基于群搜索算法的风光储微电网优化调度

面对传统的电力发电系统火力不足且造成严重的环境污染问题,大力建设清洁能源为主的微电网具有重要的意义。本文搭建了由光伏、风能、储能电池、海水淡化系统等分布式电源构成的微电网系统。在保持微电网能正常运行的前提下,以实现经济环保成本最低为目标,建立了微电网的优化调度模型。最后分别运用粒子群搜索算法(PSO)、群搜索算法(GSO)对该模型进行寻优,并且进一步改进GSO算法。通过算例验证该模型的有效性。算例结果表明改进后的群搜索算法收敛速度更快,优化结果最好。     

基于能量实时协调控制的船舶微电网电源优化配置

论文以风、光、柴、蓄能源混合的独立船舶微电网为研究对象,对分别作为主控制电源的柴油发电机组和蓄电池储能系统提出了两种不同的运行控制模式,并相应设计了两种能量管理调度策略。针对系统的电源优化配置问题,构建了计及系统全寿命周期的设备成本、微电网容量缺失及污染物治理成本为目标函数的三目标优化设计模型。该模型采用非支配性排序遗传算法(NSGA-II)进行求解,对不同电源组合、不同能量控制策略对独立微电网多目标配置优化结果的影响进行研究分析。通过在同一电源配置下采用不同策略和不同蓄电池荷电状态(SOC)上限,对各电源输出功率情况影响的仿真结果分析,验证了优化模型的实用性和科学性。     

基于差分进化算法的微电网多目标优化调度

能源的紧缺和环境污染问题的加剧,使得人们对微电网有了越来越多的研究。通过对微电网的并网运行进行研究,设计了包含光伏、风机、储能电池单元的微电网系统,综合考虑系统的供电可靠性,环境污染和成本花费三个方面,采用多目标差分进化算法来寻求一组非劣解来确定最终方案。最后通过一组案例数据对系统的优化调度进行了分析和验证。     

多能源集成控制的船舶用微电网系统频率优化

为解决船舶用微电网系统在系统模型不确定性以及剧烈负荷扰动下电网频率的稳定性控制。针对含有风力发电系统、光伏发电系统、柴油机发电系统以及储能装置的多能源集成微电网系统进行分析,提出H∞混合灵敏度控制方法,设计输出反馈控制器并构造微电网系统模型,对其加权函数采用粒子群优化算法进行优化。仿真结果表明:提出的控制器和控制策略不仅能够有效地平抑频率波动,提高可再生能源利用率,还在模型不确定性以及扰动不确定性的情况下依然有效。     

基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法

针对目前我国内河航运船闸调度采用手工编制调度计划方式速度慢、调度水平低、缺乏科学性的现状,通过对单闸多目标调度问题进行建模,并基于改进的SPEA设计了模型求解算法,对船闸调度系统进行优化,为提高船闸通航能力提供了技术支持。     

双向通航港口船舶调度优化模型与算法

为提高双向通航港口船舶调度的安全性和调度效率,研究双向通航港口船舶调度优化模型和算法。考虑船舶属性和船舶交通状况等因素,基于船舶调度安全性、连续性和高效性要求,建立以单向/双向通航模式转换、航道与泊位协调和安全性为约束的双向通航港口船舶调度多目标优化模型;设计双向通航港口船舶调度多目标遗传算法获取最佳调度方案。对试验所求的调度方案进行一般性安全检验、双向通航安全检验和双向通航与单向通航转换安全性检验,结果表明:提出的双向通航港口船舶调度优化模型与算法能在保证安全的前提下有效获取船舶调度方案,提高双向通航港口船舶调度效率。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

崔家营航电枢纽优化调度研究

水库优化调度是复杂的多目标问题,以往的优化调度研究工作中多以发电量最大、发电保证率最大或者最小出力最大为单一目标,局限于发电优化,无法兼顾供水、防洪以及航运调度。研究通过对崔家营航电枢纽复杂运行模式的研究,以航运和发电为目标,建立了崔家营枢纽多目标调度模型,以2012年水文年作为典型年,运用动态规划算法对模型进行求解,产生了模型最优解,首次提出了优化调度准则,对枢纽的实际运行具有较大意义。     

船舶维修备件供应调度路径优化研究

文章针对船舶维修备件供应调度成本较高的问题,提出两级保障下维修备件供应调度优化策略;为解决基地级备件供应调度路径不合理和基层级装备维修效率低的问题,引入软时间窗的概念,建立了带软时间窗的两级保障下船舶维修备件供应路径优化模型;通过设计优化算法中的算子来改善遗传算法的局限性,提高算法收敛速度,并将算法运用到问题的求解当中;运用MATLAB编程求解目标函数,并用相关案例验证了该模型的有效性,为船舶维修备件供应调度路径的规划提供参考。     

遗传算法在港口船舶调度领域中的应用

以港口企业的研究实践为出发点,从港口船舶调度的优化目标和影响港口船舶调度的因素两方面入手,借助多目标优化和遗传算法在各自算法上的优势,针对港口船舶调度的特殊性要求,将两种算法进行动态融合,并结合实际业务数据进行了模型的构建和求解。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。     

面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。     

基于NSDE算法的船舶电力系统经济环境调度

由于船舶航行易受天气等因素的影响,具有不确定性和波动性的特点。本文深入研究了船舶航行和发电调度联合的电力系统优化调度问题,建立了非支配排序差分算法(NSDE)的船舶电力系统经济环境调度模型,在该模型中综合考虑发电成本和污染气体排放量,实现多目标优化。在约束条件中加入了船舶航行的约束,从而减小了速度变动对系统的影响。用NSDE完成简单快速的全局寻优,得到准确而完整的Pareto前沿,使所有目标函数尽可能达到最优。     

论绿色航运双燃料电力推动船舶的发展

  目的  针对船舶发电微电网的功率波动平抑问题,提出一种锂电池储能系统（ESS）容量配置的多目标优化方法。  方法  首先,建立以储能系统成本、电网功率波动平抑、能量供求平衡为目标函数的优化设计模型;然后,针对模型优化,设计基于分解的多目标差分进化算法（MOEA/D-DE）的求解方法,并以某双燃料（柴油−天然气）电力推进船舶微电网为对象,使用Matlab编程求得最优解集,按照子目标函数的不同权重分配进行多属性决策;最后,得到不同权重分配方案的最优解。  结果  仿真得到的5种方案的结果都满足功率波动平抑的目标,且成本和储能系统寿命损耗目标受权重分配的影响明显,实现了预期效果。  结论  所提方法对船舶锂电池储能系统容量配置具有参考意义。     

安全可靠性约束下的微电网能量最优调度模型设计研究

微电网接入风电、太阳能电源设备时,因其随机性和间歇性,对电网稳定高效运行造成影响。本文以微电网总投资成本和弃风惩罚费用为目标函数,建立孤立微电网电源多目标优化模型。基于自适应遗传算法进行模型求解,获得弃风惩罚费和可靠性约束下微电网电源容量配置结果。通过算例验证表明:弃风惩罚费对微电网电源配置影响较大:当忽略弃风惩罚费用时,造成电网新能量浪费,导致总投资成本升高。考虑可靠性约束条件,随微电网可靠性的提升,电网投资成本不断升高,因此,实际电网规划中,要根据用户的可靠性需求,考虑供电可靠性时计算微电网的投资成本。     

基于分层优化策略的一站式保障资源性能指标联合优化方法

[目的]为提高舰载机保障效率,开展一站式保障模式下航空保障资源性能指标的优化设计研究。[方法]建立以最小化保障时间为目标的舰载机甲板作业调度模型,将航母舰面航空保障资源性能指标视为满足区间约束的自变量,构建双层优化模型;基于分层优化策略,采用哈里斯鹰优化算法求解性能指标问题,设计改进的引力搜索算法（GSA）求解甲板作业调度问题。[结果]通过多种典型任务场景的算例仿真,得到了不同出动模式下的最优资源配置方案与保障作业调度方案,验证了求解算法的有效性。[结论]利用所提出的方法可以有效求解一站式保障资源性能指标与保障作业调度的联合优化问题,为一站式保障资源的配置优化提供了一定的理论支撑。     

舰船交直流混合电力系统能量优化调度方法

海洋开发和船舶电网电力系统的不断发展,使电力系统调度系统所需要处理的工作数据越来越复杂,整体调度速率已经难以满足船舶电网系统需求。对此设计舰船交直流混合电力系统能量优化调度方法,首先基于MAPReduce计算模型,搭建云平台计算结构,对舰船交直流电力系统数据进行分布式计算和节点通信;基于搭建的云平带计算结构,设计舰船混合电力系统能量优化调度算法,采用十进制资源对应编码,实现电力系统能量优化调度。仿真实验证明,相比较传统电力调度方法,优化后的调度算法交流电调度速率提高27.5%,直流电调度速率提高17.5%,可以明显提高电力系统能量调度速率。     

船舶排闸的遗传算法设计与仿真

为优化船舶排闸,在对船舶排闸问题进行建模的基础上,提出船舶排闸的遗传算法,详细阐述将遗传算法应用于船舶排闸问题的具体实现方法。给出船舶过闸调度的仿真模型,包括交通流模型和调度模型。构建仿真实验系统,仔细比较3种船舶排闸算法,验证遗传优化算法的有效性。该研究对于内河船闸调度具有较强的理论和实用价值。     

基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化

传统基于纯蚁群算法的船舶交通多航道调度优化无法根据实际情况调整船舶优先级,船舶占港时间较长,经济效益差,因此设计一种基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化方法。建立多航道调度优化模型,明确各船舶调度策略,确定调度时间、等待时间最小的目标函数,建立避免调度过程中产生混乱和协调船舶交叉的约束条件;在调度优化中引入人机交互-蚁群算法,采用人工设置临时改变船舶工作的优先级,以此来提高港口工作效率,并设置算法的搜索顺序,完成船舶交通多航道调度优化的研究。在算例仿真中,为验证传统方法与设计方法的调度结果,设置港口参数并分析两方法的调度方案,结果表明设计的方法得到的方案能有效缩短船舶平均在港口的停留时间和恢复正常生产所需要的时间。     

船体结构静动态协同优化设计(英文)

论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际.