基于蚁群算法输电线路检修计划的制定*

为了提高制定输电线路检修计划的工作效率,提出了一种输电线路检修计划模型。该模型为任务量均分的多旅行商问题模型,综合考虑了线路缺陷的严重程度和重要性,在保证线路检修时间始终控制在允许范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标。应用了改进蚁群算法和基本蚁群算法对模型进行仿真比较,结果显示前者求解质量较好,这表明了改进蚁群算法能够改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。     

蚁群算法在输电线路检修计划中的应用

以编排输电线路检修计划为背景开展蚁群算法应用研究。以系统在整个规划周期内输电线路检修引起的供电不足风险增加量最小为目标,同时保证各条输电线路检修启动时段始终控制在可选集范围内,提出并描述了基于蚁群算法的输电线路检修计划模型,实例仿真验证了模型的有效性和实用性。     

改进蚁群算法在电力线路检修计划中的应用

为了提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色问题,对辽宁省电力有限公司的线路检修计划进行了制定。在制定的过程中采用了改进的蚁群算法,其算法的核心是蚂蚁的数量随着迭代次数的不同由多变少,增强局部搜索能力,再由少变多,增强全局搜索能力。该算法利于跳出局部最优点,循环变化,在一定程度上防止在寻优过程中过早出现停滞现象。改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度。仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法。     

机组检修计划优化模型及改进蚁群算法求解

根据传统发电机组检修计划优化的背景,建立了考虑经济性与技术性的新的检修计划优化模型,并根据蚁群算法收敛速度慢,易于陷入局部最优的缺点,通过模糊控制规则对蚁群算法影响信息素更新方式的两个参数进行动态变换,使其满足在蚁群搜索过程的不同状态下自适应调整,以影响收敛速度和搜索状态,并将改进算法应用到文中提出的机组检修计划优化模型,仿真验证改进算法及模型可取得良好效果.     

高压交流输电线路故障检修技术研究

对高压交流输电线路故障检修技术进行研究,可以提高电力质量,减少因线路故障产生的一系列人财有损情况的发生;当前方法将短期的输电线路检修当作单重不确定性的优化问题,对其进行建模以及求解;而在现场运行过程中,架空线路可靠性指标不能准确表达线路故障发生的可能性,其理论基础相对薄弱,仅考虑了单重不确定性的问题,无法对高压交流输电线路进行高精度地检修;为此,提出一种基于层次分析的高压交流输电线路故障检修方法;该方法先将高压交流输电线路故障划分为:单相接地故障、高压交流输电线路短路故障、高压交流输电线路导线断路故障;然后利用多个电流测量点,通过FFT程序对电流故障分量相位进行求解,根据比较相邻测点相位差判别故障区域,最后利用图论实现高压交流输电线路故障检修时间控制函数,以及线路故障检修经济控制目标函数的制定,与分类和定位结果结合完成高压交流输电线路故障的检修;实验结果证明,所提方法可以有效地对高压交流输电线路故障进行检修,具有一定的利用价值。     

长链型无线传感器网络QoS路由优化的研究*

针对输电线路监测系统对无线传感器网络实时性和可靠性要求较高的特点,在抽象出的长链型传感器网络QoS路由模型中把网络带宽、时延、跳数、收包率作为链路约束,寻求网络中的最优数据传输路径。考虑到基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种用自适应蚁群算法求解最优路径的方法。仿真结果表明,改进的算法通过自适应地调整信息素挥发因子,能够快速地找到满足约束的最优路径,网络规模越大其优势越明显,保证了用于输电线路监测的无线传感器网络数据传输的服务质量。     

基于改进型蚁群算法的输电线路故障测距模型研究

为了解决输电线路运行过程中容易出现的单相短路、两相接地、相间短路、三相短路等故障,构建一种基于改进型蚁群算法的输电线路故障测距模型,以实现输电线路故障测距优化。通过在常规蚁群算法的基础上优化寻优路径,以解耦方式消除三相线路中的互感作用。利用阻抗矩阵与导纳矩阵获取电力系统的相模矩阵。根据相模变化结合傅氏补偿算法,解决影响输电线路故障测距精度的多项因素,并以此为基础构建输电线路故障测距模型最优解。采用MATLAB仿真软件对所构建的模型进行了仿真试验。试验结果表明,所设计的模型受故障测距影响因素的影响较小,测距精度更高。该研究为后续的输电线路故障测距算法改进奠定了理论基础。     

新时期下输电线路的运行检修模式

随着供电企业的不断发展,原有的输电线路运行检修模式表现出与其发展不相适应的趋势,如何加强新时期输电线路的运行检修模式成为当前电力行业面临的重要问题之一。新模式应当与供电企业发展水平相适应,具备一定的科学性和可靠性,在提升工作效率,降低工作成本中发挥着重要作用。因此,文章在分析了输电线路运行检修模式转换的重要性的基础上,提出了地域化运行管理的模式及未来发展中需要注意的问题。     

基于故障率分级的输电设备检修优化方法

为解决输电设备检修计划编制中设备自身风险与电网运行风险之间的协调问题,提出了一种基于故障率分级的输电设备检修优化方法.该方法的特征在于按照输电设备故障率指标将其划分为紧急、重要、一般三个等级,通过分析不同等级输电设备检修中的主导风险,优化编制输电设备检修计划,实现设备自身风险与电网运行风险的有效协调.基于IEEE-30节点系统构造的算例表明,该方法不仅能有效消除传统加权综合风险分析方法所存在的关键信息淹没问题,而且有助于降低高故障率设备连锁故障风险,提升电网运行可靠性.     

计及MCMC方法的电网概率检修计划指标优化模型

电力检修是保证电力系统正常运行的重要环节,有效的电力检修计划安排将大幅提升电网运行的可靠性。通过设备状态分级、设备运行年限、设备运行成本等指标构建概率检修模型,实现检修计划的优化,采用概率检修计划优化策略提高电网可靠性和经济性指标,并在检修模型采用马尔可夫链-蒙特卡洛法用于提高模型准确度。最后通过仿真对概率检修模型与传统检修模型进行分析比较,在确定最优检修概率的同时,突显了概率检修模型的优越性,为电力产业价值链体系中电力检修环节的完善提供理论基础。     

基于柔性维护的堕化单机系统调度研究

针对单机系统,在假设生产系统为堕化系统,且生产过程中作业的加工不可中断的情况下,对考虑柔性时间窗口[[u,v]]下进行长度为[w]的周期预防性维护的调度问题进行了研究。建立了综合考虑生产调度和设备维护的混合整数规划模型,并设计了一套基于贪婪的启发式算法对所研究问题进行优化求解。通过Cplex和启发式算法求解结果的对比证明了算法可以快速、有效地解决此类问题。     

Aviation maintenance technician scheduling with personnel satisfaction based on interactive multi-swarm bacterial foraging optimization

This study focuses on the challenges of aviation maintenance technician (AMT) scheduling and constructs a model based on personnel satisfaction and the parallel execution of aircraft maintenance tasks. To obtain the scheduling scheme from the constructed NP-hard model, an interactive multi-swarm bacterial foraging optimization (IMSBFO) algorithm is proposed using multi-swarm coevolution, structural recombination, and three information interactive mechanisms among individuals. Moreover, considering the distributed feature of the AMT scheduling problem, a specific mechanism is designed to convert continuous solution to a binary AMT scheduling scheme. Finally, a series of comparative experiments highlight the efficiency and superiority of our proposed IMSBFO algorithm, and the optimal scheduling scheme owns the delicate balance between the work and rest time.     

飞机维修计划优化模型与算法研究

分析了航空维修生产调度中的维修计划编制问题,仔细研究了飞机维修计划编制流程和约束条件,建立了飞机维修计划编制优化模型,不仅考虑了飞机维修资源的约束,同时还考虑了维修日期对效益的影响,能够快速确定每架飞机开始检修日期。为了求解模型,建立了离散粒子群优化算法,采用适合模型的粒子取值和速度变化方式。应用生产数据进行实际排产的实验结果表明,建立的模型和算法切实可行,可应用于生产实际,可大大提高生产调度自动化水平。     

基于遗传算法的港口设备事后维修的单机调度

针对港口设备在损坏后的维修调度问题,即事后维修的调度问题,通过对港口设备的事后维修调度安排进行分析,建立维修设备的调度模型。模型中使用BP神经网络算法来量化港口待维修设备的权值,并利用遗传算法来最小化维修作业任务的总加权完成时间,获得优化后的维修调度顺序和相对应的维修时间安排。通过港口吊具设备的维修算例,展示了优化的调度模型在港机设备中的运用,模型明确了港机的维修顺序,并在保证维修任务完成的情况下节约了维修时间,为港口设备维修计划提供参考。     

考虑柔性机器检修的钢管热轧批量调度方法

本文从无缝钢管生产管理中提取并定义了周期性机器柔性检修环境下的钢管热轧批量调度问题,针对无缝钢管热轧阶段的生产特点,将其抽象为一类考虑序列相关设置成本和机器柔性检修的单机调度问题,建立了以最小化机器闲置时间和机器调整时间为优化目标的数学模型。分析闲置时间和检修时点的关系,证明了闲置时间最小化性质,结合问题特征设计了两阶段启发式算法。算法第一阶段采用最小轧机调整时间规则获取具有最小机器调整时间的初始批量轧制序列,第二阶段对初始轧制序列进行全局寻优搜索。基于实际生产数据设计了多种问题规模的对比实验,实验结果表明模型和算法对求解该类问题具有较好效果。     

Maintenance costs and makespan minimization for assembly permutation flow shop scheduling by considering preventive and corrective maintenance

The joint optimization of production scheduling and maintenance planning has a significant influence on production continuity and machine reliability. However, limited research considers preventive maintenance (PM) and corrective maintenance (CM) in assembly permutation flow shop scheduling. This paper addresses the bi-objective joint optimization of both PM and CM costs in assembly permutation flow shop scheduling. We also propose a new mixed integer linear programming model for the minimization of the makespan and maintenance costs. Two lemmas are inferred to relax the expected number of failures and CM cost to make the model linear. A restarted iterated Pareto greedy (RIPG) algorithm is applied to solve the problem by including a new evaluation of the solutions, based on a PM strategy. The RIPG algorithm makes use of novel bi-objective-oriented greedy and referenced local search phases to find non-dominated solutions. Three types of experiments are conducted to evaluate the proposed MILP model and the performance of the RIPG algorithm. In the first experiment, the MILP model is solved with an epsilon-constraint method, showing the effectiveness of the MILP model in small-scale instances. In the remaining two experiments, the RIPG algorithm shows its superiority for all the instances with respect to four well-known multi-objective metaheuristics.     

考虑多样化需求的诊疗设备维护和患者调度联合优化研究

针对诊疗设备维护和住院患者候诊难以有效协调的问题,建立了联合优化模型。首先,假设设备具有离散的劣化状态,将设备的劣化过程建模为连续时间马尔可夫链;其次,考虑到患者对诊疗设备的不同功能频率需求,以及不同劣化状态对患者治疗时间、费用的影响,以患者就诊顺序、检查策略、修复策略为决策变量建立了设备维护和患者调度模型;最后,采用改进后的非支配排序遗传算法对多目标问题进行了求解。实验结果验证了设备维护与患者调度联合优化模型的有效性。改进后的算法提高了整体和局部的搜索能力,且具有鲁棒性。     

汽车维修车间作业排序的优化模型及调度算法*

针对汽车维修车间调度缺乏科学规划,导致较长的客户等待时间和较低的设备利用率的问题,在结合优化调度理论的基础上, 对这一实际调度问题的特性、模型和算法进行了研究。首先从最小化目标、机器环境、加工特征和约束几方面分析了问题的特征,建立了对应的数学模型;然后根据问题特性设计了分解法与约束引导的启发式算法相结合的调度算法;最后以实例分析验证了算法的可行性。仿真结果表明了所用算法在优化目标函数值上的优越性。