考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。     

分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

考虑源荷功率不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度

针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提方法基于风力发电出力和负荷需求预测数据,考虑预测误差的分布特征,建立随机优化模型,制定燃油发电机组组合计划和电池储能荷电状态值,从而最大化日运行收益的期望值.在日前优化的基础上,依托时前风力发电出力和负荷需求的预测数据,建立确定性优化模型,通过调节燃油发电机组出力、风力发电出力和电池储能充放电功率,最大化每小时的运行收益.以实际工程中的海上风力发电多微网源荷预测数据为基础,建立仿真模型,对所提方法进行验证.仿真结果表明,与传统调度方法相比,所提两阶段优化调度方法可以提高运行收益和风力发电资源整体消纳率.     

考虑数量折扣的易逝品两阶段价格机制

研究了有限库存情况下带有全量数量折扣的易逝品动态定价问题.假定顾客的保留价格服从均匀分布,厂商采取两阶段动态定价,并且当第二阶段剩余库存大于零时采取数量折扣策略.首先,考虑厂商未采取数量折扣策略,建立基本模型,给出厂商最优两阶段价格的表达式;其次,基于基本模型给出第二阶段最优数量折扣的表达式.最后,假设第二阶段采取的价格折扣与购买2个单位产品的顾客数量比例为一次函数关系的情况下,利用Matlab进行模拟计算并给出灵敏度分析.结果表明,采取数量折扣策略后,有效地降低了厂商的剩余库存,提高了厂商利润;并且顾客保留价格相差越大,厂商利润增加越明显.     

考虑外来企业进入的两阶段定价和以旧换新选择研究

针对外来企业进入市场与在位企业竞争,构建了在位企业两阶段动态定价博弈模型,分析了外来企业进入对在位企业两阶段产品定价和以旧换新策略的影响。研究结果表明,当外来企业不进入时,只有升级产品的创新程度较低,在位企业才提供以旧换新策略;当外来企业进入时,在位企业不提供以旧换新会使部分第一阶段产品持有者不再购买其升级产品,而提供以旧换新能使第一阶段产品持有者都购买其升级产品。以旧换新不仅对在位企业有利,而且对外来企业也有利。     

考虑源荷不确定性的风光储耦合制氢系统两阶段能量调度

为降低源、荷不确定性对系统能量调度的影响,提出了一种离网型风光储耦合制氢系统两阶段能量调度策略,并建立日前-日内两阶段滚动优化调度模型。日前调度阶段,采用电解槽分级调度策略,并以系统富余功率或过剩功率与可再生能源总功率比值最小为目标函数,建立日前系统稳定性调度模型。日内调度阶段,考虑可再生能源与负荷的不确定性,提出储能分组调度策略,建立包含源、荷预测误差的日内调度目标函数,以滚动优化方式修正日前机组出力计划。对黏菌算法改进,使用改进黏菌算法求解调度模型。算例表明：所提出两阶段稳定性调度模型可有效应对源、荷不确定性对系统能量调度影响,提高了系统应对源、荷波动时的稳定性。     

考虑风险公平的危险品运输车辆调度优化

为了减小危险品运输过程中各人口聚集区域间风险分布差异,提出了一种多源-目的(OD)间同时进行危险品运输时考虑风险公平的车辆调度优化方法.提出了采用标准差来衡量各人口聚集区域间风险差异的风险公平性评价方案.设计了考虑风险分布公平的车辆调度数学模型,通过获取周期性调度方案来减小人口聚集区域间的风险差异,实现区域风险分布公平的目标.为了降低求解难度,将模型分解并增加决策者交互环节后,设计了两阶段算法求解.通过算例分析表明,该方法可在不同OD间同时运输危险品时,通过调节运输车辆选择不同路径运输的频次,在保证运输总成本和总风险可接受的前提下,达到风险公平性最优的目标.     

求解多技能人力资源约束的项目调度问题的两阶段算法

针对一类多技能人力资源约束的项目调度问题(PSPMSWC),提出了一种两阶段优化算法,并按算法步骤对模型进行了分解.算法针对分解后的子模型,应用遗传局域搜索及CPLEX优化软件对模型进行求解,并设计了整体迭代求解策略,从而确保所有问题案例都能够进行求解.通过引用基于标准问题库中的典型问题,生成了大量随机算例,并对算法进行了求解实验.实验结果显示,所有案例均能够迅速求解,部分案例可达到最优,从而证明该方法是一种求解PSPMSWC的有效方法,具有较强的实际意义.     

考虑数量折扣的易逝品两阶段价格机制研究

研究了有限库存情况下带有全量数量折扣的易逝品动态定价问题.假定顾客的保留价格服从均匀分布,厂商采取两阶段动态定价,并且当第二阶段剩余库存大于零时采取数量折扣策略.首先,考虑厂商未采取数量折扣策略,建立基本模型,给出厂商最优两阶段价格的表达式;其次,基于基本模型给出第二阶段最优数量折扣的表达式.最后,假设第二阶段采取的价格折扣与购买2个单位产品的顾客数量比例为一次函数关系的情况下,利用Matlab进行模拟计算并给出灵敏度分析.结果表明,采取数量折扣策略后,有效地降低了厂商的剩余库存,提高了厂商利润;并且顾客保留价格相差越大,厂商利润增加越明显.     

求解多技能人力资源约束的项目调度问题的两阶段算法

针对一类多技能人力资源约束的项目调度问题(PSPMSWC),提出了一种两阶段优化算法,并按算法步骤对模型进行了分解.算法针对分解后的子模型,应用遗传局域搜索及CPLEX优化软件对模型进行求解,并设计了整体迭代求解策略,从而确保所有问题案例都能够进行求解.通过引用基于标准问题库中的典型问题,生成了大量随机算例,并对算法进行了求解实验.实验结果显示,所有案例均能够迅速求解,部分案例可达到最优,从而证明该方法是一种求解PSPMSWC的有效方法,具有较强的实际意义.     

考虑负荷聚合商参与下的微网双层两阶段优化调度

负荷聚合商作为系统和负荷之间的新兴中介,可以对分散负荷进行管理,参与到系统协调优化中.本文针对微网系统难以调度分散的中小型负荷资源问题,引入负荷聚合商对居民负荷进行整合,建立微网双层优化模型.模型上层以微网系统经济运行成本最低为优化目标;下层采用两阶段优化方法,在负荷特性分类的基础上,负荷聚合商通过与用户签订负荷削减合...     

煤矿井下运输大巷实行集中调度的特点和技术

以杜儿坪矿1010水平运输大巷为例,分析了煤矿井下运输大巷实行集中调度的原因,介绍了系统的概况,简述了系统的调度方式与调度原则,讨论了系统的创新要点、应用效果和推广前景。     

元计算环境下阶段启发式任务分解与调度策略研究

提出了基于元计算环境下阶段启发式任务分解和调度的协同工作模型，给出了任务分解过程中任务间依赖关系的数学描述，通过任务粗粒度分解策略，探讨在分解算法中任务完全组合导致的开销指数递增问题。     

矿井轨道运输调度系统的OOA模型

由于矿井轨道运输方式因矿而异及运行路线多变、调度手段多样化等,造成系统不断扩充和修改。为了进一步提高系统的可变性,文章采用Coad和Yourdon的5层次面向对象分析法,建立了矿井轨道运输调度系统的OOA模型,并应用于实际的软件开发中,提高了系统的可变性和稳定性,适合矿井轨道运输不断增长的用户需求。     

制造单元设计的新型两阶段方法

成组技术（GT）是提高制造系统效率，降低加工成本的先进制造技术，但由于制造工艺的改进和产品结构的调整，可能使得以前的单元划分不再适应新的生产要求，文中采用遗传算法（GA）进行两阶段的问题解决，第一阶段针对通常执行的典型任务以GA进行成组，在第二阶段应用模糊多目标规划进行建模，并在第一阶段成组的基础上，根据系统状态的变化及时作出成组方案的相应扩展，以一个实际的系统阐述了算法的思想与操作步骤。     

订单可拆开加工的两代理分批调度问题

研究平行批机器环境下两代理调度问题.其中,来自两个代理的订单竞争使用同一机器资源,所有订单均可拆分并在相邻的批中加工,目标是寻找一个调度方案,使得在保证其中一个代理的所有订单的最大加工费用不超过预算的条件下,最小化另一个代理的所有订单的平均完工时间.本文证明了此问题是NP难的,并对它的一种特殊情形给出了一个基于动态规划...     

求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法

针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解多目标作业分派、排序问题。结合GT算法、排产规则评估和过滤第一阶段的分派方案,将具有较好评估全局解的分派方案作为分派阶段的精英档案,并输入给排序蚁群系统获取其非支配调度解,进而获取问题全局非支配解。子问题算法混合了各目标相关的邻域搜索策略,与Pareto蚁群算法结合,以期提高解的质量。通过求解带有平均工件加权延迟时间指标的多个FJSP基准算例,验证了算法的有效性。计算结果表明,该分层Pareto优化框架对原问题进行分层分解,有利于降低原问题的复杂性,相比多数文献,算法能够获得各基准算例Pareto非支配解,从而为分解求解复杂多目标调度优化问题提供了一种途径。     

核心无状态虚拟时钟调度策略

为了提供具有可伸缩性的延迟保证,通过对虚拟时钟(GDVC)调度策略的研究,提出了核心无状态虚拟时钟(CS-GDVC)调度策略的框架,并证明它能够与基于流的虚拟时钟调度策略提供相同的端到端延迟保证。通过选择CS-GDVC中的一个参数和工作方式(工作守恒/不守恒),可以构造各种具体的核心无状态虚拟时钟调度策略。已经提出的各种基于虚拟时钟的核心无状态调度策略都可以认为是CS-GDVC的实例。CS-GDVC为核心无状态虚拟时钟调度策略的设计提供了完整的理论基础。     

混合实时任务的两级调度策略

面向混合实时任务应用,提出一种两级结构调度策略:对周期性实时任务采用时间触发,非周期性实时任务则采用事件触发.先建立任务模型并定义相关概念,然后给出调度策略的架构,并对调度算法、可调度性、抖动、时标间隔及调度策略优化等进行研究.结合windows CE.NET进行的调度策略实验验证结果表明,该方法能提高混合实时任务的确定性,减小抖动.文中最后讨论了时标间隔对处理器利用率和周期分辨率的影响.     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。