配网故障指示器最优配置研究

为了实现故障指示器的经济性配置,提出一个关于故障指示器最优配置的目标函数。从经济性的角度出发,研究最佳的故障指示器安装位置和安装数目,期望在缩短故障定位时间的基础上,最大程度地降低设备安装和运行成本,达到经济上的最优化。应用免疫算法对该目标函数进行求解,并对一个小型网络进行故障指示器配置分析,进行算法仿真。仿真结果表明,从经济性的角度分析故障指示器的配置问题是可行的,故障指示器应该安装在合适的地方才能实现最大效益的利用。     

主动配电网中电池储能系统最优充放电策略

储能系统参与主动配电网的调度计划,对提高分布式能源的利用效率和配电网运行经济性意义重大。提出了一种主动配电网中电池储能系统(BESS)的运行优化模型。考虑分时电价和售购电价差异,实现了分布式电源波动功率的消纳,最小化配电网向主网的购电成本;通过计算BESS中电池循环寿命,计及BESS的等效运行成本,实现了BESS的经济运行。采用分支定界—原对偶内点法进行求解,以分支定界法考虑离散变量和时段间耦合约束,将问题转化成一系列仅含连续变量的单时段优化问题进行求解。通过对含分布式电源和BESS的IEEE 33节点算例进行测试,验证了所提模型及算法的有效性和可行性。     

基于最优乘子潮流估计的故障筛选与排序

提出了一种用于电压稳定安全评估的快速故障筛选和排序方法。该方法从故障前的临界点出发,通过最优乘子潮流法计算得到的故障后边界点来估计故障后临界点,当初始点接近临界点,通过一次迭代即可满足所需的计算精度,从而快速地识别出非严重故障。对于严重故障和某些特殊情况的故障进行了分析并提出了解决办法,保证了对严重故障的估计精度。通过某一实际703节点系统算例验证了该方法的有效性。     

基于多阶段减排规划的发电厂碳捕集系统优化配置

根据二氧化碳减排规划的要求,并充分考虑目前二氧化碳捕集和封存（carbon capture and storage,CCS）技术发展的阶段性与不确定性,建立以阶段综合费用最小为目标函数的发电厂减排规划模型。引入技术成熟度因子,并考虑到发电厂运行参数未来的变化,将CCS技术的阶段性与不确定因素进行量化,依据技术进步率对碳捕集系统减排指标进行分解。采用离散细菌群体趋药性算法（discrete bacterial colony chemotaxis,DBCC）进行求解,通过对实际算例的方针分析,得到系统在不同减排场景下的碳捕集系统最优配置方案与碳捕集系统投资策略。最后通过灵敏度分析得到在不同减排场景下各因素对减排成本的影响。结果证明了所提模型以及优化算法的有效性和正确性。     

子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究

针对仓库资源配置涉及因素众多难以优化问题,提出平均吞吐时间和成本集成的配置优化方法,从提升机和穿梭车两个维度分析,结合子母式穿梭车仓储系统运作特点,考虑穿梭车跨层作业,以平均吞吐时间和成本为目标函数,以货架数量、层数、列数、排数以及设备的数量及运行参数为决策变量,构建子母式穿梭车仓储系统配置多目标优化模型.采用非支配排...     

双轮式抛投机器人仿富勒烯轮毂结构设计

为了提高双轮式抛投机器人的全向抗冲击性能,提出了一种仿富勒烯张拉式轮毂结构及其优化方法。首先,根据C₆₀的几何特点及正二十面体被截取顶角后的截取比例λ建立模型,利用直接刚度矩阵法对模型进行受力分析,给出了最优截取比例λ。然后,以张拉结构为载荷分布优化单元对C₆₀结构载荷分布进行优化,并对其静力学性能进行了ABAQUS仿真分析,最后将其与同质量的条幅式、轮辐式以及球壳式轮毂结构进行对比。仿真结果表明:所提出的仿C₆₀张拉结构轮毂具有较好的强度及刚度特性,整体承载性能较优;具有较好的承载与散力特性,应力分布较为均匀;同时具有较好的承载全向性,结构受力整体性好且不易失稳,从而验证了所设计结构的有效性。     

提升机钢丝绳张力不平衡研究

利用相对节点法对钢丝绳建模的方法进行了理论推导,为钢丝绳虚拟样机的建立和分析奠定了基础。然后利用仿真软件RecurDyn对钢丝绳虚拟样机进行了动力学分析,通过钢丝绳长度差和摩擦轮直径偏差对张力不平衡研究分析发现,不同时刻下钢丝绳长度差和直径偏差量对钢丝绳张力影响规律相似,且同等偏差量条件下直径偏差量在张力不平衡中起着主导作用,主要影响了钢丝绳的使用寿命。钢丝绳张力不平衡研究为钢丝绳安全生产提供了一定的参考依据。     

机械臂关节空间轨迹的时间最优智能规划研究

针对机械臂关节空间轨迹的时间最优规划问题,提出了基于膜计算-粒子群算法的轨迹规划方法。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,使用3次样条曲线构造了轨迹基元函数。提出了膜计算-粒子群算法,通过设计处理器处理膜传递的信息,通过算法淘汰机制、吞并机制和信息交流机制实现膜间合作,膜内根据不同算法原理各自进行速度和位置更新,最终通过膜计算将多种粒子群算法优势进行融合。经测试函数测试,相比于其他粒子群算法,膜计算-粒子群算法具有最高的搜索精度和最快的收敛速度;同时使用多作用力粒子群算法和膜计算-粒子群算法进行轨迹规划,膜计算-粒子群算法规划的机械臂耗时比另一算法减少了23.99%,充分证明了膜计算-粒子群算法在轨迹规划中的优越性。