Optimal temperature policies for catalytic transport reactors under periodic operation

The influence of inlet gas concentration cycling on the optimal temperature policy of catalytic transport reactors is studied theoretically. The model considered is based on plug flow of gas and catalyst particles with negligible interand intra-particle diffusional resistances and concentration dependent deactivation kinetics. To utilise the concentration of the reactant and the activity of the deactivating catalyst fully a proper temperature sequence along the reactor is needed. Thus, a general optimal temperature policy using the continuous minimum principle is derived for the reactor under periodic operation. The model equations are solved analytically for gas concentration, activity and temperature profiles. Resonance behaviour (maximum in conversion with pulse width) is obtained using the optimal temperature policy for certain sets of parameters. The effects of activation energy groups, reaction and deactivation constant groups and inlet temperature on the optimal temperature policy under periodic operation are evaluated. In all cases an improvement in conversion with the optimal temperature policy under periodic operation over that with an isothermal policy under periodic operation is obtained. A suboptimal policy, comprising constant temperature over different reactor sections, which is useful for implementation purposes is also discussed.     

大规模水电系统优化调度降维方法研究I:理论分析

中国水电系统规模持续扩张,使得已有方法在求解大规模水电调度问题时,存在严重维数灾及早熟收敛等不同程度局限,亟需分析已有方法以便发现其瓶颈所在,为探寻能均衡求解效率与计算精度的实用化方法提供有益参考。为此,首先深入研究了线性规划、二次规划和动态规划等多种方法的计算复杂度,然后定量对比分析了各方法在不同情景下的适用性,最后提出“四维一体可拓降维”总体思想,并给出具体的降维方法与策略,建议从空间维、时间维、状态维和组合维等4个方面开展综合研究,以切实服务于大规模水电系统优化调度的高效优质求解。     

面向金泽水库取水安全的太浦河多目标联合调度研究

为强化上海市黄浦江供水系统的重要组成部分金泽水源地取水安全,又兼顾太湖流域及太浦河沿线区域防洪、供水需求,开展了太浦河太浦闸与沿线88个闸控口门的多目标联合调度研究。在分析太浦闸及两岸河道现有调度方式的基础上,拟定了两类共10个联合调度方案。采用细化后的太湖流域水量水质模型,对各调度方案进行了模拟。然后,构建了反映防洪、供水、水环境需求的多目标函数,采用蚁群优选算法对所有调度方案进行了优选。结果表明:与现状调度方案相比,太浦闸同时根据太湖水位和金泽断面水质情况加大下泄流量,同时太浦河沿线河道闸门有序控制,可显著提高金泽水源地关键水质指标达标率、抬升金泽水源地最低水位,又基本不影响流域及区域其他调度需求。     

太阳能供热系统优化设计的相关问题研究

随着我国建筑总量和建筑能耗的快速增长,传统的供热方式已难以满足建筑供热的需求,而利用太阳能为建筑物供热,则可获得良好的节能和环保效益。就太阳能供热系统优化设计的相关问题进行了分析和研究,以期能为太阳能供热技术的推广和应用提供一定的理论依据。     

灰色二层多目标线性规划问题及其解法

针对二层多目标线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层多目标线性规划问题,并给出了模型的相关定义和定理.针对漂移型灰色二层多目标线性规划问题,提出一种具有全局收敛性质的求解算法.首先通过线性加权模理想点法把多目标转化为单目标;然后当可行域为非空紧集时,利用库恩塔克条件把双层转化为单层,再利用粒子群算法搜索单目标单层线性规划即可得到原问题的解;最后通过算例表明了该算法的有效性.     

一类区间多目标粒子群优化算法

针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。     

THE ESTIMATION AND PREDICTION OF SUBSET BILINEAR TIME SERIES MODELS WITH APPLICATIONS

Abstract. In this paper we define subset bilinear time series models, and then describe an algorithm for the estimation of these models. It is also pointed out that for this class of non-linear time series models, it is possible to obtain optimal several step predictors. The estimation technique of these models is illustrated with respect to three time series, and the optimal several steps ahead forecasts of these time series models are calculated. A comparison of these forecasts is made with the forecasts obtained by the best linear autoregressive and threshold autoregressive models. The residuals obtained from the models are tested for independence and Gaussianity using higher order moments.     

WSN中基于线性规划的多类别目标覆盖算法

多类别目标覆盖问题是目前无线传感器网络中的研究热点。针对现有目标覆盖算法在时间效率、网络生命周期等方面的不足,将多类别目标覆盖问题建模为基于线性规划的网络生命周期最大化问题,提出一种基于分簇的目标覆盖算法。该算法依据节点的剩余能量和感应能力,在每个簇结构内求解最优覆盖集的基础上得到接近于最优解的全局覆盖集,进而调度节点相应的感应模块去覆盖其感知范围内同属性的目标。实验结果表明,该算法是有效的,在网络生命周期和时间效率等方面均优于CWGC方案,接近于线性规划最优值。     

自适应收扩系数的双中心协作QPSO算法

针对量子粒子群优化(QPSO)算法迭代后期种群多样性下降、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种自适应收缩-扩张系数的双中心协作最子粒子群优化算法。该算法从2个方面进行改进:(1)自适应调节收缩-扩张系数,其目的是帮助粒子跳出局部最优点,提高粒子的全局搜索能力;(2)双重更新全局最优位置,即在每次迭代中,先后分别采用2种不同的方式更新全局最优位置。第1种方式与QPSO算法一致,第2种方式则引入双中心粒子,使其和当前全局最优位置在相应维度上合作,从而达到更新全局最优位置的目的。从固定迭代次数和固定精度角度分析算法性能,仿真结果表明,相比于QPSO算法,该算法在保证复杂度较低的情况下,可提高收敛速度,增强全局和局部搜索能力。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。