基于改进组搜索优化算法的输电网规划

针对目前大规模输电网规划求解中难以快速求得全局最优解的问题,将改进组搜索优化算法应用于基于线路的投资费用、网损费用、输电走廊建设费用和过负荷惩罚费用为目标函数的输电网规划模型。提出一种应用混沌动力学中的Iogistic模型,反视角搜索策略以及循环平移因子以提升算法的全局和局部搜索能力的改进型组搜索优化算法,实践证明可以快速地求解大规模输电网规划问题。通过对IEEE18节点和巴西南部46节点系统的计算,不仅验证了该算法应用于输电网规划的可行性和正确性,而且验证了算法具有很好的计算速度与搜索能力,为实际应用提供理论依据。     

基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划

针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型。下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光伏电站长期运行收益最大与计划功率不确定性最小。将下层优化求解得到的光储联合系统计划功率代入上层的输电网规划模型,以线路投资成本、运行成本和弃光成本最小为目标进行规划。最后用改进的IEEE118节点算例验证了光储联合系统可以减小计划功率的不确定性,提高规划结果的可信度。本研究建立的Q学习控制器具有良好的在线学习能力,通过大量数据的学习后能对光储联合系统的计划出力进行有效的指导。     

同时考虑发电费用与网络损耗的多目标有功最优潮流

在对传统的单纯以发电费用最少和网络损耗最小为目标的单目标最优潮流分析的基础上,利用权重系数将两者有机结合,建立了多目标的有功最优潮流模型,分别利用二次规划算法和遗传算法进行求解,并对两种计算方法的计算结果和求解效率进行了分析。     

低碳背景下风电与输电网综合协调投资规划模型研究

我国风电基地和负荷中心呈逆向分布,需要通过跨区输送实现异地消纳促进风电可持续发展,目前风电和输电网规划不协调的问题极为突出,提出了风电与输电网综合协调投资规划模型。首先提出了以用户费用、风电及输电网投资总成本最小为目标函数的风电与输电网投资混合整数线性规划模型(Mixed-Integer Linear Programming,MILP),以确定最优的风电投资规模以及配套输电网建设,通过改进分支定界方法对模型进行求解,通过算例分析验证所构建模型的科学性和合理性。     

考虑分布式电源的输电网扩容规划方案研究

全球电力行业体系发生了许多变化,例如矛盾的规划目标和增加的不确定性。在最近的几十年中,许多配电技术已经可以有大规模应用。在新的市场环境中,需要新的方法来满足以上变化。本文利用市场模拟法来评价不同发电技术的经济性。然后利用多目标优化模型来研究输电网扩容规划问题。本文利用节点法在给定发电扩容不确定、系统负荷和其他市场变量条件下选择灵活的输电网扩容方案。     

全资源调度下主动配电网削峰填谷优化运行研究

针对主动配电网优化运行问题,构建一种全资源优化调度模型,以运行费用最小为优化目标,对分布式发电单元、储能单元、可切除柔性负荷等进行协调调度。针对构建的全资源优化调度模型,采用二次序列规划求解方法,并搭建MATLAB+OpenDSS仿真计算平台。以IEEE37馈线系统作为测试算例,分析不同电价信息下主动配电网采用优化调度后的削峰填谷效果,并进行了对比分析。     

基于机会约束的考虑N-1安全约束的储能优化配置方法

为了解决公共储能在含高比例可再生能源输电网中选址定容的问题,提出了一种基于机会约束的虑及N-1安全约束的公共储能规划方法,用于计算公共储能的安装地点、额定容量和功率配置,在确保输电网安全运行的前提下,提升输电网的经济效益和新能源消纳比例。该方法综合考虑常规电厂、可再生能源电站和储能投资者三方利益,以输电网发电成本、弃风光惩罚最小和储能收益最大为目标函数,在考虑常规发电机组开、停状态和出力约束的同时考虑储能的充、放电状态及充、放电功率约束,在考虑输电网正常状态下安全约束的同时考虑输电网N-1状态下的安全约束。针对发输电可靠性测试系统IEEE RTS-96建立了仿真算例,以典型日负荷、风电和光伏预测出力数据作为依据,利用改进广义Benders分解法进行求解,并使用灵敏度分析法对优化结果进行对比分析,分析结果表明,所得储能优化方案可有效消除N-1故障时的支路潮流越限,能够保证输电网N-1状态下的安全运行,相较于不考虑N-1网络安全约束,本文方法所得优化结果虽然经济性略有降低,但是在线机组最大容量、负载率均衡度等安全指标均得到明显提高,提升了储能整合后输电网运行的安全性。所得储能规划方案实现了确保输电网N-1安全性的经济性最优,可用于指导对安全性要求较高的储能规划,具有一定的工程实用价值。     

城市公交系统的多目标规划模型

针对2008年全国大学生数学建模竞赛B题讨论了基于最小换乘次数的城市公交路线优化问题,对最小换乘、最短时间及最小费用的多层目标建立了多目标规划模型,并有针对性地设计了改进的Dijkstra求解算法.     

网络最大流Pareto扩充研究

将网络容量定义为最大s-t流的流量,建立了带有时间和费用双重限制下的网络容量扩充问题模型。通过网络变换,将该问题转化为可利用成熟算法求解的线性最小费用流问题。研究了给定网络容量扩充目标要求下,求解所有关于时间和费用的Pareto优化解问题并提供了相应算法。研究内容不仅适用于各种情形的容量扩充问题,而且还可应用于网络规划。最后通过具体例子的求解,说明了算法的正确性和有效性。     

基于CS-PSO算法的电池储能系统多目标优化运行策略

为了充分发挥储能系统在智能配电网中的积极调节作用,提出了一种统一为成本量纲的电池储能系统多目标优化运行模型。该模型以一个完整调度周期的配电网购电成本、网络损耗费用及电压调节费用均最小为目标函数,以电池储能系统的充/放电功率为控制变量,并确保储能系统在整个调度周期的能量守恒及容量约束。再应用层次分析法计算各子目标权重,化多目标函数为单一综合目标函数。针对所提出的电池储能系统优化运行模型,提出一种改进的混合粒子群优化算法—纵横交叉粒子群优化(CS-PSO)算法。将纵横交叉算子引入粒子群算法,并采用交叉搜索的方法以维护种群多样性,再以电池荷电状态为粒子位置矢量元素,实现完整调度周期内储能系统优化运行策略的求解。最后,对含高渗透率分布式发电单元和电池储能的IEEE34节点算例进行仿真,对比分析了3个单一单目标与本文多目标的优化结果以及3种智能优化算法的计算性能,还分析了储能系统优化运行对系统电压质量的影响。仿真分析结果表明:多目标优化能够充分利用储能系统为配电网提供多种服务,使配电网获得最大综合效益;CS-PSO算法在求解非线性规划问题时具有很好的收敛特性及较高的计算效率,从而验证了所提模型及算法的有效性。     

机构多目标优化与博弈决策设计

对机构多目标设计的优化和博弈两种方法进行了比较,说明采用博弈方法得到的设计变量解,其客观性和可信度高,同时具有稳定性。博弈设计方法能够应用于机构多目标设计。     

求解约束优化问题的偏好多目标进化算法简

Constrained optimization problems (COPs) are converted into the bi-objective optimization problem and solved with a new preference based multi-objective evolutionary algorithm. A new hybrid crossover operator is proposed to improve the search ability in the evolutionary process, and also a novel fitness function with preference based on the achievement scalarizing function (ASF) which is used in the method of weighted metrics in multi-objective optimization is presented. The new fitness measures the merits of individuals by the weighting distance from individuals to the reference point, where the reference point and the weighting vector afford the preference for selection. In different evolutionary stages, the reference point and weighting vector are chosen adaptively according to the individuals in population to make a tradeoff between the preferences to the two objectives. Numerical experiments for several standard test functions with different characteristics illustrate that the new proposed algorithm is effective and efficient.     

车辆钢板弹簧的多目标可靠性稳健优化设计

为提高车辆钢板弹簧的安全性和稳健性,运用可靠性稳健优化设计理论和多目标思想,为车辆钢板弹簧建立一个可靠性稳健优化设计的高维多目标模型。为提高模型的求解精度,利用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了基于层次分析法的多目标粒子群算法。与传统方法相比,利用该算法进行可靠性稳健优化设计高维多目标模型求解,简便易行并能迅速准确地得到车辆钢板弹簧的可靠性稳健优化设计信息。     

基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。     

活塞式加料器多目标优化设计研究

通过分析活塞式加料器的最小传动角随杆长比的变化趋势、曲柄和滑块的位移关系、滑块加速度随曲柄转角的变化趋势、以及曲柄在最大加速度位置处加速度随杆长比的变化趋势,建立了多目标线性加权和法优化数学模型,以杆长为设计变量,以最小传动角最大、连杆长最小和滑块最大加速度最小做为目标函数,使活塞式加料器能满足运动平稳,传动效率高,结...     

气体分馏装置的流程模拟及多目标优化

研究了气体分馏装置的多目标优化问题,通过化工模拟软件PRO—II模拟气体分馏装置的静态模型,对其模拟数据进行提取后,结合多元线性回归理论对装置进行模型辨识,建立其多目标优化模型,以装置产品产量与能耗、产品回收与能耗作为目标函数进行多目标优化设计,采用非支配排序遗传算法（NSGA—II）对多目标优化模型进行求解,得到Pareto最优解集。优化结果表明,在相同的能耗下,可以通过优化操作条件提高装置产品产量和减少丙烯的排放量,从而增加装置产品产量的同时降低能耗。计算结果证明了此方法的可行性、有效性和通用性,为气体分馏装置以及其他分馏装置的优化设计和操作指导提供了有效的方法。     

密肋复合墙体多目标优化设计方法研究

密肋复合墙体是密肋壁板结构体系的主要受力构件,墙体的优化设计方法研究是结构体系设计理论的重要组成部分.本文研究了密肋复合墙体多目标优化设计方法;提出了综合考虑墙体的安全性(墙体斜截面抗剪承载力)与经济性(墙体造价)的多目标优化设计数学模型,并利用序列二次规划法(SQP)在Matlab软件系统上进行优化计算,同时给出了优化设计计算算例.理论分析与计算结果表明:将多目标优化设计方法用于密肋复合墙体的优化设计中,可使各个分目标都较为满意,兼顾了墙体安全性与经济性两方面的要求;方法合理、可行,具有一定的工程实用意义.     

物流网络规划的Fuzzy集成优化模型与算法

从整合的物流网络系统出发,根据各节点固定运营成本、运输成本、库存持有成本、分拣成本4方面综合决策,使用LR型模糊数建立了物流分销系统的Fuzzy集成优化模型.为求解该模型,进行了确定化处理,使之转化为一个确定型多目标线性规划模型,并设计了一个求解该模型的遗传算法,以此解决系统中给定潜在设施的位置选择、运输路线选择、配送中心最优订货量,实现了网络全局最优.最后通过算例进行了测算,结果证明了该模型、算法的有效性.     

蜗杆传动的多目标模糊优化及Matlab算法实现

将多目标模糊优化设计应用于普通圆柱蜗杆传动设计.以普通圆柱蜗杆传动的蜗杆头数、模数、直径系数为设计变量,以蜗轮齿冠体积最小,蜗杆刚度最大,即蜗杆轴的挠曲量最小为目标函数,建立了蜗杆传动多目标模糊优化的数学模型和求解优化问题的基本思路及方法.应用Matlab优化工具箱实现多目标模糊优化的算法,编写了实现蜗杆传动多目标模糊优化程序,得出最优解,与原设计方案相比,体积下降36.72%,蜗杆轴挠度下降了84.48%,显著提高了传动刚度.     

基于改进PSO算法的割刀驱动机构的优化设计

为提高立式割台的传动效率,减小振动,以半喂入式联合收割机的割刀驱动机构传动性能最佳和机构整体质量最小为目标建立数学模型,采用改进PSO算法进行割刀驱动机构的多目标优化设计。利用MATLAB-PSO工具箱验证了算法及所建数学模型的准确性和可行性; 利用VC++软件开发平台编制人机交互界面让操作者使用方便,数据显示直观。计算结果表明,在满足传动要求的情况下,最小传动角增加5.49%,机构尺寸减小23.07%。改进PSO算法多目标优化法能改善机构传动性能,减小机构尺寸,实现机构的性能优化和局部小型化。