分布式混合优化调度方法研究

在敏捷制造环境下车间组织模型不再只是物理上集中在一起的生产作业车间，其制造资源分散在不同地域的企业联盟中。引入了部分全局优化调度的概念，将作业按其紧迫程度进行分组并完成优化；针对分布式调度中优化与动态响应的冲突问题，提出了一种将优化调度和分布式动态调度相结合的混合调度控制方法；设计了多Agent的动态调度系统结构，描述了处于不同角色Agent的运作过程；详细阐述了系统中可能遭遇的随机干扰事件及其动态应对策略。给出了算例，对计算结果进行了分析。     

一种面向成本优化的生产计划调度算法

建立了一种车间层的生产计划的成本优化模型,该模型是一个在时间约束、可重复使用和不可重复使用资源约束下的多模式项目调度问题;给出了解的定义,设计了一种时间可行的成本优化调度算法,通过改进成本优化调度算法达到时间一成本双优的目的;给出了模拟试验结果。     

计及需求响应的含DG配电网协调优化调度策略

针对多元新技术元素大量接入配电网带来的经济性和安全性问题,提出一种计及需求响应的含分布式电源配电网协调优化调度策略.根据需求响应资源的差异性分析其平抑风电波动的特性,在利用虚拟负荷制定的分时电价峰平谷时段基础上建立优化调度模型,该模型日前调度考虑向上级电网购电费用、DG发电运维费用、需求响应中断电的补偿费用、断电惩罚项以及弃风光惩罚项,以系统的总运行成本最小为优化目标,日内协调优化考虑配电网的运行条件以配电网整体负载率指标最小为优化目标.对南方地区某10 kV配电网进行算例分析,结果表明,所提方法可以有效降低配电网的总运行成本和整体负载率.     

考虑负荷重要性的微电网电源容量优化配置

微电网内负荷分为重要负荷和可中断负荷。该文采用粒子群优化算法,在根据负荷特性的分布式电源选址基础上,对并网运行的高渗透微电网和低渗透微电网进行电源容量优化,并考虑电压水平、微电网对大电网的渗透性、分布式电源容量的限制,采用分布式电源折算到每年的建设费用、运行维护费用、向上级大电网售电或购电费用、网络损耗费用的经济性模型。该模型符合现实优化要求,算法求解效率高,其结果更具有实用性和经济性,对实际的微电网规划具有一定的指导意义。     

基于区块链和边缘代理的电力资源动态监测调度系统

以电力系统内分布式电源的渗透率为出发点,提出了基于区块链和边缘计算的电力系统调度资源动态监测系统。分析了区块链中的区块结构以及边缘代理的基本模型,提出了基于区块链的能源互联网系统。针对电力调度资源监测进行建模,分析了包括风电、光伏、储能和需求响应等形式在内的调度资源模型,说明了可调度资源监视的基本内容。提出了基于区块链和边缘代理的调度资源监视系统架构,分析了系统的硬件结构,说明了数据对比分析流程,利用边缘代理进行数据资源监视。仿真结果表明,该系统在调度管理以及数据监视方面是有效性的。     

免疫遗传算法求解工艺规程及作业调度协同优化

提出了基于工艺规程及作业调度协同优化的并行分布式工艺设计与调度集成模型,建立了工艺规程及作业调度协同优化的数学模型。提出了一种协同进化免疫遗传算法来同时优化零件的备选工艺规程组合以及调度方案,为各零件确定最优工艺规程及与之相对应的最优调度方案。通过工艺种群及调度种群的相互作用及相互促进,大大降低了计算复杂性并提高了搜索效率。通过对10台设备10种零件的实例仿真验证了算法的有效性。     

考虑储能分时自动控制策略的微电网容量优化配置方法研究

由于不同分布式电源出力的差异性和波动性,在微电网中对不同分布式电源容量进行优化配置是实现系统的经济、可靠运行的关键,为此提出了考虑储能分时自动控制策略的微电网容量优化配置方法.根据微电网拓扑结构,建立微电网中不同分布式电源的模型并提出储能系统分时自动控制策略.基于储能控制策略建立微电网容量优化配置模型,以微电网系统综合...     

含风电机组的配电网无功电压控制策略研究

针对风电机组并网带来的随机性扰动,采用实时监测扰动量并构建闭环控制策略来对配电网进行无功优化方案的实时调整和校正.算例表明,闭环控制策略确实能对风电机组的随机扰动作出相应的调整,由此可推广应用于其他分布式电源并网的情况.     

基于发电计划和设备检修计划的实时调度智能安全校核

针对发电计划和设备检修计划对实时调度的校核影响进行了分析。对机组检修与安全约束调度的关系和步骤进行了梳理。建立了以安全调度为目标以及以竞标机组为目标的多目标检修计划优化模型,约束条件以直流潮流作为实时在线校核。利用二进制遗传算法以及原始对偶内点法对模型进行联合求解。通过 30 节点系统进行仿真分析,说明了该模型的有效性。     

智能技术在生产调度及优化排产中的运用

在智能技术蓬勃发展的过程中,基于智能控制理论的遗传算法既具有非线性特点,也可并行处理,有利于生产调度的科学开展,也可对生产线排产调度进行优化。基于此,文章将从生产工艺及排产流程的阐述入手,通过优化调度问题模型的分析,进一步提出遗传算法这种智能技术在生产调度及优化排产中的具体运用。     

含风电场的机组组合的两阶段随机规划模型

提出了计及风电的机组组合的两阶段随机优化模型。该模型采用场景树以模拟日前风电功率预测的误差,将火电机组启停以及启动后机组运行位置视为两阶段随机优化模型下的不同阶段决策。其中,第一阶段对应火电机组的启停,第二阶段对应启动后机组的调度,通过引入场景约束使不同运行场景下的两个阶段决策量之间建立了联系,满足了非预测条件。如此两个阶段的决策量相互牵制构成一个完整的数学优化模型。在求解过程中,应用场景缩减技术来权衡计算速度和精度之间的关系,通过算例验证了两阶段随机优化模型对此问题求解的有效性。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

多Agent技术在电力系统无功电压优化中的应用

多Agent技术是分布式人工智能的一个分支,具有很好的自适应性,能使逻辑上或物理上分散的系统并行、协调地求解问题.这种特性为电力系统无功优化的低效和数据冗余等问题提供了很好的解决思路.介绍了多Agent系统的基本原理和技术特点,以及基于MAS的分层分布式无功优化控制系统,并综述了其在电力系统电压无功优化中的应用,探讨了...     

分布式优化模式及其协调策略的研究

将分布式计算技术应用于耦合优化问题的求解中,提出一种易于实现并行决策的分布式优化模式。探讨子优化模型并行计算和协调控制策略,并建立了一种处理耦合变量冲突的协调模型。工程优化实例验证了本方法和策略的有效性。     

变频游梁式抽油系统动态仿真与实时频率优化

针对变频控制游梁式抽油系统,考虑了频率实时变化对抽油机运动规律、杆柱纵向振动、悬点载荷、地面装置节点扭矩与功率的影响,建立了变频控制游梁式抽油系统动态参数的仿真模型。对实时频率函数进行傅里叶变换,并以其傅里叶系数为设计变量,以电动机输出功率的均方根值最小为优化设计的目标函数,综合考虑冲次不变、上下冲程时间分配、频率范围等约束条件,建立了实时频率优化设计的数学模型。仿真与优化结果表明：所建立的仿真模型具有较高的仿真精度,能够满足实际应用的要求;优化实时频率可以显著改善抽油机的动力性能,悬点载荷波动幅度降低,曲柄轴最大扭矩与扭矩波动幅度显著下降,电动机输出功率幅值与波动幅度显著下降,降低了系统输入功率,有功节电率为25.8%。     

Optimal load distribution between units in a power plant

This paper presents a strategy for load distribution between the generating units in hydro power plants. The objective is to reach the maximum energy conversion efficiency for a given dispatched power. The developed tool employs a heuristic-based combinatorial optimization technique in conjunction with a set of system variables measurement allowing real-time load sharing. The developed equipment is used to give online energy conversion efficiency from each unit of the power plant. No specific previous information about the efficiency of system components is required. Simulation results of the proposed optimization technique when applied to typical hydro power plant data are presented.     

电站锅炉燃烧系统案例推理自适应寻优方法及应用研究

以提升火电机组调峰调频灵活性,促进可再生能源消纳为目标,针对某火电机组运行过程中燃烧稳定性、经济性等问题展开研究。采用自适应遗传算法优化核函数参数和正规化参数,建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)锅炉燃烧过程模型。在建立模型的基础上,采用自适应遗传算法离线建立优化案例库。进而从便于工程应用角度提出一种基于案例推理(CBR)寻优方法,结合主、客观因素利用遗传算法优化案例推理特征权重,提高了检索精度,并自适应地从庞大的案例库中检索出与目标案例相匹配的案例。应用CBR自适应寻优算法,在保证机组稳定燃烧的同时,兼顾锅炉燃烧效率和NO_x排放浓度,合理给出二、三次风门挡板开度指令及氧量定值,实现锅炉稳定经济燃烧。将系统整体运用到某350 MW燃煤发电机组,简化了优化计算的过程,寻优时间短,稳定性高,适合在线实时寻优。     

双曲肘合模机构的多目标优化设计

分析了双曲肘合模机构的运动特性和力学特性,采用多目标模拟退火优化算法MOSA(MultiObject Simulated Annealing),基于多目标优化平台modeFRONTIER,以合模油缸推力和机构总长度为目标函数建立多目标优化设计模型,对双曲肘合模机构的关键结构参数进行多目标优化计算.结果表明,优化后合模油...     

数控车床主轴单元结构节能性优化设计

为降低数控车床使用过程中的能耗,针对主传动系统中的主轴部件提出一种面向节能的结构优化设计方法.首先构建主轴单元功率模型并分析其动静态性能指标;然后基于均匀试验和灵敏度分析,选取对主轴单元能耗和动静态性能影响较大的尺寸参数作为优化变量,再通过响应面法拟合指标函数;之后利用主成分分析法降低函数维度,建立主轴单元结构节能设计...