通过改进叁元组稀疏矩阵的部分计算方式,调整HASM-PCG算法中的部分计算顺序,从而舍弃部分不需要存储的非零元素,提高了计算效率。根据全球1998-2008年的近3000个气象观测台站的气温观测数据,以及全球DEM数据,对20世纪末至21世纪初的11年来5、6、7、8月份的全球平均气温进行数字模拟。数值结果表明,采用改进的叁元组稀疏矩阵技术有效地提高了HASM方法的模拟效率。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2012年02期）
稀疏矩阵技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电力系统的规划和发展都离不开最基本的电气计算——潮流计算。随着社会的发展,为满足人们的日常生产生活,远距离、大负荷、大规模已成为目前电网的发展趋势。而对于大型重负荷的电力系统来说,只有合适的计算方法才能得到潮流解。电力研究人员一直致力于寻找快速、高效、收敛性好的潮流算法。在众多电力系统潮流算法中,牛顿—拉夫逊法潮流计算是当前采用最广泛的计算机算法,它具有收敛可靠性好、通用性强等优点。虽然牛顿法被广泛采用,但应用计算机时的内存使用率及迭代效率都与算法和程序的编制优化息息相关。本课题旨在对算法进行优化从而简化程序的编制,引入对称稀疏矩阵技术对传统的牛顿法进行优化:以规定的数组格式Y(n,d)存贮节点导纳矩阵并将其沿用至雅可比矩阵的快速形成;利用包括四角规则、非零元素的快速判断、计算元素的快速确定、计算元素的对称算法等计算技巧在内的对称稀疏矩阵技术完成雅可比矩阵的快速计算。本文还针对雅可比矩阵的计算提出了两种新的思路,并验证了它们的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
稀疏矩阵技术论文参考文献
[1].温宝.新型对称稀疏矩阵技术在各种潮流算法中的比较研究[D].南昌大学.2019
[2].庄广宇.对称稀疏矩阵技术在牛顿法潮流计算中的应用与研究[D].南昌大学.2018
[3].戴雨心.对称稀疏矩阵技术在PQ分解法潮流计算中的应用与研究[D].南昌大学.2018
[4].陆节涣.对称稀疏矩阵技术快速求解电力系统线性方程的应用与研究[D].南昌大学.2017
[5].孙剑沛.基于高维稀疏矩阵隐特征分析的蛋白质相互作用预测技术研究[D].重庆大学.2017
[6].张旭东,张敬平,李中平,马兴望,高黎明.基于稀疏矩阵技术的变压器宽频参数计算方法[J].电气应用.2015
[7].周凌焱,刘成龙,张强,孙维亚,杨雪峰.稀疏矩阵压缩技术在CPⅢ网平差中的应用研究[J].铁道科学与工程学报.2014
[8].席秋义,徐建光,张洪波.库区河道洪水演进稀疏矩阵求解技术及应用研究[J].陕西电力.2013
[9].叶爽利.基于稀疏矩阵技术的网络拓扑分析[D].大连海事大学.2012
[10].张昊,岳天祥,李昌华,杜正平,范泽孟.利用叁元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例[J].地球信息科学学报.2012