多阶段多目标系统的模糊优化决策理论与模型

本文将文[1]提出的模糊优选理论,拓广应用于多阶段多目标决策系统。发展了文[2]提出的多阶段多目标系统的模糊优化(也称优选)决策理论、模型与解法。并给出实例。     

含电动汽车的气电互联虚拟电厂区间多目标优化调度策略

气电互联虚拟电厂能够推动分布式能源的高效利用,考虑诸多不确定因素的有效调度策略是保证其运行品质的关键.本文在构建含电动汽车的气电互联虚拟电厂风电、光伏、燃气轮机、电转气设备、电动汽车各单元模型的基础上,采用区间优化理论描述了该虚拟电厂中风电、光伏出力及电负荷、气负荷的不确定性;以运行经济效益、用户舒适度、二氧化碳排放作...     

多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法

针对某市水资源优化配置模型的多目标、非线性特点,提出大系统总体优化的遗传算法求解方法.遗传算法构造中,对连续变量离散化采用浮点数级联编码;依据精确不可微罚函数法,构建个体适应度评价函数;将模拟退火算法与遗传算法相结合,探讨了基于模拟退火的混合遗传算法在水资源优化配置中的实际应用.实例表明,混合遗传算法是解决水资源优化配置多目标、非线性问题的有效途径.     

基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗,保持多目标电力平稳,在多目标优化算法的基础上,构建一种储能功率配置方法。综合分析经济、环保和技术三项指标,建立多目标优化配置数学模型,分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值;利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式,并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较,得到pareto解,实现储能功率最优配置。通过与其他算法展开对比实验测试,结果表明,所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损,同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的,使配电网始终处于安全供电状态。     

基于序优化和模糊蚁群算法的多目标配电网重构

摘要： 针对蚁群算法求解配电网重构问题时搜索时间过长、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于序优化理论和模糊控制理论改进的蚁群算法应用于配电网重构。通过加入模糊规则,结合序优化思想,在信息素更新环节提出了分阶段按序更新策略,扩大解空间的探索;将Prim算法应用于搜索环节,直接得到辐射型可行解,大大减少了构造解的时间;结合模糊理论提出了多目标的目标函数,有利于得出高质量的解。选取IEEE33节点配电系统作为算例验证了算法的有效性和优越性。     

基于多目标粒子群算法的水资源优化配置研究

在分析阿拉尔市水资源利用现状的基础上,构建了以区域供水系统总缺水量最小、水库损失水量最小为目标的水资源优化配置模型,应用多目标粒子群算法,对阿拉尔市2015、2020和2025年三个水平年,二种不同保证率(P=50%、P=75%)下的水资源优化配置方案进行求解。结果表明,该方法有效解决了阿拉尔市水资源系统不同水平年、多水源、多用户、多受水区、多工程、多目标的求解问题,得到了阿拉尔市各受水区及其各用水部门的分配水量,实现了阿拉尔市水资源的综合配置。     

水电项目投资的多目标模糊决策方法

对水电项目投资方案多目标决策问题进行了研究,根据多目标模糊优化的基本原理,结合目标相对优属度概念,给出了多目标模糊决策中通过回归确定权重的方法,同时提出了基于权重回归组合的水电项目投资多目标决策模糊化方法,通过实验证了该模型的合理性和有效性。     

基于交互式多目标优化算法的风光互补发电系统优化

风光互补发电系统的优化配置是一个多目标优化问题,优化目标为系统安装成本,约束条件为供电可靠性。合理的匹配设计是充分发挥风光互补发电系统优越性的关键。在成本(目标)函数的最优化计算中,提出一种基于偏好的交互式多目标优化算法,利用交互式遗传算法优化目标权重值组成的种群,利用粒子群优化算法优化加权单目标函数,并将其应用到风光互补发电系统的优化配置中。计算结果表明,在满足负荷用电的前提下,风光互补发电系统的经济性能优于单独的光伏系统和风电系统。     

基于多目标模糊层次分析法的厂级负荷分配研究

文中以电厂节能减排为先导,结合目前国内600MW主流机组为研究对象,建立了基于经济性、快速性、环保性的多目标厂级负荷优化分配数学模型。结合现场数据获得了机组煤耗率与大气污染物排放特性曲线,进而利用模糊决策理论与模糊层次分析法进行多目标问题的建模。在此基础之上,以动态规划方法作为优化算法,借助MATLAB软件对多目标优化模型进行了算例仿真,并且对仅以最小煤耗率为目标的单目标优化方案与多目标优化方案进行了对比分析。仿真结果表明:采用模糊层次分析法的多目标优化方案在经济性与环保性方面优于单目标优化方案。     

动力总成主动悬置系统的稳健性优化研究

为提高动力总成悬置系统的稳健性,从不确定性出发,应用基于Kriging模型的Monte Carlo法建立了动力总成主动悬置系统的稳健性优化模型,并应用改进的非支配排序遗传算法对悬置系统参数进行了稳健性优化.结果表明:与确定性优化方法相比,虽然悬置系统在各方向的解耦度稍有降低,但稳健性优化方法可以较大幅度地提高解耦布置和...     

重型自卸车动力总成悬置优化设计

为降低重型自卸车底盘振动,提高乘坐舒适性,建立了动力总成四点悬置系统模型.利用打击中心和能量解耦理论对悬置软垫的位置及刚度进行了优化,计算并分析了优化前后动力总成悬置系统的模态频率及能量分布.优化后动力总成悬置系统模态频率有效地避开了发动机的怠速激励从而避免了共振,同时各自由度下的解耦率也大幅提高.通过定置试验对优化方...     

基于模糊推理的锅炉启动过程优化方法

结合锅炉启动特性计算和汽包寿命分析(根据美国ASME规范),提出了一种基于模糊推理的锅炉启动过程优化方法.通过分析启动过程燃烧率对汽包寿命的影响,建立了汽包应力与燃烧率曲线的模糊关系,并用模糊推理方法对启动燃烧率曲线和升压曲线进行优化.经某600 MW锅炉启动从点火至汽轮机冲转这一过程的实践表明,采用优化启动曲线可以在不降低汽包寿命的前提下,大大缩短锅炉启动时间,而提供的燃烧率曲线和升压曲线可以更直观地指导运行人员优化锅炉启动过程.     

农业水资源系统随机多维模糊优选模型及应用

基于多目标模糊优选动态规划理论,结合复杂农业水资源系统决策的复杂性、多目标性以及水文过程的随机性和具有时序性的特点,提出了随机多维模糊优选动态规划模型,并根据所研究问题的性质,给出两种随机多维问题的解法:随机多维决策相对优属度最大法和阶段模糊优选法。将该理论及方法应用于作物非充分灌溉制度的设计,实例证明了解法的可行性和模型的实用性。