有关电厂热工控制系统应用之中的抗干扰探索

通过对干扰信号分类,找出电厂热工控制系统的主要干扰源,对热工控制系统中抑制干扰信号的对策进行研究,包括物理隔离、屏蔽干扰信号、平衡抑制以及接地保护,以期对于电厂热工控制系统运行效率的提升,起到一定的促进作用。     

基于多目标优化的多Agent信任联盟模型

基于交互历史建立信任联盟模型,采用多目标优化算法实现联盟信誉最大和联盟收益最大化的双目标优化。实验验证结果表明,模型对联盟的优化效果优于单纯追求联盟信誉或联盟收益最大化的单目标优化效果。     

改进智能算法的认知无线Mesh网络优化频谱分配算法

随着网络资源日益紧张,认知无线Mesh网络中的频谱优化分配问题的研究主要集中在总带宽的最大化和占用频谱数的最小化。文中考虑到杂草算法的多样性以及容易实现和编码快捷等特点,提出一种基于改进入侵杂草优化算法(IWO)的频谱优化分配方法(IIOW)。通过对扩散条件中调和指数的优化,使得扩散更加均匀准确,大大加快收敛速度,同时优化了适应度函数的曲线。仿真结果表明:基于改进IWO的优化算法能在最大化总带宽与最小化信道占用数的情况下,获得较为理想的适应度函数曲线,同时加快收敛速度。     

基于CVaR的能源互补联合系统优化配置模型研究

由于风电、光电出力具有不确定性,因此会引起电网频率的较大波动,严重影响电能质量.为了保证含有新能源电力系统的稳定运行,特提出风光水储联合调度优化模型.首先,建立含新能源的电力系统优化调度数学模型,该模型追求系统机组耗量最小.在进行含新能源发电的电力系统优化调度中,可被用来调度的出力实际为满足负荷功率后,扣除新能源输出功率的那部分火电机组出力.算例结果表明,本文采取CVaR具有良好的性能;风电与光伏清洁能源机组并入系统中增加了日前调度的不确定性风险,但通过CVaR评估计算系统风险,采取有效的措施会使系统发电成本减少与碳排放量减少.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

系统工程优化决策理论及其发展战略

系统工程是一门综合性的技术学科.本文分别从单人优化决策和多人优化决策的角度出发:介绍了系统工程涉及到的优化与决策方法.包括最优化理论、决策理论、博弈论等多种理论方法.综述了每种理论方法研究问题的特征、基本的结论以及发展过程,并对系统工程中使用到的优化与决策理论的发展趋势进行说明.为解决系统工程问题使用到的优化与决策理论方法的研究与应用提供一定的参考.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。