基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

基于多智能体技术的复杂零件数控编程系统研究

根据复杂零件数控编程的分布式智能决策的设计需要,建立了一种基于多智能体技术的复杂零件数控编程系统模型.该模型开发了多个Agent系统,使用一个管理智能体通过黑板机制使每一个智能体能够与黑板通信,智能体之间在黑板上进行信息分享与协作.研究表明,应用多智能体技术设计的复杂零件数控编程管理系统能降低数控编程的复杂性和提高数控编程的效率.     

基于多智能体技术的出行诱导管理系统研究

将实时道路网络动态交通信息与交通管理专家的知识和经验结合起来,基于多智能体技术设计了以城市现有交通管理中心为基础的出行诱导管理系统.该系统通过黑板模型集成了包含在出行诱导管理过程中的交通问题类型确定、分流交通量预测和分流交通量控制3个智能体.系统使用一个管理智能体通过黑板模型对这3个智能体进行集中控制,使每一个智能体能够与黑板通信,智能体之间在黑板上进行信息分享与协作.研究表明,应用多智能体技术设计的出行诱导管理系统能对出行诱导负效应的产生进行实时跟踪和控制.     

面向主动配电网的安全多智能体深度强化学习电压优化控制

针对主动配电网电压优化控制中模型不确定性和通信代价大的问题，提出了一种基于灵敏度矩阵安全的多智能体深度强化学习(SMS-MADRL)算法。该算法利用安全深度强化学习，应对主动配电网的固有不确定性，并采用多智能体结构实现通信代价较小的分布式控制。首先，将电压优化控制问题描述为受约束的马尔可夫博弈(CMG);然后，对无功功率进行适当修改，通过分析节点电压的变化得到灵敏度矩阵，进而与主动配电网环境进行交互，训练出若干可以独立给出最优无功功率指令的智能体。与现有多智能体深度强化学习算法相比，该算法的优点在于给智能体的动作网络增添了基于灵敏度矩阵的安全层，在智能体的训练和执行阶段保证了主动配电网的电压安全性。在IEEE 33节点系统上的仿真结果表明：所提出的算法不仅能够满足电压约束，而且相较于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，网络损耗减少了4.18%,控制代价减少了70.5%。该研究可为主动配电网的电压优化控制提供理论基础。     

基于全寿命周期成本的配电网多阶段无功规划

以无功补偿方案全寿命周期净收益现值为目标函数,建立了多阶段配电网无功规划数学模型.不仅考虑了多阶段配电网无功规划方案的初始投资、运行维护成本、报废成本,反映了无功补偿方案全寿命周期的降损节能收益能力,还考虑了配电网在不同阶段的无功负荷需求,使无功补偿设备可以分阶段进行安装建设,优化了工程投资.提出了一种混沌多粒子群算法并对上述模型进行求解,该算法克服了基本粒子群算法早熟问题.最后,通过配电网无功规划实例验证了上述模型和方法的正确性及有效性.     

双链式智能体遗传算法用于数值优化的研究

针对传统智能体遗传算法全局优化计算精度不够高、时间较长的不足,提出了一种改进的双链式智能体结构,并基于此设计了一种新的智能体遗传算法--双链武智能体遗传算法.该算法采用了多子群并行搜索的模式,闭合链式智能体结构和循环链武智能体结构,可实现多机并行优化,具有优化时间短、优化精度高的特点.为了验证本文算法的优越性,采用国际标准的测试函数对该算法性能进行测试,并与智能体遗传算法(MAGA)相比较.实验结果表明,该算法在全局优化精度、优化收敛速度方面均优于MAGA.     

通用部分全局规划方法在多智能体协调控制中的应用

针对多智能体系统分布式问题建立了智能体的简单模型,并对其进行了形式化描述,提出了多智能体系统的一种协调算法,即通用部分全局规划算法．在该协调算法的作用下,多智能体系统中各个智能体的局部规划／协调器对各自的行为进行规划,从而使整个系统相互协作,共同完成系统的全局任务．因此,它是一种全局协调算法．该算法并不局限于某个具体的应用领域,具有一定的通用性．     

参数自适应的有限时间多智能体一致性算法

文章研究了一阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题.为了对下一时刻智能体系统的状态进行预测,加快系统收敛速度,提出算法将当前智能体间状态信息的差异作为一致性协议的反馈参数,该算法实现了对不同智能体输入的自适应调节,并使多智能体系统在有限时间内达到一致.通过构造Lyapunov函数的方法分别讨论无向固定拓扑和切换拓扑两种情形,得到多智能体系统的稳定条件,证明该协议能在有限时间内收敛.最后,仿真实验结果验证了所得结论的正确性和有效性.     

基于多智能体的多变量DMC研究

结合递阶动态矩阵预测控制和多智能体技术 ,提出了一种多智能体多变量动态矩阵控制算法。在该算法中 ,控制对象的每个输出变量作为一个智能体 (Agent) ,使用CORBA将各个Agent集成为多智能体系统 ,并用π演算对多智能体系统的协调过程进行了描述。最后将该算法应用在制浆生产蒸煮过程 ,得到了较好的控制效果     

多智能体遗传算法用于超高维函数优化

基于智能体对环境的感知与反作用的能力提出了一种新的函数优化方法--多智能体遗传算法.该方法将智能体固定在网格上,而每个智能体为了增加自身能量将与其邻域展开竞争或合作,同样,智能体也可利用自身的知识进行自学习来增加能量.理论分析证明算法具有全局收敛性.实验结果表明,多智能体遗传算法对维数高达甚至10000的函数,都能以较少的计算量获得高质量的解,充分说明算法具有很快的收敛速度.     

鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价

从污染物减排率、单位工业增加值减排量、治理工业污染投资总额、GDP相关指标、能耗下降率5个方面建立节能减排效果评价指标体系,分析BP神经网络与鱼群算法结合的可行性,探讨鱼群算法优化神经网络的步骤。最后对7个地区2006~2009年节能减排效果评价指标,在专家打分测评的基础上,运用神经网络及鱼群算法优化神经网络方法进行节能减排效果评价。研究结果表明:在收敛过程中,运用神经网络所得实际输出值与专家评分的误差长时间停留在0.7左右,而运用鱼群算法优化神经网络方法能够以较大的斜率快速收敛到期望误差;在误差为0.001时,前者经过202次训练后能够达到目标,而后者只需要75次训练就能达到目标,这表明鱼群算法优化神经网络具有准确、快捷、简易等优点,此方法用于节能减排效果评价行之有效。     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

基于Stackelberg策略的节能方案优选方法

节能服务行业迅速发展,在政府规定企业节能配额和采取补贴政策下,探讨用能企业节能方案选择的问题.给定补贴情景下,分别建立自己投资节能的利润最大化模型和外包节能的斯坦伯格模型,采用Stackelberg动态博弈确定最优节能量和效益分享比例,并对比分析不同补贴情景下用能公司节能方式选择的影响因素.研究发现:考虑政府补贴后用能公司会改变原来的节能方式,倾向于选择外包节能,有利于节能服务行业的发展.      

基于嵌入式的智能电气节能控制研究

对嵌入式系统进行电气节能控制具有重要的应用价值。利用传统算法进行嵌入式系统的电气节能控制过程中,无法根据嵌入式操作系统中的工作属性确定嵌入式系统工作过程中物理进程时间的精确值,降低了嵌入式系统的运行效率。提出一种基于模糊神经网络算法的嵌入式系统的智能电气节能控制方法,根据嵌入式系统中的电量与时间的非线性关系,建立嵌入式的智能电气节能控制模型。在模糊神经网络中,通过电压调节的时间误差和误差变化率这两个输入变量,能够得到电气节能控制的优化策略,最终获得电气控制最优解。实验结果表明,利用改进算法进行嵌入式系统的电气节能控制,能够极大提高嵌入式系统的运行效率,降低了电量损耗,效果令人满意。     

节能研究现状与进展

随着全球受到的环境和资源约束越来越大,节能的观念已经深入人心,并且得到了广泛的认同和深入的发展,与此同时,节能政策与措施也得到了广泛的应用．笔者重点总结了节能的发展现状和研究进展,通过对国内外文献的分析,得出：节能思想经历了三个发展阶段;节能研究集中于节能法律政策、节能领域、节能指标体系、节能管理新机制等几方面;节能目标的制定、宏观政策、经济方式的转变和市场机制等影响节能的实现以及目前人们采取的节能措施．     

基于变频调速技术的循环流化床锅炉引风机节能改造问题研究

循环流化床锅炉作为新一代节能燃烧设备在现代工业生产中发挥着重要的作用,对促进节能增效和经济安全生产具有积极的意义。引风机是有效调节循环流化床锅炉供热量和控制炉膛负压的重要设备。该文以某热电厂循环流化床锅炉为例,对锅炉烟风系统引风机运行工况进行分析,在对不同工况下引风机节流调节特性进行分析的基础上,基于变频调速技术对引风机运行调节方式进行改造和优化。实践表明,变频调速技术在提高引风机调节性能和节能降耗方面具有显著的效果和良好的应用前景。     

智能节电技术在卷烟厂照明系统中的应用

通过对照明光源特点和电网电压情况的分析,提出通过控制照明系统不同使用时段的电源电压来达到节能和延长灯具使用寿命的要求。文章阐述了单片机控制智能节电系统的基本原理和特点,并结合实际,在烟厂卷烟车间联合工房建设过程中,探索使用照明节电系统,实现卷包车间30%的照明节能,为完善节能减排措施,实现烟草企业全方位清洁化生产要求,拓宽了思路。     

能源管理系统在大型铁路枢纽站的应用研究

以上海虹桥铁路枢纽站为例,对其用于冷热源系统、空调系统、照明系统、引导显示、电梯等重点用能系统集中调度的能源监控系统(EMS)进行了介绍,目的在于使大型铁路枢纽能源管理与能源使用结合起来,运用先进的数据处理与分析技术,进行耗能设备的用能分析与管理,并促使铁路能源管理部门有针对性的开展能源使用管理统计报表分析、平衡分析、实绩管理、预测分析等。通过该系统对铁路枢纽站耗能设备与设施数据的采集、存储和分析,实现了能耗和能效数据的分类、分项、分区对比,找出了其重点用能系统中的无效能耗和节能空间,提高了能源利用效率。根据铁路枢纽站统计的电能消耗数据,预计节能达15%以上。     

抽油机井地面设备组合优化与节能技术

抽油机井的各种节能型机电设备的优化配置可以显著提高抽油机井的系统效率。按照可独立进行节能改造的原则,将抽油机井地面系统划分为电控箱、电动机、抽油机三个单元,建立了抽油机井数据库。提出了地面设备合理配置的混合离散变量优化模型,研究了求解策略,并编制了抽油机井地面设备优化组合软件。现场应用结果表明,利用抽油机井地面设备组合优化与节能技术开发的优化软件,可以实现抽油机井地面耗电设备的合理配置,提高系统效率,具有显著节能效果。     

基于SDN的无线网络节能与干扰联合优化研究

针对无线局域网(wireless local-area network,WLAN)网络中密集部署无线访问接入点(acess point,AP)间存在大量冗余AP以及用户受到AP间干扰的问题,提出了一种节能干扰联合优化下的双边拍卖算法。将节能与干扰联合优化下的资源分配作为社会福利最大化问题,利用拉格朗日乘数法和梯度下降法得到最优解。拍卖双方迭代更新各自的出价直至收敛,得到社会福利最大化。仿真结果表明,节能干扰联合优化算法能有效关闭冗余AP,在用户数较少时能减少75%的能耗,用户数较多时减小能耗达到45%,并且降低用户受到的干扰,保证用户的吞吐量需求。