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.     

自适应Fourier分解思想在再生核W2 1 [a,b]空间的应用

在再生核$W_2^1[a, b]$空间中研究自适应正交贪婪分解算法, 利用能量下降最快的原理自适应性地构造出最佳$n$项逼近函数, 并从理论上证明其收敛性成立。最后, 实验验证了在$W_2^1[a, b]$再生核空间中, 利用正交贪婪原理构造的$n$项数值原函数比用等分结点构造出的最佳$n$项数值原函数收敛效果更优。     

基于Web的冲天炉优化配料系统

用Java语言基于线性规划的理论开发了一个冲天炉的最低成本配料系统,并且采用B/S模式实现。应用数据库服务器储存各种原材料的数据信息,方便数据的维护。该系统使用方便,运行可靠,在精确控制铸件化学成分的前提下,使成本达到最低。     

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。     

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.     

基于事件触发的电力系统H∞优化控制

针对大规模集中用电导致电力系统负荷端激增从而影响电力系统稳定性的问题,提出一种基于事件触发的H_∞优化控制方式。本文采用扇区法对单机无穷大电力系统进行线性化处理,之后通过模糊逻辑建立电力系统的T-S模糊模型。通过事件触发理论和模糊逻辑利用并行分布补偿(parallel distribution compensation,PDC)的方法设计系统控制器。H∞优化控制相比于传统的控制方法提高了系统的稳定性及抗干扰能力,因此本文根据李雅普诺夫稳定性理论和H∞优化控制理论,基于线性矩阵不等式(linear Matrix Inequality,LMI),给出了保证单机无穷大电力系统闭环渐进稳定的充分条件,并采用MATLAB仿真软件对系统进行仿真,从而证明稳定条件的存在。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。     

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。     

计及风电置信风险的源网协调多目标优化调度

为了更为合理灵活地评估风电高估/低估给电力系统优化调度带来的风险性以及降低调度决策的保守性,基于风电机会约束提出风电高估/低估置信风险功率偏差量化计算方法,并在决策变量中引入变压器变比调节和无功补偿容量优化,构建计及风电置信风险和源网协调运行的经济/风险多目标优化调度模型。提出一种基于可行性和非劣性综合排序回溯搜索算法,从而实现对调度模型的高效准确求解。IEEE 30节点系统算例结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.