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Distributed optimization with Markovian switching targets and stochastic observation noises with applications to DC microgrids

引用

Science China(Information Sciences) 2022年第12期65卷 232-247页

作者： Siyu XIE Leyi WANG Masoud H.NAZARI George YIN Gun LI School of Aeronautics and Astronautics University of Electronic Science and Technology of China Department of Electrical and Computer Engineering Wayne State University Department of Mathematics University of Connecticut

A distributed optimization problem with Markovian switching targets and stochastic observation noises is considered in this paper. In order to solve target following and renewable following for microgrid(MG) optimal power balancing, and to attenuate observation noises simultaneously, distributed optimization algorithms are developed. The interaction between observation noises and Markovian switching targets may introduce a fundamental tradeoff in reducing the optimization errors and choosing the step size. Furthermore, under infrequent Markovian switching assumptions, the mean-square optimization error bounds, the switching ordinary differential equation(ODE) limit, and the asymptotic distributions of the optimization errors are established rigorously and comprehensively. A simulation example on a DC MG is presented to show the main results of the paper.

关键词： constraint optimization noisy observation output variation Markovian switching target distributed algorithm DC microgrid

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