考虑能源消耗的城市路网信号优化研究

通过对信号交叉口和路段车辆能源消耗的研究,提出了城市路网能耗计算公式。将路网能源消耗以及最优交通信号设置问题结合起来研究,以路网能源消耗最小为目标,用双层规划方法综合优化信号配时方案,进而得到能源消耗最优平衡网络信号优化模型,以达到最大程度地降低路网交通能耗的目的。在此基础上,给出了描述上述问题的基于免疫选择的自适应繁殖的混沌粒子群求解算法。最后,结合路网各项指标对信号控制优化方法进行分析,通过算例应用证明了方法的有效性。     

光机部件通用测控平台研究与构建

成像光机部件采用了许多全新的技术,研发测控系统以考核、测量与评估其各项性能指标也是重要课题,加之传统测控系统多是各型号自成一套,不能通用,在这种需求下,研发了具有系统化和通用化的测控平台;该测控平台按照通用化的设计思想,硬件部分设计了通用调理适配单元,对光机部件输出的信号进行统一调理适配,使信号具备标准的电气接口和物理接口,从而与通用集成板卡相连进行数据采集;软件部分设计了底层、逻辑层、表现层的层次结构,对于不同产品仅对表现层进行重新搭建而不需要修改底层和逻辑层;系统在实际应用中,图像和数据采集稳定,采样速率和精度高,实时性好,测控软件层次明确,数据吞吐量大,功能和性能满足多型光机部件的测控要求;该测控平台解决了成像光机部件的测试评估问题和测控系统的通用化问题,具有通用性和可扩展性强的特点。     

燃气联合循环机组汽包水位控制系统的特点

燃气联合循环机组的汽水系统复杂性导致了汽包水位控制成为整个机组控制模拟量控制的难点。文章通过对燃气联合循环机组汽包水位控制的分析,并结合机组运行过程中出现的问题,讨论了该类型机组汽包水位控制的特点,同时提出了有效的解决办法并取得了良好的控制效果。     

电信级以太网交换机的供电机制及实现

传统以太网都是仅用于传送数据,以太网设备必须自带电池或者外接电源适配器等才能工作,增加了网络布线难度。2003年6月颁布的IEEE 802.3af定义了以太网在数据传输线上同时传送直流电能的标准,既节约资源、简化布线复杂性,又解决各设备制造厂家的兼容性问题。本文在研究IEEE 802.3af中的各个关键技术的基础上,在以太网交换机上实现对受电设备的供电功能。     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

网格服务资源多维性能聚类任务调度

网格计算是当前一个重要的研究领域,其中任务调度是一个基本组成部分,其性能直接影响到网格服务质量.为了缩短任务调度完成时间,提高任务调度性能,提出了一种网格资源多维性能聚类任务调度算法MPCGSR (task scheduling algorithm based on multidimensional performance clustering of grid service resources).该算法根据网格环境下服务资源数量庞大、异构、多样的特点,预先以构建的网格服务资源超图模型为基础,结合小世界理论对服务资源进行多维性能聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果表明,算法较之同类算法具有优越性,是一种有效的网格任务调度算法.     

基于多目标人工蜂鸟算法的电-氢混合储能系统最优配置

将氢气储能系统与电池储能系统相互结合,可实现长期且快速的能量吞吐并减小分布式电源渗透率提高对配电网稳定性的影响。综合考虑电-氢混和储能系统接入配电网的经济性和技术性要求,以最小化系统全生命周期成本、配电网的电压波动和净负荷波动为目标,建立了电-氢混和储能系统多目标优化配置模型。采用基于Pareto的多目标人工蜂鸟算法求解其规划方案,并与多目标粒子群算法以及多目标原子轨道搜索进行了对比。最后,基于扩展的IEEE-69节点标准测试系统进行求解。仿真结果表明：多目标人工蜂鸟算法能够获得解集质量更加优异的Pareto前沿。所得混合储能系统配置方案在兼顾经济效益的同时,改善了配电网的电压质量和负荷水平。与仅配置电池储能系统相比,电-氢混合储能系统对配电网净负荷波动与电压波动的改善分别提高了21.02%与16.66%,证明了本文所提优化配置方法的有效性和卓越性。     

软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7 857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷; H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷; H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容...     

多智能体系统协同控制与优化专刊序言

<正>0引言近年来,随着机器人技术、人工智能技术、无线通信和计算机技术的快速发展,控制系统的规模变得更大,控制任务也变得更加复杂,由此推动了多智能体系统的形成和发展.多智能体系统是由多个具有简单功能的智能体相互关联形成的网络系统,其中每个智能体具备一定的计算、通信、感知、学习和执行能力.这些智能体之间可通过信息交互协同合作完成特定的任务,也可协调解决智能体之间的矛盾和冲突.     

零碳园区电-氢混合储能系统多目标优化配置

随着氢气生产和储存技术的快速发展,开发氢气储能系统(hydrogen energy storage systems, HESSs)将给能源和电力系统结构带来根本性变化。HESSs和电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)相结合进行协调优化可以解决多种能源供需之间的不平衡,并提高能源效率。为确保BESSs和HESSs规划的有效性,以最小全生命周期成本(life cycle cost, LCC)、系统网损、联络线交换功率偏差、负荷波动以及电压波动为目标,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA2)求解储能系统(energy storage systems, ESSs)选址定容规划方案的Pareto非支配解集。并利用基于熵权法(entropy weight method, EWM)的灰靶决策在Pareto非支配解集中选取最佳折中解。另外,通过模糊核C-均值(fuzzy kernel C-means, FKCM)聚类算法获取源荷典型运行场景集,并基于扩展的IEEE-33节点系统进行仿真分析。仿真结果表明:NSGA2算法不仅实现了电-氢混合储能系统LCC最小,且其电压质量、功率稳定性、网损与负荷波动也显著优于对比算法。