考虑两阶段电转气的区域综合能源系统优化调度

针对区域综合能源系统的弃风弃光问题和经济成本最优问题,提出一种考虑电转气（P2G）两阶段模型的区域综合能源系统优化调度方法.首先,以电-气-热-储-氢耦合的区域综合能源系统作为研究对象,建立系统各设备模型及P2G两环节模型;接着,在相关功率约束条件下建立系统优化调度模型;在此基础上,引入激励型电力需求侧响应,采用混合整数规划YALMIP函数对其优化,得到优化后负荷曲线,通过改变可转移负荷的用电时间以提升系统的经济性;再次,以日运行成本最小为优化目标,使用混合整数线性规划方法求解优化调度方案,并计算相应的成本;最后,结合某一地区的历史数据,利用本文所提出的优化调度方法求解电-气-热-储-氢耦合区域综合能源系统的优化调度结果,并开展不同季节、是否含P2G环节、是否考虑需求侧响应影响因素下的技术经济分析,验证了该方法的合理性和有效性.研究结果表明：考虑两阶段P2G环节后,冬、夏季系统弃风弃光量均大幅减少,经济成本分别减少32.62%和61.64%;考虑需求侧响应后,冬季系统经济成本减少比例进一步提升至33.69%.     

考虑个体驾驶速度偏差的车辆调度模型

考虑驾驶速度偏差, 建立了多驾驶人、多种车型、多种物资、多仓库点和多需求点的物资车辆调度模型, 分别以整体运输时间最短、整体运输成本最低以及综合整体运输时间与成本最小为目标, 研究了个体驾驶速度偏差对上述目标的影响; 将驾驶人参数加入到遗传算法的基因编码中, 建立了驾驶人唯一性约束、初始地点约束以及物资供需数量约束, 保证每个基因个体中驾驶人分配方案可行, 且物资运输不超供需总量; 采用遗传算法求解了随机分配驾驶人条件下有驾驶速度偏差与无驾驶速度偏差时各目标的车辆调度方案。计算结果表明: 优化调度方案满足模型中的所有约束条件; 3种目标下的最优方案中, 驾驶人的分配方案不同, 说明目标函数受驾驶人驾驶速度偏差影响; 有驾驶速度偏差情况下的各目标调度结果均优于相应无驾驶速度偏差的调度结果, 3种目标函数差比分别为3.50%、2.96%和1.13%, 说明驾驶速度偏差对求解质量有一定影响; 驾驶人随机分配时的各目标调度结果均劣于相应最优结果, 3种目标函数差比分别为3.91%、2.47%和1.98%, 说明驾驶速度偏差会影响调度效率, 优化驾驶人分配方案能降低整体运输时间与成本。由此可见, 根据特定的调度目标对驾驶人进行合理分配, 可以得到更符合调度目标、更贴近实际、更经济省时的车辆调度方案。      

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法

针对质子交换膜燃料电池和电解槽的热电联供特性，为避免氢能系统的热能浪费并进一步提高氢能系统的效率，搭建了一种考虑氢能系统的热电联供型光伏/风机/燃料电池/蓄电池/电锅炉/燃气锅炉微电网系统，提出一种包括日前调度与实时优化的两阶段优化调度方法.所建系统考虑了电氢转换时的余热回收，将氢能系统作为热电氢耦合设备，实现了电、热、氢能的协调利用与相互转换，有效提高了能量利用率.在第一阶段调度中，根据日前的风光发电出力及负荷需求预测，以微电网整体运行成本最小为目标，采用混合整数线性规划方法实现日前最优全局调度；在第二阶段调度中，根据超短期预测结果，使用模型预测控制嵌入混合整数二次规划算法，减小预测误差带来的经济性影响.最后，通过冬、夏及过渡季典型日算例可知，本文所提出的两阶段调度方法在3种季节典型日的总成本较日前全局最优调度分别降低了3.24%、0.76%、1.66%；通过在不同场景下对本文所提方法进行仿真验证，相较于不考虑能量耦合的基础场景，考虑热电耦合系统和热电氢耦合系统时，优化调度的总成本和污染气体治理成本分别降低了15.58%、24.93%.结果表明：本文所提方法具有一定的实时性及通用性，...     

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此，在传统时空网络基础上，考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响，基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架，建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统；在此基础上，提出一个以运营商日均净收益最大化为目标，联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型，并为解决随机环境下的全局优化问题，设计了EGA-OCBA (elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法；最后，以成都市的5个共享汽车站点为例，验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明：在相同车队规模下，与采用固定价格的顾客调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升10.37%～162.30%；与单独的员工调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升15.34%.     

考虑车线匹配的电动公交多线路联合优化建模

为研究电动公交的运营优化问题，本文考虑电池容量损耗，以车辆和线路匹配、车辆和电池的更新、车辆服务的车次数为决策变量，建立电动公交的生命周期成本优化模型。设计基于滚动时域调度优化方法，采用GUROBI软件对模型进行求解。以多条公交线路运营数据为背景，对模型有效性进行测试。假设决策周期为20年，算例结果分析得出车辆和电池的最优更新方案，车辆和线路的匹配方案，车辆运营的车次数量方案，最优方案的生命周期成本为35.27×10⁷$，车辆和电池更换次数分别为44和239。针对线路工作负荷大小、车辆与线路匹配策略等参数进行灵敏度分析。结果表明：考虑不同线路工作负荷的差异，设计优化的车辆与线路匹配策略可以减少车辆和电池的购置成本，提高电动公交企业运营效益。     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

公交调度优化模型

本文研究了公交车调度的优化问题.以总收益最大为目标,以满载率和最大发车间隔为约束建立了优化模型,用计算机枚举的方法进行求解,给出了线路的发车间隔、评价指标及发车时刻表.既考虑了乘客等车的社会成本又兼顾了公交公司的利益.方法易于操作,具有较大的实际应用价值.     

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公交区域调度[1]是为了解决单线调度所存在的不灵活所导致的车辆低峰闲置，高峰运力不够的问题，在多条线路调整运力，实现信息资源共享，及运力共享的一种公交调度方法。本文以多条公交线路的区域调度为服务对象，建立了基于社会总体效益最优为目标（综合乘客等车、车内费用及公交公司成本最小），对多条线路的车辆调度形式和发车时刻同时进行优化的行车计划模型，提出了“逐条配班，优化成网”的求解思想，并以北京市三条公交线路为实例，对所建立的行车计划模型进行验证。     

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.      

基于MVTV Copula方法的多风电场电力系统经济调度分析

针对多维风电出力数据间相关性对含有多风电场的电力系统经济调度影响问题，提出了MVTV Copula （mix vine time-varying Copula）方法，以此构建多风电场出力数据随机场景，并建立基于机组燃料费用及再调度费用最小为目标的电力系统经济调度模型. 为验证所述方法的有效性，采用IEEE-30节点系统，并以我国某地3个相邻风电场的实际出力为例对所述方法进行了仿真验证. 仿真结果表明:不考虑风电出力相关性的经济调度费用仅为实际调度费用的43.6%，而应用所述MTVT Copula方法建模后的再调度费用则更加接近实际调度费用，为实际调度费用的82%，验证了本文所提方法的有效性.      

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.     

铁路网重空车流径路整体优化模型

基于我国铁路车流径路呈树形结构的特点,将分车种的空车调配纳入车流径路的优化体系,同时在满足点线能力限制的前提下,以重空车流整体走行费用最小为目标,构建了车流运行径路的优化模型,并在此基础上,考虑到空车调配过程中的车种代用因素,对模型进行扩展,描述了铁路网重空车流的分配方案．最后,以我国东北部分区域路网为案例背景,通过优化求解,获得了满意的车流径路方案和空车调配轮廓方案,从而验证了模型的合理性和有效性．     

含光伏和混合储能的同相牵引供电系统日前优化调度

既有牵引供电系统中以负序为主的电能质量问题以及电分相环节严重制约了其安全、高效运行，目前理想的解决方案是基于对称补偿理论的同相供电技术. 通过同相补偿装置中的直流母线接入光伏发电系统以及混合储能装置，进一步实现再生回馈能量利用和牵引负荷削峰填谷，提高光伏渗透率. 因此，建立了一种同相牵引供电系统优化运行模型，该模型以同相牵引变电所日运行成本最低为目标，以混合储能装置充放电策略、光伏出力以及潮流控制器功率为决策变量，尤其考虑了电网侧三相电压不平衡度约束；进一步将原始优化模型中非线性约束进行线性化处理，得到混合整数线性规划模型，并利用商业规划求解器CPLEX进行求解. 算例分析结果表明:接入光伏与混合储能装置后日运行成本可节省36.45%，且三相电压不平衡度满足国标上限2%的要求.      

基于随机需求的冷链物流路径优化问题研究

依据冷链物流配送基础理论,考虑顾客满意度、三级货物损失以及制冷时长等因素,构建基于随机需求且带有软时间窗的最小配送成本函数模型,建立由惩罚成本、货损成本、制冷成本、缺货成本、运输成本及固定成本组成的六种复合目标函数。利用改进适应度函数、选择方式和交叉变异概率的遗传算法求解,以某肉类生鲜企业为例,通过MATLAB软件进行数据分析及仿真模拟,验证模型和算法的科学性及有效性。     

再制造物流网络优化设计的扩展模型

针对再制造物流网络与传统生产分销物流网络的集成优化设计问题,综合考虑网络中正向和逆向物流的设施集成与运输整合,以及设施建设成本的规模经济效应,基于混合整数非线性规划方法,建立了一种再制造物流网络优化设计的扩展模型,用来确定网络中各种设施的数量、位置及规模,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量,使运营周期内的净收益最大.最后,通过一个算例对模型进行了数值演算和验证.计算结果表明:该模型能根据物流网络的实际调查数据,得到网络的最优目标函数与决策变量值,能有效辅助再制造物流网络优化设计.     

配送网络规划蚁群算法

分析了配送网络规划复杂的非线性组合优化问题，以配送网络中的运行费用、设施投资费用及可靠性费用之和最小为目标函数，建立了配送网络规划的数学模型，设计了相应的蚁群算法。应用结果表明该算法的计算结果与实际的配送网络规划线路相符，是可行的。