可燃冰在蒸汽动力系统优化中经济性研究

可燃冰是21世纪公认的新型清洁能源．由于可燃冰开采成本较高,其在各行业的购买单价可能会较高．所以,可燃冰的经济性研究是有必要的．针对某炼油厂工程项目,分别以煤、燃料油、天然气和可燃冰为燃料,以全周期总花费最少为目标,研究了蒸汽动力系统的多周期最优化调度问题．运用改进差分进化算法对其进行优化求解,数值结果表明：如果可燃冰的单价处于(0,3 900］$/t,可用可燃冰代替煤、燃料油和天然气作为燃料;如果可燃冰的单价处于(3 900,4 550］ $/t,可用可燃冰代替煤、燃料油作为燃料;如果可燃冰的单价处于(4 550,5 400］$/t,可用可燃冰代替燃料油作为燃料;如果可燃冰的单价高于5 400 $/t,用其作为燃料不符合经济性原则,不能代替传统能源作为燃料．     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。     

基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

考虑综合成本的海上风电与远方清洁能源协同优化模型

近年来,海上风电成为我国新能源发电的新增长点,海上风电与远方清洁能源在东部负荷中心地区协调配置和运行策略问题亟待解决.文中通过综合分析海上风电与远方清洁能源供电成本,结合出力特性、负荷预测和需求侧管理等因素,建立了综合成本的能源配置分析方法,针对负荷中心多种类型电源优化问题,结合上网电价和辅助费用建立了系统综合成本估算方法,提出了以综合成本最低为目标,满足运行、安全和环保约束的电源运行协同优化模型,并以江苏省某地区为例进行了详细分析计算,论证了模型具有优化效果,为海上风电与远方清洁能源的协调配置和优化运行提供了分析手段.     

求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

配电网调度安全管理研究

伴随着经济的高速发展、电网规模的不断扩大,对于配电网的安全、优质、稳定、经济运行提出了更高的要求,因此配电网调度安全管理成为保障配电网连续运行的重要环节。该文从普洱配电网调度安全管理的现状入手,对配电网调度安全安全管理进行探究,并提出相应的措施。     

现代煤矿生产调度指挥系统建设与应用探讨

文章以焦煤集团生产调度指挥系统为例,阐述了现代煤矿生产调度指挥中心系统建设的架构方案及系统使用中存在的问题分析。集团调度室作为全局煤矿生产及安全的信息指挥中心,采用现代化的信息处理手段与装备来提高调度指挥的速度和准确性,是实现煤矿安全、高效生产的重要保障。     

企业车间MES生产调度的设计与实现

随着经济提高,对企业车间的生产调度系统提出了优良的发展要求,使企业产品的制造周期和成本降低,并提高产品的质量为基础.该文将在生产调度系统中分析该系统的结构和功能等,以进一步开发车间生产调度的技术,为了使生产车间MES系统实现管理一体化,达到有效的信息手段,通过对MES系统的管理,实现EMS系统的安全化和实用化.     

淮河水量水质联合调度风险分析

为了对淮河流域水质水量联合调度方案进行风险分析,模拟了10个调度方案,包括实时调度方案、人机交互方案和优化调度方案,选取淮河流域2个主要污染物指标CODMn和NH3-N,分别计算各方案下2种水质指标超标风险率和超标程度;同时,进一步考虑调度过程中可能产生的防洪风险和供水风险,采用多目标模糊综合决策的方法,分别考虑上述2种水质6个指标,以水质监测断面界首、鲁台子和蚌埠闸为决策断面,计算得到7种情景下各方案的优劣排序。结果表明,实时调度方案在各种情境下风险最小,为最优调度方案,人机交互方案（方案3、方案4和方案5）在各种情景下风险均比较大,为最劣方案。     

基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法

云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度?以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益?成本?边际收益?边际成本等因素,以节省资源并获得服务商的最大收益为优化目的,根据最大收益平衡点随着负载变化的动态变化,构建了一种基于动态平衡点动态变化的云资源调度算法?通过比较当前周期和上一周期的边际收益变化,动态更新最大收益平衡点的位置,根据此位置对应的参数完成云资源调度?通过CloudSim平台下的仿真实验表明,该方法比基于服务驱动的调度方法具有更快的响应?使用更少的虚拟机?能获得更大的收益?