基于模型的六箱一体化工艺优化控制研究

分析了基于模型的六箱一体化工艺的优化控制.针对六箱一体化工艺周期运行的特点,提出了两种阶段时间控制策略:Fix_time策略和NO3_control策略,前者的阶段时间是固定的,后者的阶段时间是通过在线检测缺氧池中SNO3及其变化速率自动进行控制的,Fix_time策略包含7个待优化参数,NO3_control策略包含6个待优化参数.在同时考虑出水水质和运行能耗两个目标的前提下,对两种策略进行了多目标优化分析.结果显示:NO3_control策略相比于Fix_time策略更具适应性,在不同的进水条件下依然能够满足缺氧反硝化的时间要求,因此出水水质更好,同时运行能耗也较低.该研究结果表明:针对六箱一体化工艺设计的NO3_control策略能够进一步提升六箱一体化工艺的性能.     

小型污水回用系统的优化运行

针对混凝沉淀—砂滤—活性炭过滤—超滤的处理工艺,通过药费(混凝刑费用和超滤膜清洗的药剂费用)、沉淀池排泥费、过滤反冲洗费和水泵的提升费用确定目标函数值,即系统的运行费用.并在四种不同的投药量下,针对不同浊度的原水,对该污水回用系统的优化运行进行研究.试验结果表明,在达到优化运行工况之前,小型污水回用系统优化运行的目标函数主要取决于排泥周期和反洗周期的长短,因为它直接影响着运行费用中的水价;当系统达到优化运行以后,决定目标函数的是药剂费用.目标函数开始呈现平缓的增长趋势.     

建筑冷负荷对综合能源系统运行优化的影响

为解决现有综合能源系统运行优化研究对建筑冷负荷的影响考虑不充分（多以“典型日负荷”或“预测负荷”代替空调期冷负荷）的问题,首先应用EnergyPlus软件对北京某园区进行建模和负荷分析,再以经济性为优化目标,基于园区的电、冷负荷供需平衡和综合能源系统设备的典型模型建立运行约束模型,在空调期对多能源耦合的综合能源系统建立运行优化模型。对优化模型使用Yalmip建模和编程,使用Cplex求解器求解问题,得到不同负荷条件下的综合能源系统空调期的运行优化方案,并分析其统一性和差异性。结果表明：本文构建的以经济性为目标的优化模型,可以使多能耦合的综合能源系统在目标下运行更加优化;不同建筑冷负荷条件下运行优化方案具有较大差异性;不同负荷条件下运行优化方案具有一定规律性。可见综合能源系统的运行优化研究应该全面考虑冷负荷的影响,本文提出的规律性运行优化方案为综合能源系统提升运行经济性提供了依据。     

基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法

针对如何确定污水处理优化控制中关键变量的最优设定值,以满足出水水质达标的同时尽可能降低能耗的问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理多目标优化控制方法.首先,通过对污水处理过程的分析,建立基于神经网络的污水处理能耗和出水水质模型;其次,利用改进多目标布谷鸟算法同时对污水处理能耗和出水水质模型进行优化,得到溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的最优设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程的多目标优化控制.仿真实验结果表明,与其他几种方法相比,所提出的方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低了污水处理过程的能耗,实现节能降耗和保护环境的目的.     

全年气温统计曲线对海勒式空冷系统参数优化的影响

本文分析非设计气温下海勒式空冷系统的运行性能,探讨全年气温统计曲线对该空冷系统参数优化的影响,并编制了综合考虑设备投资和变动气温下的全年运行费用的优化程序。     

计及经济效益的分布式电源多目标优化规划

建立了分布式电源(Distributed Generator,DG)多目标多约束的优化数学模型,以配电网有功损耗费用最小、分布式电源运行费用最小和系统有功网损最小作为目标函数,考虑功率平衡、电压越限等约束条件,采用线性加权的方式将多目标转化为单目标,并采用量子粒子群算法实现了上述目标的优化.通过对IEEE33节点系统仿真结果表明,合理优化DG的位置和容量可有效降低系统的经济费用,提高配电网的优化经济运行.     

河流系统水质管理模糊优化模型

基于河流水质系统中各方目标冲突而又模糊的特点，建立了河流水质管理的模糊优化模型，该模型将系统中各方当作独立的个体，考虑了各方的目标及其模糊性，以“满意度”作为其目标函数，在河流水体满足一定水质要求的前提下，为系统各方的竞争与协调提供了更大的方便和灵活性，因此更符合实际情况，最后通过案例研究予以说明与验证。     

基于NSGA-Ⅱ的冷源机房设备运行参数多目标优化

中央空调冷源机房设备系统运行参数优化是提高空调运行性能的重要途径之一,但由于机房设备种类繁多,运行工况复杂,运行参数诸多,参数之间耦合作用较强,其优化问题是学者们广泛关注的重点和难点.提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的冷源机房设备运行参数多目标优化方法.以制冷量最大和能耗最低为目标函数,以冷冻出水温度、冷冻回水温度、冷却回水温度、冷冻水流量和冷却水流量5个变量为决策变量,根据实际运行工况设定其约束条件,建立系统运行参数优化模型.此外,以负荷率、室外环境温度和室外环境湿度作为划分工况的依据,采用等宽离散化方法并结合K-means聚类方法共划分出32种运行工况.最后仿真结果表明,在4种典型运行工况下,多目标优化方法相对于普通优化方式,能得到更高的循环性能系数(coefficient of performance,COP);同时,多目标优化方法能够使系统能效提升14.35％,能耗降低12.52％.因此,本文方法适用于空调领域,并能为工程应用时的参数设置提供一定的指导作用.     

SBR法用于处理淋浴污水为中水的工艺特性研究

通过实验对淋浴水处理回用进行了系统的研究,分析了不同曝气时间及不同污泥负荷对出水水质的影响,得到了SBR工艺处理洗浴污水为中水的最佳运行参数,在该运行参数下处理效果良好、操作稳定,出水可达生活杂用水回用标准。     

污水厂改良氧化沟处理工艺的优化控制

由于实际进水水质与设计值有偏差,造成采用改良氧化沟工艺的邯郸市西污水处理厂,运行管理困难且费用较高。针对该厂的实际运行情况,探讨了曝气系统的DO,MLSS和泥龄等运行参数的控制问题,并对各参数进行分析、优化调整,最终使该工艺具有较好的脱氮除磷效果。     

基于PSO优化LSSVM的出水BOD5预测建模

针对城市污水处理中有机物污染度指标BOD5缺少运行状态信息难以做到实时检测,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化最小二乘法支持向量机（LSSVM）的出水BOD5预测控制策略。在保证出水水质参数稳定达标条件下,提取城市污水处理过程中输入输出参数数据,通过LSSVM对被控对象出水BOD5进行建模,同时利用PSO对LSSVM模型进行参数寻优,获得最佳正则化参数γ和核函数参数σ。仿真结果说明,该模型提高了对出水BOD5值的预测精度并具有良好的泛化能力,达到了实时性的效果。     

基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化

研究一种基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法。利用满意度函数计算含噪声干扰过程的各个响应的满意度值,然后经过模糊逻辑推理,将多个响应的满意度值转化为模糊推理等级;进而根据主效应法选取最优参数组合。构建包含可控因素和噪声因素的神经网络预测模型,对最优参数组合处的噪声实验进行预测,得到优化参数的响应质量指标值;并且计算出优化参数的信噪比。将该方法运用于铣切削工艺过程多响应参数稳健优化。结果表明:基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法得到的最优参数组合,不仅有效地降低了铣切削表面的粗糙程度和粗糙高度,而且对噪声因素的影响具有较好的稳健性。     

遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性     

SCE-UA算法在水环境系统优化问题中的应用

把SCE-UA算法应用到水环境系统优化问题的求解当中,成功求解了3个典型的优化问题:二维稳态水质模型横向扩散系数及流速推求、排放口最优化处理、水工建筑物调度参数识别.结果表明:该算法不但能求解一元函数约束的优化问题,通过构造罚函数,该算法还能够成功求解有多元函数约束的优化问题.该算法不依赖导数和优化问题的具体形式,并且参数极少,求解精度高,通用性较强,可高效识别水工建筑物的调度参数,在环境系统优化中有很高的推广价值.     

多目标非线性规划的Fuzzy解的研究

本文采用集合观点,讨论将非Fuzzy函数的最优化问题转化为Fuzzy函数的最优优问题的方法;证明了这个Fuzzy函数最优化问题的解存在;解决了将函数论域上的问题转化为自变量论域上的问题来处理,并证明了Fuzzy函数的最优值按所要求的精度收敛于原来函数的最优值。     

Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm

The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimization problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems.     

基于电压稳定指标的分布式电源位置与容量优化配置

 分布式发电(Distributed Generation,DG)的电源位置和注入容量对配电网有重要影响。以配电网网损最小及电压稳定指标为目标,将DG位置和容量优化问题转化为一个多目标的非线性规划问题。构造模糊性的多目标优化算法,将2个优化子目标转化为单一目标,同时将节点电压越限和DG有功出力越限以罚函数的方式进行处理。采用惯性因子自适应的粒子群算法进行求解,为了加快求解速度,先计算节点有功网损微增率并进行排序,选出绝对值较大的节点作为DG安装候选节点。仿真结果表明,此算法收敛效率高,具有较强的搜索能力和自适应能力。     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.