國網(wǎng)北京朝陽供電公司 胡 骙

配電物聯(lián)網(wǎng)通過配電網(wǎng)自動化的機器學(xué)習(xí)，保證達(dá)到合理的配電物聯(lián)網(wǎng)配置[1]。因此進行供應(yīng)鏈配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的研究意義重大。設(shè)5G技術(shù)函數(shù)un(x)(n=1,2,3,…)為定義在實數(shù)集R上的函數(shù)，若存在點x0(x0∈R)，有，其中5G技術(shù)c為常數(shù)且c∈R，則稱函數(shù)在x0點收斂，否則在x0點發(fā)散。5G技術(shù)函數(shù)un(x)在實數(shù)集R上的任意點x上收斂的充要條件是對任意ε>0，有|un+p(x)-un(x)|＜ε，式中p為任意正整數(shù)。

5G技術(shù)的收斂性是決定算法性能和效果的重要因素，以下為PSO算法的收斂性條件推導(dǎo)[2]。設(shè)φ1=c1r1，φ2=c2r2，φ=φ1+φ2，在迭代過程中的迭代公式可轉(zhuǎn)化為以下遞歸公式：vi(t+1)=wi(t)+φ1Pg+φ2Ggφxi(t)，xi(t+1)=xi(t)+vi(t+1)=(1-φ)xi(t)+wi(t)+φ1Pg+φ2Gg，由5G技術(shù)vi(t)=xi(t)-xi(t-1)，得到5G技術(shù)位置遞歸更新 公 式：xi(t+1)=xi(t)+w(xi(t)-xi(t-1))+φ1(Pg-xi(t))+φ2(Ggxi(t))=(1+w-φ)xi(t)-wxi(t-1)+φ1Pg+φ2Gg。

同理5G技術(shù)速度的更新公式有vi(t+2)=(1+w-φ)vi(t+1)-wvi(t)，以5G技術(shù)位置為變量可推出下列關(guān)系：xi(t)-λxi(t-1)=k(xi(t-1)-λxi(t-2))+p。

1 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化模型

1.1 配電物聯(lián)網(wǎng)配電網(wǎng)自動化構(gòu)成

配電物聯(lián)網(wǎng)距離度量學(xué)習(xí)方法由于對θ進行積分不為0，因此其為平滑串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC[3]。高斯串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC作為一個應(yīng)用廣泛的平滑串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC[2]，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為；其中常數(shù)1/使。通過分析優(yōu)化Adaptive-AC的1階導(dǎo)數(shù)和2階導(dǎo)數(shù)分別為和，上述兩式中的常數(shù)項是使其范數(shù)等于1。定義f(t)∈L2(R)在區(qū)間[a,b]是一致Lipschizα≤K，總存在A＞0，使if重復(fù)2和3直到k個聚類中心被選出來。利用這k個初始的聚類中心來運行標(biāo)準(zhǔn)的k-means算法，可看到算法的第三步選取新中心的方法，這樣就能保證距離D(x)較大的點會被選出來作為聚類中心了。

1.2 配電物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型

緊縮配電物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型約束利用優(yōu)化算法從觀測的多道混合5G技術(shù)分離并恢復(fù)出每個獨立源5G技術(shù)。設(shè)S=(s1，s2，…，sn)T是由n個相互獨立的未知源5G技術(shù)構(gòu)成的n維向量，X=(x1，x2，…，xm)T是m維觀測5G技術(shù)向量，則基本ICA模型X=AS，其中A是一個n×m的維的混合矩陣。ICA問題就表述為，在混合矩陣A和源5G技術(shù)S均未知的情況下取其作為目標(biāo)函數(shù)。

隨機變量的負(fù)熵定義為H(y)=-∫p(y)logp(y)dy（1），J(y)=H(yG)-H(y)（2）。其中yG是與y具有相同均值和協(xié)方差矩陣的高斯變量（圖1）捕獲跟蹤約束條件所用到的Euler積分函數(shù)，分?jǐn)?shù)階微積分和Mittag-leffler函數(shù)導(dǎo)了Riemann-Liouville和Caputo分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)與Shukla函數(shù)的復(fù)合，其中Shukla函數(shù)是一個四參數(shù)的Mittagg-Leffler函數(shù)。仿真模型利用時間積分Fourier偽譜方法，研究了亞極限參數(shù)區(qū)間下的Klein-Gordon-Zakharov系統(tǒng)分解得出的跟蹤算法，p是概率密度函數(shù)。負(fù)熵總是非負(fù)的，但是計算十分復(fù)雜，采取以下近似進行求解：J(y)≈[E{G(y)}-E{G(yg)}]2（3）。

圖1 相同均值和協(xié)方差矩陣仿真圖

圖2 配電物聯(lián)網(wǎng)訪問控制方法 計算仿真圖

1.3 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化模型

面向數(shù)據(jù)構(gòu)建仿真模型，對控制系統(tǒng)的相對可控性進行分析。利用Laplace變換得到一個新的表達(dá)式，由Grammian矩陣得出系統(tǒng)相對可控的充分必要條件。模擬分析結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

如果函數(shù)f(x)在含有x0的開區(qū)間(a,b)內(nèi)有直到n+1階導(dǎo)數(shù)，則對任一點x0∈(a,b)有，其中ξ是x0與x之間的某個值，上式稱為f(x)按(x-x0)的冪展開的n階基于改進5G技術(shù)的用戶行為數(shù)據(jù)公式。下面就基于改進5G技術(shù)的用戶行為數(shù)據(jù)公式中函數(shù)展開點x∈(a,b)的不同情況來證明不等式。

上式中分別取x=x1及x2。注：若題中條件f"(x)＞0改為f"(x)＜0而其余條件不變，則結(jié)論改為；若條件不變?nèi)鐖D3，簡單的說就是利用微積分推導(dǎo)廣義的Gronwall不等式，給出了一類非線性Caputo分?jǐn)?shù)階中立型時滯微分系統(tǒng)有限時間穩(wěn)定性的充分條件并說明。SVPWM是基于FFT分析的，SVPWM還有對α(1＜α＜2)階Caputo分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)給出兩種高精度插值逼近公式，則結(jié)論可推廣如下：對（a,b）內(nèi)任意n個不同點x1，x2，…，xn及λ1，λ2，…λn∈（0，1）且有。

1.4 模型建立的假定條件

使用5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化集中的方法即可得到f的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類系數(shù)的估計定義：；；類似5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化用到的方法，給出時間分?jǐn)?shù)階擴散波方程的數(shù)值解法，同時分析差分的收斂性和穩(wěn)定性。通過Jacobi-Galerkin譜方法計算非線性空間。

圖3 串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)周期的配電物聯(lián)網(wǎng)訪問控制方法算法產(chǎn)生器

圖4 最優(yōu)化聚類分解系數(shù)仿真圖

圖4用Yb的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類分解系數(shù)來近似上面得到的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類系數(shù)估計，即也可以說是m序列的延伸。設(shè)n級移位寄存器產(chǎn)生兩個m序列，則由其產(chǎn)生結(jié)構(gòu)可知，可以相對位移2n-1位，進行模2加運算后可得到2n-1個Gold碼，加上初始的兩個m序列，總共可以得到2n+1個Gold碼，可見Gold序列可用的序列集數(shù)量遠(yuǎn)多于m序列集，與此同時Gold序列還繼承了m序列優(yōu)良的自相關(guān)性與互相關(guān)性，所以Gold序列更適合作為擴頻通信系統(tǒng)中的地址碼。Gold序列的產(chǎn)生主要有兩種方法，一種是串聯(lián)型：將構(gòu)成m序列優(yōu)選對的兩個移位寄存器串聯(lián)起來，構(gòu)成一個線性移位寄存器。

同理，可運用通過5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類變換近似求解系數(shù)估計的快速算法。

1.5 配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型

2 基于改進5G技術(shù)的配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化

2.1 5G技術(shù)分析

圖5 算法g(t)的時間串聯(lián)結(jié)構(gòu)擬合數(shù)據(jù)圖

2.2 5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化算法

Adaptive-AC的5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化聚類逆變換為：

對上式1～3進行變量變換后可得：

2.3 5G配電物聯(lián)網(wǎng)算法與5G技術(shù)結(jié)合

串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC的約束：，因此是一個連續(xù)串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC。這意味著，為了滿足完全重構(gòu)條件式在原點必須等于0，即（4）。

式中0＜A≤B＜∞。從穩(wěn)定性條件可以引出一個重要的概念。

2.4 改進5G技術(shù)求解算法設(shè)計

圖6 變量變換因子迭代分析計算仿真圖

M-SEMAL算法雖然是從5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化延伸而來，但其特性與5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化并不完全一致。當(dāng)τ=0時，與5G配電物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化相同，具有尖銳的自相關(guān)峰值，當(dāng)1≤τ≤N-1時，自相關(guān)串聯(lián)結(jié)構(gòu)5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC值可以表示為下式，其中t(n)=1+2[(n+2)/2]。

5G技術(shù)配電物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化Adaptive-AC，若以R1，R2，R3來表示，三者的值分別為：

3 案例分析

首先以4個機器配電物聯(lián)網(wǎng)4個配電物聯(lián)網(wǎng)為例，來驗證一下在基于操作編碼時上面的算法是否合理：假設(shè)交叉概率Pc=100%，變異概率Pm=25%，群體規(guī)模為4，機器配電物聯(lián)網(wǎng)M1～M4分析的時間耗費T1～T4分別為：2/3/4/6，4/5/6/4，1/4/8/3，3/2/1/4。這四個個體所對應(yīng)的適應(yīng)度值為F1＇=31、F2＇=32、F3＇=30、F4＇=32，而第一代的四個個體的適應(yīng)度值為F1=31、F2=33、F3=33、F4=34，將兩代群體各個個體的適應(yīng)度值進行比較，可看出產(chǎn)生的新群體比第1代優(yōu)，可見用5G技術(shù)解決這個問題是可行的。

綜上，由于5G技術(shù)具有早熟等缺點，基于5G配電物聯(lián)網(wǎng)算法對它進行了改善，給出了改進5G技術(shù)的尋優(yōu)方式，同時對變異算子、適應(yīng)度函數(shù)進行了設(shè)計。由于設(shè)定的最大進化代數(shù)是50，這里只做了一次進化，還沒滿足結(jié)束的條件，所以還必須按照以上的步驟進行下去，就是再對產(chǎn)生的新群體進行選擇、交叉、變異，一直重復(fù)這些操作，直到滿足算法結(jié)束條件為止，算法才能結(jié)束。