[發明專利]太陽能無線采集系統的分布式優化方法

在審

• 申請號: 201811380526.1
• 申請日: 2018-11-19
• 公開（公告）號: CN109345809A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 解相朋;王晨馳;胡松林;岳東
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G08C17/02
• 分類號: G08C17/02;G06Q10/04
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

1.一種太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、將無線傳感器監控到的太陽能電池板數據進行結果分析，考慮太陽能電池的工作電流，轉化為供電功率目標函數，接著將數據進行優化，整合成太陽能供電功率優化問題，求出供電功率目標函數和的最小值；

S2、將步驟S1中的太陽能供電功率優化問題視為原始問題，求出原始問題的對偶問題，并設計目標函數的對偶函數；

S3、根據步驟S2得到的原始問題的對偶問題設計拉格朗日函數，并設計其功率目標函數；

S4、針對拉格朗日函數是不可導的情況，設計平滑公式，將步驟S3中不可導的功率目標函數平滑處理；

S5、設定平滑公式的平滑參數，計算平滑函數的隨機免梯度預測值；

S6、利用步驟S5中隨機免梯度預測值，設計迭代公式，經過k次迭代，最終計算出傳感器供電電流大小；

S7、獲得最優的傳感器供電電流大小的估計值分布，用其指導n個太陽能采集系統中傳感器的額定電流設置。

2.如專利要求1所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S1中，求出目標函數和的最小值，具體為：

subject to h(x)≤0

x∈X

其中，n為太陽能采集系統中傳感器的個數，x表示的是傳感器供電電流大小的估計值；X表示的是傳感器供電電流大小的約束集合；f_i(x)表示第i個傳感器供電的代價函數，h(x)表示太陽能采集系統中的物理條件約束，表示需要優化的目標函數。

3.如專利要求2所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S2中，求出目標函數的對偶函數，具體為：

maximize q(λ)

subject to λ≥0

λ∈N

其中，N表示的是對偶函數的約束集合，N為非空閉集；定義：即對偶函數q(λ)為步驟S3中拉格朗日函數的下確界。

4.如專利要求3所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S3中，設計拉格朗日函數，具體為：

這里，f(x)為原始函數，h(x)為f(x)的導數，λ為拉格朗日乘數，λ′為拉格朗日乘數λ的轉置。

5.如專利要求4所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S4中，將不可導的目標函數平滑化，設計平滑函數：

其中，n依舊是太陽能采集系統中傳感器的個數，ξ為滿足獨立同分布的隨機序列，μⁱ為平滑后的拉格朗日函數的平滑因子，且μⁱ≥0。

6.如專利要求1-5所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S5中，計算隨機免梯度預測值，具體為：

這里x_i(k)表示第i個傳感器在k時間供電的代價函數；λ_i(k)為x_i(k)的對偶函數；μⁱ表示第i個傳感器供電代價函數的平滑參數，它是一個大于0的常數；是根據第i個傳感器供電代價函數所設計的拉格朗日函數；是第i個傳感器在k時間設計的平滑函數的隨機序列，且滿足獨立同分布；

其中，i＝1,…,n表示第i個采集傳感器；k表示迭代的次數；g_x，μⁱ(x_i(k)，λ_i(k))和g_λ，μⁱ(x_i(k)，λ_i(k))分別表示原始問題和其對偶問題迭代過程中的免梯度預測值。

7.如權利要求1-5任一項所述的太陽能無線采集系統的分布式優化方法，其特征在于：步驟S6中，傳感器供電電流大小的估計值的在線迭代，具體為，

這里W表示傳感器進行信息交換的權重矩陣，它是一個雙隨機矩陣；W_ij表示第i個節點與第j個節點之間的通信代價權重，兩者之間有通信則W_ij＞0，否則W_ij＝0。

接著，這里的迭代公式表示的是第k+1次迭代；x_i(k+1)表示第i個傳感器在k時間供電的代價函數，λ_i(k+1)依舊為x_i(k+1)的對偶函數；其中表示將*投影運算到約束集X中，同理表示將*投影運算到約束集N中；α_k表示在k次迭代時的搜索步長；原始問題與其對偶問題的投影集合都是非空封閉的。