模糊需求的多周期可靠性绿色选址-路径问题

选址-路径问题作为供应链管理中的重要问题已经得到大量关注。针对模糊需求下的可靠性绿色选址-路径问题,建立多周期的模糊机会约束优化模型,在满足运输线路可靠性、设施能力和车辆能力模糊机会约束条件下最小化物流及燃油消耗成本。为了对模型进行求解,设计一种混合遗传算法（HGA）。为了验证所提出算法的性能和模型的合理性,进行了不同规模的仿真实验,结果表明了算法的有效性和模型的合理性。最后通过数值实验分析了置信水平和可靠性水平对最终解的影响。     

不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题, 建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法. 首先, 本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题, 并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程. 值得注意的是, 当系统状态为零时, 最优控制策略是不为零的, 这与以往不同. 然后, 通过构建单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数, 从而获得相关的近似最优控制策略. 同时, 在评判学习期间发展了一种新的权值更新规则. 此外, 通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性. 最后, 仿真结果验证了本文所提方法的有效性     

基于FPGA的高性能可编程数据平面研究综述

可编程数据平面(PDP)一方面支持网络应用的卸载与加速, 给网络应用带来了革命性的发展机遇; 另一方面支持新协议、新服务的快速实现和部署, 促进了网络创新和演进, 是近年来网络领域的研究热点. FPGA因其通用的计算架构、丰富的片内资源和扩展接口提供了多种可编程数据平面的具体实现, 支持更广范围的应用场景. 同时, FPGA还为探索更通用的可编程数据平面抽象提供了可能. 因此, 基于FPGA的可编程数据平面受到了学术界与产业界的广泛关注. 首先分类别阐述基于FPGA的可编程数据平面(F-PDP)抽象. 接着, 介绍基于F-PDP快速构建网络应用的关键技术的研究进展. 之后, 介绍基于F-PDP的新型可编程网络设备. 此外, 从提升网络性能、构建网络测量框架以及部署网络安全应用这3个方面, 详细梳理近年来基于F-PDP的应用研究成果. 最后, 探讨F-PDP未来可能的研究趋势.     

一种铁路隧道衬砌掉块声音检测方法

针对传统铁路隧道衬砌掉块检测方法耗时长、成本高的问题,在声信号识别技术的基础上,提出了基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)模型的铁路隧道衬砌掉块声音检测方法。通过提取铁路隧道内衬砌掉块与其他事件声音的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征系数矩阵,利用遗传算法的寻优能力对支持向量机中影响预测模型精度的两个参数C和σ进行优化,构建铁路隧道衬砌掉块检测模型。实验结果表明,在少量训练样本的基础上,GA-SVM模型对比传统的SVM模型和粒子群算法(PSO)优化的SVM模型,能更够准确地检测出衬砌掉块的大小,检测精度达到了96.67%,验证了声信号识别技术应用于铁路隧道衬砌掉块检测的可行性。     

基于 GA-BRBPNN 的航空自耦变压整流器 故障诊断方法

航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置,在运行过程中受高 温、机械应力、荷载波动等因素持续影响,其内部元件可能出现相应故障,进而威胁飞机可靠运行及持续适航。 针对 ATRU 整流 部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题,提出一种遗传算法(genetic algorithm,GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网 络(Bayesian regularisation back propagation neural network,BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。 首先,实现 ATRU 故障仿真, 以时频分析方式处理所得信号,从而挖掘不同故障状态的特征信息;随后采用 GA 算法优化 BRBPNN 初始权阈值并建立最优 GA-BRBNPNN 诊断模型,将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别,测试模型性能;最后,搭建故障模拟实验平台对实测数 据进行模型验证。 实验结果分析可知,对于仿真故障,该模型诊断准确率可达 99. 46%,对于实测故障,该模型可全部诊断识别 待测样本;由此表明提出的 GA-BRBPNN 优化模型诊断效果好,具有较高实用价值。     

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。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

长距离输水系统停泵水锤防护多目标优化研究北大核心CSCD

长距离有压输水系统中的水锤现象会导致管道系统振动或破裂,通常需增设水锤防护措施。为保障安全的同时降低水锤防护成本,针对长距离输水系统泵站停泵水锤过程中的水锤防护措施优化问题,提出基于随机森林(RF)算法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)协同的多目标优化方法。采用特征线法建立水力瞬变模型,构造期望样本集,利用RF算法拟合优化变量与优化目标间的映射关联。以最大水锤压力值、最大无量纲反转转速和水锤防护成本最小作为构建多目标优化模型目标函数,迭代搜索最优参数集。研究表明,该方法能在短时间内获得各目标均匀分布的停泵水锤防护优化方案集,所得方案满足规范中水锤防护要求,可为长距离输水系统停泵水锤的优化设计提供参考。     

基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置

随着越来越多微电网协同运行,微网与微网间、微网与配网间电能交互过程愈发复杂,同时也影响着微网运营商及配网运营商的投资利益。为了探索两者间联合投资的最佳规划策略,提出一种基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置方法。首先,在多微网系统模型基础上,构建考虑多微电网运营商运行成本、经济收益,以及配电网运营商投资微电网成本、延缓配电网升级及售购电收益的函数模型。然后,分别以多微网系统支付函数最小和配网收益最大为目标建立主从博弈模型,并提出自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法,求解多微网系统分布式电源最优配置。最后,通过4组方案进行对比实验,证明了所提规划方法能更好地平衡多微网运营商和配网运营商间的收益。