陈垃圾滚筒筛运动模式与筛分效率优化

推导陈垃圾在滚筒筛中的运动方程并求数值解,按最大位置角将陈垃圾运动模式划分成滚落、抛落、圆周运动,给出不同筛筒转速、半径、动摩擦因数下的运动模式判别云图. 滚筒筛试验结果显示,陈垃圾运动的最大位置角随转速的升高先增大后不变,转速超过50 r/min后垃圾进行圆周运动. 陈垃圾滚筒筛的筛分效率随转速增大呈先升后降的趋势,随抛落差的增大呈持续上升的趋势,随着原料水的质量分数的增加呈下降的趋势. 基于试验结果,给出滚筒筛最优转速取值云图,在实际工程中可根据垃圾动摩擦因数及滚筒半径选择最优转速,同时减小水的质量分数以提高筛分效率.     

多微网最优潮流功率调度及协同优化控制策略

针对多微网运行中存在的一些问题,提出了多微网功率调度及优化控制策略。在该方法下,多微网被分为微网控制部分和最优潮流能量调度部分。其中,微电网控制部分包括功率优化模块以及控制模块。在功率优化模块中,提出了动态有功参考值这一概念,利用稀疏通信网络与相邻单元协作,使用一致性算法执行本地计算以求得分布式电源（distributed generator, DG）等成本微增率,获得动态有功参考值,DG输出有功则对动态有功参考值进行跟随,使发电成本最小化,同时消除频率偏差,所以此方法无需对频率进行额外的控制。除此之外,控制模块中加入了电压控制器,针对电压不一致问题,加入补偿因子,维持电压在额定值,保证电能质量。最优潮流负责子微网之间的功率调度,当子微网的容量不足时可进行功率互济。最后在MATLAB/SIMULINK中建立交流多微网,仿真结果表明,所提方法有效地提高了系统的经济性和稳定性。     

一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法*

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,一方面根据路网的多比例尺信息对路网进行分级,另一方面对搜索区域进行合理限制。测试实验表明此算法可以提高路径规划的效率。     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

一种新的动态权重更新相关反馈方法*

提出了正负相关图像所占比例与特征值的标准方差相结合来调整对应权值的方法.为了避免相关反馈的权值调整陷入局部最优状态,引入一个干扰因子,使权值跳出局部最优区域.结果表明了该方法的优越性.     

基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划*

以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法

差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题.为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题.所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成.第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解.在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性.     

基于可行空间并行的安全约束最优潮流

为了提高电网控制决策的实时性,文中将计及预想故障安全约束的经济性优化问题分解为以发电成本最小为目标的基态最优潮流主问题和预想故障安全校核子问题,并提出一种基于可调空间切片并行的分解协调算法进行求解,以避免交替迭代。首先,按不同比例对可调空间进行切片形成多个切片方案,并基于并行计算平台采用原始-对偶内点法对各切片方案进行基态最优潮流主问题求解;然后,对各优化后方式进行预想故障并行安全校核;接着从通过安全校核的切片方案中挑选出发电成本最小的方案;最后,以贵州省某市电网为算例分析验证了所提方法的有效性。     

共享电动汽车混合充换电站选址优化

在未来城市中更换电池这种便捷、高效的方式将成为共享电动汽车补充电能的主要方式.为了建立效率高、成本低、电网友好型的混合充换电站,首先根据共享电动汽车的租赁规律以及功率、时间等充电数据,利用蒙特卡洛模拟方法预测共享电动汽车的充电负荷;然后,以共享电动汽车充换电站对用户捕获程度最大、配电系统网络损耗最小和配电系统电压偏移最小为目标,建立共享电动汽车混合充换电站最优规划的多目标模型;最后,采用改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对多目标模型进行求解,得到Pareto最优解集.以25节点交通网络和IEEE 33节点配电系统为例,验证了所建模型的可行性,可为共享电动汽车混合充换电站的建设提供可行性经验.     

关于石脑油氮含量指标控制的探索

中海油东方石化有限责任公司自2022年1月开始,原料预处理装置石脑油出现氮含量控制指标超高现象,产品质量监测出现多个样品连续不合格,操作调整困难,影响产品顺利出厂。查找分析原因,认为原料预处理装置加工原油配比发生变化,是造成石脑油氮含量升高的主要原因;同时经过大量分析实验证明电脱盐注水与石脑油氮含量有直接关系,最终在不改变装置原油加工方案的前提下,通过改变电脱盐注水品质与电脱盐注净化水量实现石脑油氮指标合格。