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【24h】

A low-rank coordinate-descent algorithm for semidefinite programming relaxations of optimal power flow

机译：用于最佳功率流程的半纤维编程放松的低级坐标序列算法

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The alternating-current optimal power flow (ACOPF) is one of the best known non-convex nonlinear optimization problems. We present a novel re-formulation of ACOPF, which is based on lifting the rectangular power-voltage rank-constrained formulation, and makes it possible to derive alternative semidefinite programming relaxations. For those, we develop a first-order method based on the parallel coordinate descent with a novel closed-form step based on roots of cubic polynomials.
机译：交流最优功率流（ACOPF）是最着名的非凸非线性优化问题之一。 我们提出了一种基于举起矩形功率电压秩约束的Quopf的新型重新制作，并使得可以推导出替代的半纤维编程放松。 对于那些，我们基于基于立方多项式的根的新颖的闭合阶段的并联坐标血管开发一级方法。

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