考虑新能源消纳的源-荷协调多目标优化调度

中国西北地区弃风弃光现象严重,提高新能源消纳能力是电力部门面临的难题.针对此问题,提出了一种考虑新能源消纳的源-荷协调多目标优化调度方法.将负荷聚合商充当整合多种柔性负荷的商户,与常规电源协调参与电网调度,形成源-荷协调运行的优化调度模式.在此基础上,以新能源消纳量最大、系统运行费用最低及火电出力波动最小为优化目标,建立了多目标源-荷优化调度模型,并采用CPLEX对多目标优化模型进行求解.仿真结果验证了该调度方法可以提高新能源消纳能力,降低系统运行成本.     

冰雪条件下公交发车间隔优化研究

分析了冰雪对公交车辆运行影响的3个方面,建立了基于乘客等待费用最小化、公交线路效益最大化的发车间隔优化模型,研究冰雪条件下发车间隔的确定方法,为冰雪条件下公交线路的运营调度提供建议.结合实例分析了冰雪条件下公交线路调度方案的制定办法.     

基于累积前景理论的公交调度优化灰关联评价方法

针对公交调度优化评价决策影响因素的灰色关联特征,从出行时间有效性、交通网络可达性、运力协调性以及经济效益4个指标出发建立公交调度优化方案的评价体系,考虑决策者风险态度对公交调度优化方案评价的影响,构建基于累积前景理论的公交调度优化灰色关联的评价模型,选取广州市的某条公交线路的四种调度优化方案进行评价,并将评价结果与层次分析法和灰关联方法的评价结果作比较,验证该模型的可行性与有效性.     

基于快速需求响应的城市公交在线调度方法研究

通过研究制约公交系统运行效率的问题,提出了一种旨在快速响应乘客出行需求的"小粒度"频繁调度方法,构建了以"小粒度"时段为调度周期的多日标优化模型.针对模型特征设计了实现在线调度的改进遗传算法,结合启发信息控制变异位置、增加修复算子,解决了染色体变长和跨维搜索难题.利用仿真试验验证了方法的有效性,结果表明,算法能在较短时间产生调度方案,满足在线调度要求;与传统的基于统计数据的调度方案相比,模型能有效优化出行成本和运营成本.     

主动配电网的两阶段优化调度模型

为了减小可再生能源和负荷的功率预测误差对主动配电网调度策略的影响,解决DG(distributed generation)在配电网中的过压问题,提出了包括日前经济优化和日内滚动修正两阶段优化调度方法,以配电网运行成本最低为目标函数,建立了日前优化调度模型;引入DG的有功功率削减量和无功功率作为松弛变量,以配电网的调度成本和网络损耗最小为目标函数,建立了日内滚动优化模型.将本文模型应用于IEEE34节点配电网进行实例分析,结果表明:用本文模型优化后的调度策略使配电网运行成本减少了3.27%,网络损耗降低了0.22%,越限的母线电压恢复到正常范围内.      

多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型

为有效防控危险废物安全事故的环境污染、人员伤亡及财产损失,提出一种多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型.根据风险受体和环境介质的多样性,构建多源风险度量模型;考虑应急服务半径和多源风险控制的隶属关系,设计"多源风险控制"系数,以多源风险控制最大化和应急成本最小化为目标,构建0-1整数线性规划模型;根据模型计算的复杂性,设计基于遗传算法的多目标求解方法.通过算例验证模型和算法的有效性,计算结果表明:新模型和算法可为危险废物应急管理提供有效选址方案,相较于传统精确算法,新方法可为小规模问题提供的优化方案节约应急成本0.02×108元,并在求解大规模问题时缩短91.67％ 的搜索时间.     

基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法

为了保障机场安全,提高机场运行效率,建立了依据进出港航班滑行时间最短为决策的多Agent模型,模型以多Agent技术为基础,融合了Dijkstra算法的最优路径选择和合同网协议的思想,形成了基于多Agent的滑行路径优化算法,并依据该算法进行了仿真分析.仿真结果表明:与指定航班优先级相比,使用基于多Agent的优化算法处理同优先级航班,总运行时间可减少15 s;基于多Agent的场面运行调整算法可以有效地把航班和机场上分布的滑行道、跑道、停机位等资源组织起来,智能地发现冲突、躲避冲突,达到全局滑行时间最短,因此,该算法可行.     

基于事件驱动的微电网多目标趋优控制

微电网多目标优化控制问题通常采用非线性高维微分方程组描述,难以用现有数学方法求得满意解.为了解决该问题,提出基于混成控制理论的求解方法,建立一个Stateflow模型,根据输入数据、运行状态控制目标做出判断,调度微网中各微电源,实现微电网安全、稳定、经济运行的多目标趋优控制.针对一个具体直流微电网,论述了各微电源的调度运行策略,给出了相关事件的定义,设计了其事件驱动控制系统,并在MATLAB/Simulink/Stateflow环境下进行了仿真.仿真结果表明该模型能够根据给定数值的燃料电池运行成本、蓄电池端电压、功率缺额输出符合理论分析的控制信号.      

重大疫情下的列车动态编组与调度

为了降低疫情大爆发背景下旅客在乘坐城市轨道交通出行的过程中感染疾病的风险, 以列车编组与调度为研究对象, 提出重大疫情下基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法; 为了提高城市轨道交通列车编组与调度的灵活性, 应用虚拟编组技术对城市轨道交通列车进行编组; 建立了基于客流的列车动态编组非线性规划模型, 对城市轨道交通列车的调度进行优化, 以提高城市轨道交通的运输效率, 降低车站人员密度, 进而降低疾病的感染风险; 应用改进的Wells-Riley模型进行感染分析; 应用基于社会力的行人运动模型对改进的Wells-Riley模型中的相关参数进行计算, 用于分析虚拟编组动态调度下旅客地铁出行全过程的感染风险; 使用MATLAB对虚拟编组制式下的传染概率进行仿真并与传统制式下的传染概率进行对比。研究结果表明; 虚拟编组技术可以显著提高城市轨道交通列车运输效率, 可将列车间追踪时间间隔缩短至34.6 s, 基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法可以有效降低旅客的感染风险, 在相同条件下应用所提方法旅客的感染风险仅为传统方式的85.1%, 在车厢和通道中的感染风险分别为传统方式的50.0%和8.7%。如果将提出的方法配合错峰出行和客流控制及进站防疫检测等措施, 可以进一步降低旅客的感染风险。      

基于交织的立体综合车场公交调度优化模型研究

公交调度是公交立体综合车场(简称立体车场)运营中的关键问题. 不同于以往公交调度问题,立体车场公交调度需要同时安排各车的场内停车位置、发车时间与行驶路径. 基于立体车场公交“早出晚进”特征对立体车场调度问题与调度模式进行研究,进一步分析立体车场公交车辆的交织条件;基于整数规划构建以立体车场公交车辆交织次数为目标的公交调度优化模型,求解立体车场公交调度方案. 研究结果表明：立体车场公交调度存在同层集发和异层分发两种调度模式,且异层分发模式优于同层集发模式;此外,车辆交织条件是空间与时间同时发生重叠. 通过案例验证了研究结论的正确性及调度优化模型的可行性.     

列车动能闯坡的节能操纵优化

为了优化列车通过局部陡坡区段的操纵曲线,基于列车运行的动力学理论,充分考虑列车运行的速度、时间等限制条件,建立了基于连续变量的列车牵引能耗计算模型.该模型分析了列车在全区段的能耗构成及其影响因素,以速度、距离、功率为控制变量,满足运行时间和速度等约束,以区段总能耗最低建立了目标函数.通过模型离散化方法,以序列二次规划算法求解列车的动能闯坡点,实现满足区段行车条件下的运行优化.利用实例数据进行了数值仿真分析,结果表明,该模型求解的优化运行曲线,在已有优化的基础上,能再节约能耗1.771 8%,可满足限时、限速条件下列车在区段运行的节能操纵需求.     

列车通信以太网周期数据时态约束调度方法

针对工业以太网调度方法以报文截止期为唯一约束的局限,提出了一种基于时态约束的列车通信网络周期数据调度表生成方法.首先基于时间触发机制改造列车以太网的通信与消息模型;其次利用网络设备通信参数与数据报文参数,提出周期数据通信的时态约束有向图量化模型;最后设计了基于可满足性模理论的调度表生成算法,求解单播及广播业务的周期数据调度表以验证算法有效性,并在实际列车通信网络的拓扑条件下进行调度性能测试及分析.实验结果表明:该调度算法能够解决部分传统算法不能调度的通信任务,满足更细化的周期数据调度需求并提升调度灵活性;调度性能测试中最大链路负载超过80%,可调度周期数据业务量达到1 000项.      

基于多Agent 的通航运力资源协同调度

针对并行式多任务条件下的通航运力资源调度效率较低问题,提出一种基于多 Agent 协商的通航运力资源协同调度方法. 构建多Agent 通航资源协同调度框架,建立基于招投标机制的运力资源匹配性模型以提升并行任务处理能力,在匹配性结果基础上设计资源调度策略,最后使用实际运行数据验证本文提出方法的可行性. 仿真结果表明：该方法资源调度速率受并行任务数量影响较小,满足实时性需求;相比常用Agent算法所得调度结果,单机日利用率平均提升0.19 h/d,作业时长均方差平均降低0.03 h,能够快速有效地调度通航运力资源.     

CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解

条件受险价值是一种能够反映损失分布尾部信息，从而有利于防范小概率极端金融风险的风险度量和优化工具。Fredrik给出了能同时优化组合条件受险价值和受险价值的线性规划模型，该模型存在维数障碍。将其重新变回为一个非线性规划模型，并利用带约束的遗传算法求其近似最优解。通过举例对比原组合与优化后组合的标准差、受险价值、条件受险价值，得出结论：该模型能够在很少损失期望收益的情况下，同时减少标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标。     

基于MAST的智慧公交系统调度优化模型

为解决传统公交运行模式单一、乘客需求无法得到及时响应的问题,提出了基于MAST智慧公交的系统构架。在公交静态调度优化模型基础上,结合智慧公交可在一定范围内灵活变线、变站并及时满足乘客出行需求的特点,建立了智慧公交系统动态调度优化模型。以重庆市南岸区357路公交车为例,应用动态调度优化模型,计算智慧公交的相关运行参数。并将其与传统公交运行模式进行对比,结果表明:相同高峰时间段内,智慧公交的发班数目所需车辆数与传统公交相同,运送乘客总人数增长5.81%,平均每班载客率提高6.12%,经济利润增长2.86%。     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

复杂网络同步理论在常规公交调度中的应用

针对传统方法优化公交调度难以保证运营效率达到最优的实际情况,基于城市空间结构与交通系统的内在运行机制,构造城市公交网络模型,利用N个等同节点的时变时滞非线性耦合状态方程的同步理论,使公交调度网络系统达到渐进稳定,即各线路乘客流量达到一种动态平衡.该调度方法能使整个公交系统达到动态平衡以实现"动态"调度,以兰州市公交网络系统的部分公交线路为例,验证了该模型及方法的有效性.     

基于THERP-Markov 原理的高铁列调人因可靠性分析

在高速铁路调度指挥系统中,列调人员通过调度终端来指挥铁路现场的生产活动,调度员的操作直接影响列车的运行.本文引入核电工业中的THERP理论,结合列调操作特征来计算静态条件下列调操作失误率及其置信区间;并结合马尔科夫链原理,建立状态转移率方程,通过拉普拉斯变换得出单影响因子作用下列调可靠性的状态概率变化规律.最后,以执行列控限速任务为例,得出列调的静态失误率及压力影响因子作用下人因动态可靠性变化规律. 研究结果表明：在压力适中的情况下,列控限速执行失败率最低,为0.010 4.     

基于极限场景的风火蓄联合运行经济调度研究

风电-火电-抽水蓄能多源联合运行在提高风电渗透率的同时,还能实现各能源优势互补。但风电的随机性和波动性不可避免地使联合系统的经济调度无法达到最优。针对这一问题,基于风速概率分布函数得到风电出力的不确定分布概率,采用置信区间法生成极限场景风电功率,并构建了基于极限场景的风火蓄联合运行经济调度模型,以实现系统综合运行成本最小化目标。此外,还进一步分析了极限场景的可靠性约束,并结合算例应用分析了联合优化运行机组运行成本及可靠性在不同置信度下的结果。算例表明,采用的置信区间法使系统运行在较好经济性与可靠性的状态下,有效解决风电的低渗透率问题。     

共享单车调度路径优化研究

当前共享单车停放点经常出现供需时空失衡现象,无法满足市民的出行需求,因此,单车投放机构需要进行调度以平衡城市各共享单车投放点的供应量.为保证共享单车的调度效率,需要选择合理的调度路径,针对共享单车的调度路径优化问题开展研究:以调度车辆最少和调度成本最低为目标,构建多车场有时间窗要求的共享单车调度路径优化模型;基于禁忌搜索算法,设计模型的求解算法;以某城市大区内的摩拜单车系统为例进行案例分析.结果表明:利用此模型和算法能有效减少调度成本,提高共享单车的调度效率.