资金约束条件下高速公路充电桩选址与定容优化

【目的】讨论带有资金约束和服务能力约束的高速公路快速充电站选址与定容规划问题。【方法】应用效用理论分析了电动汽车驾驶员在高速公路上选择充电站的策略,给出了充电设施不充足情况下的车流平衡状态迭代计算方法。建立了充电站选址定容问题的数学优化模型,并设计了一种改进遗传算法对问题进行求解。最后,提出了模拟实际高速公路网的随机网络生成方法,并通过实例对算法进行验证。【结果】测试结果表明:充电桩充电能力的提高可以有效增加高速路网上服务的车流量。【结论】改进后的遗传算法在求解不同规模网络下的选址与定容问题时,都能给出较为稳定的结果。随着网络规模扩大,算法求解的稳定性越好。
     

高速公路充电站选址定容问题的多目标优化方法

[目的]高速公路充电站位置选择和容量确定对电动汽车应用推广具有重要意义.[方法]针对高速公路充电站选址定容问题,通过引入充电站的平均适配率,即电动汽车的充电需求与当前充电站总容量之间的匹配程度,以充电站的建设成本最小和充电站的平均适配率最大为 目标建立了新的多目标优化模型.[结果]利用多 目标优化问题的NSGA-Ⅱ算法...     

均衡条件下加氢站的选址定容优化

目前氢燃料电池汽车逐渐被推广开,而燃料电池汽车充氢的加氢站十分匮乏.为了解决加氢站的选址定容问题,采用了多主体均衡优化方法,对市场均衡约束下的多位投资者投资加氢站的选址定容问题进行了研究.在研究的过程中,重点突出了为满足加氢服务长期均衡发展,投资者均是在充分分析了其他投资者可能的投资行为和氢燃料电池汽车驾驶员偏好的基础上做出的投资决策.     

高速公路充电站选址定容问题的多目标优化方法（英文）

【目的】高速公路充电站位置选择和容量确定对电动汽车应用推广具有重要意义。【方法】针对高速公路充电站选址定容问题,通过引入充电站的平均适配率,即电动汽车的充电需求与当前充电站总容量之间的匹配程度,以充电站的建设成本最小和充电站的平均适配率最大为目标建立了新的多目标优化模型。【结果】利用多目标优化问题的NSGA-Ⅱ算法对模型进行了数值实验,验证了模型的有效性。此外,本文也进一步研究了出行车辆数量、充电桩功率以及续航里程对充电站的建设成本和适配率的影响。【结论】数值实验表明:本文提出的多目标优化方法可以得到更高的充电站利用率和更低的建设成本,为高速公路充电站的选址定容问题提供了更加科学合理的决策参考。     

面向多目标优化的充电站选址定容方法

为了给电动汽车(EV,electric vehicle)出行提供充足的能源支持,对充电站进行合理部署至关重要,但在规划时不同主体间存在难以耦合的利益冲突,为此兼顾投建经济性与用户充电便利性,提出一种基于遗传算法的自适应粒子群算法(APSOGA)用于选址定容。首先,通过分析EV日行驶规律,预测EV日充电负荷分布情况,以确定充电站数量范围;其次,构建兼顾EV和充电站承包商利益的充电站选址定容规划模型;最后,将遗传算法的交叉和变异操作引入粒子更新环节,设计了APSOGA算法,以寻优求解生成最佳的选址定容方案。实验结果表明,与经典的充电站选址定容方法相比,所提方法综合成本降低了7.19%～14.37%,充电站利用率提升了14.28%～29.03%,能够为用户提供高质量充电服务。     

MATPOWER软件下单一分布式电源的选址定容

依托于模拟植物生长算法,以配网重构来更动配网开关的组合方式,用于确定其中可维系的分布式电源的地方和大小,采用基于MATLAB语言的MATPOWER潮流计算软件保证高的计算精度,算例验证了该模型能够在减少网络耗损的同时抬高网络电压水平.     

拟态物理学优化算法在分布式电源选址定容中的应用

分布式电源接入点位置和容量的大小直接影响电网的安全性和经济性。文中建立了1个使配电网有功损耗最小的分布式电源选址定容优化模型。模型中考虑了电源接入容量和接入点对系统潮流、节点电压、线路负载及网络损耗的影响,并进行了相应的约束,以保证电网的安全稳定运行。采用拟态物理学优化(APO)方法对其求解,将接入容量、接入点、节点电压等拟态为物理学中的个体质量,每个个体根据自己的质量、速度及其他个体的引/(斥)力作用不断调整自己的运动和位置,通过全局最好、最差和自身适应值不断更新其质量,最终整个群体所经历的最好位置即为全局最优解,从而得到分布式电源的最佳接入位置和容量。最后采用标准IEEE-33辐射配电系统进行计算分析,并与粒子群(PSO)算法进行比较。APO算法的有功损耗减少更为显著,其平均电压和最低电压均好于粒子群算法的,验证了所提出的模型和方法是可行和有效的。     

基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容

建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用 自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pare...     

考虑季节特性下的储能系统选址定容研究

风光等微电源出力的不确定性对其接入配网的安全稳定运行及电能质量带来了一定的风险隐患,而储能装置能够在一定程度上削减分布式电源并网造成的不利影响,其接入位置和容量的优化配置方案是目前亟需解决的问题。本研究以系统负荷波动、储能系统总成本、储能荷电状态偏差为目标函数,建立了储能系统选址定容优化模型;采用粒子群算法求解帕累托解集,基于信息熵的序数偏好法从帕累托解集中选取储能系统最优接入方案。考虑到不同季节下分布式电源出力特性存在较大差异,以新疆哈密地区不同季节下光伏与风电出力规律为基准,在IEEE-33节点配电系统算例分析的结果表明提议方法在求解储能系统选址定容方案中具有较好的收敛性和全局搜索能力,研究结果为储能系统选址定容方案的后续研究提供一定参考。     

基于粒子群文化算法的变电站选址与定容

针对传统变电站选址与定容算法往往难以在寻优速度与寻优质量之间取得平衡的问题,充分分析了变电站优化规划的特点,提出了一种用于变电站规划的算法——粒子群文化算法.选择粒子群算法作为文化算法的底层寻优算法,并设计文化算法上层空间的知识源约束条件,从而形成新的算法;基于容载比等方面要求的满足来得到新建变电站的座数范围;继而利用整数规划方法确定新建变电站容量组合的几组较优解;利用所构建的粒子群文化算法计算变电站位置、容量、供电范围等规划要求.通过算例分析可知,所提出的算法不仅继承粒子群算法对初始解要求不高的优点,而且充分发挥了文化算法寻优范围大的特色,从而加强了变电站优化规划工作的可操作性和实用性.     

资金约束条件下基于QFD理论的工序改进

QFD中可以通过改进工序过程来提高顾客需求的满意度,建立了在企业额定资金投入情况下,能使顾客满意度最大化的工序改进计划求解流程.流程的设计是基于传统的QFD理论进行的,并且将客户需求、工程设计以及它们之间的相关性等现实条件引入到流程的构建中,最后通过实例进行了研究表明可确保资金投入使产品质量提高.     

基于电压稳定度的分布式储能选址定容规划

本文针对配网中引入高比例风电、光伏等新能源引起的电压波动问题,提出基于电压稳定度的优先选址和改进粒子群算法的储能系统选址规划。首先以电压稳定度为指标,选出配网中部分相对稳定性较弱的节点,进行优先选址;然后以系统日有功损耗最小为目标,由改进的粒子群算法对储能系统的容量优化配置问题进行求解。最后对改进的33节点配电网系统进行仿真,验证该方法在储能选址定容工作中的有效性和可行性,为含高比例新能源的配网进行储能电站选址定容问题提供参考。     

改进遗传算法在分布式电源选址定容中的应用

提出了基于节点号的Prüfer数编码遗传算法用于分布式电源的选址定容和配电网结构协同优化规划。利用图论生成配电网运行时理论上可行的树型拓扑结构对其按Prüfer数原理编码;用整数编码方式对分布式电源的接入节点和安装容量进行编码使配电网的结构优化和分布式电源选址定容合并为同一染色体基因的进化问题。此编码方法使染色体长度比支路开关二进制编码方式缩短;利用Prüfer数编码的优点对算法中交叉、变异操作进行一定的限制和改进解决了其他编码方式在交叉、变异过程中容易产生非法解及修复难的问题提高了算法效率和收敛速度。最后通过实例计算验证了此算法的可行性和优越性。     

城市中电动汽车临时充电站选址和定容模型

【目的】为城市街道环境下解决拥堵城市道路中的电动汽车临时充电站的选址与每个充电站的充电桩的定容优化问题提供解决方案。【方法】考虑纯电动汽车的警戒行驶里程和城市道路中车辆行驶具有双向性的特点,基于截流选址模型（Flow refueling location model, FRLM）构建电动汽车的充电站选址模型;为使电动汽车等待充电时间最短为优化目标,基于排队论构建了充电桩的定容模型。最后以北京市西城区车公庄大街的水平线道路充电桩设施进行了实例研究。【结果】FRLM仿真结果显示随着电动汽车续航能力的提高,城市主干路上充电桩的个数将会减少,并呈现出了指数衰减的形态;充电桩的定容模型仿真结果显示随着电动汽车保有量的提高,如果不增加电动汽车的等待时间,已有充电站需要进一步扩容,在同等等待时间下电动汽车的车流量和充电桩数量呈现出线性关系。【结论】研究结果对北京市未来城市内电动汽车充电桩的合理网络布局及北京市电动汽车产业发展具有理论指导意义。     

基于人工智能方法的变电站选址定容规划研究

变电站选址定容优化规划是一个多目标、多阶段,非线性．受约束的混合整数规划问题,传统的运筹学方法已不能满足求解的需要,以人工智能技术为主的各种智能优化算法成为解决变电站规划的主流算法。本文对变电站选址定容从规划的技术和经济性划分可靠性和经济性模型,按规划时问分静态和动态规划模型。并对多种算法进行全面的综述,重点分析这些模型和算法存在的问题和不足,并对存在问题和研究进行展望。     

基于二阶锥规划的无功补偿器选址定容策略

针对动态无功补偿装置选址和定容策略存在求解速度慢、参数选择困难等问题,提出了基于混合整数二阶锥规划（mixed integer second order cone programming,MISOCP）的动态无功补偿器选址和定容策略。首先,以配电网优化周期内的有功功率损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数建立混合整数非线性规划（mixed integer nonlinear programming,MINLP）优化模型;其次,通过相角松弛和二阶锥松弛两步松弛法,将MINLP模型转化为MISOCP模型;然后,通过ε-松弛的方法将MISOCP模型转化为混合整数线性规划（mixed integer linear programming,MILP）模型,调用商业求解器求解;最后,在IEEE 33节点和IEEE 69节点的配电系统中进行测试,将模型求解时间、有功功率损耗量和节点电压偏差值作为评价指标,与运用求解器求解MISOCP模型、粒子群算法（PSO）和模拟退火粒子群算法（SA-PSO）求解MINLP模型的方法进行比较。结果表明,所提方法的模型求解时间和求解效果明显优于其他方法,验证了所提方法的可行性和有效性。所提出的多部松弛方法在保证得到最优解的同时简化了模型求解难度,缩短了模型求解时间,为配电系统的无功补偿提供了有效依据。     

基于全生命周期成本管理的变电站选址定容研究

变电站选址定客规划是电网规划在电力负荷预测和网络结构优化的基础上进行的。选址定容工作时应当遵循全生命周期成本管理的思想．综合考虑影响变电站选址定容的全生命周期成本因素,来寻求变电站选址定容的最终方案。     

水资源约束条件下包头市产业结构调整与水资源优化配置研究

包头市属于水资源严重缺乏的城市,水资源短缺已成为制约经济社会发展的重要因素。文章从水资源高效利用的角度出发,认为通过产业结构的不断调整和经济增长方式的转变来合理配置水资源,是包头市未来发展的重要保障。本研究构建包头市水资源约束条件下产业结构优化的多目标规划模型,利用NSGA-Ⅱ对模型进行求解给出包头市未来产业结构调整以及用水结构调整的方向,并指出影响包头市未来发展的关键因素。最后给出促进包头市水资源合理、有效利用的建议。     

复杂约束条件下大型油船中剖面结构优化

基于HCSR(散货船、油船协调共同规范)规范描述性要求,同时考虑实际船用钢及型材的规格,以一艘载重量为1.1×105 t的油船为例,研究复杂约束条件下的大型油船中剖面结构优化方法.通过Excel编译目标函数、设计变量与约束条件间的关系,对优化模型进行参数化处理,并通过多学科优化分析软件Isight集成Excel映射数据,分别采取多岛遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法,研究不同优化算法对优化结果的影响.结果显示:在复杂约束条件下,算例船中剖面面积分别减小了0.93%,1.02%及1.35%,与基于简单约束的优化结果相比,该方法更加准确有效;模拟退火算法的优化效率更高,结果更优.     

露天矿多采区受约束条件下全境界优化

基于浮锥排除法基本原理,使用Smart Miner软件对两露天采场进行全境界优化,将两个不同生产条件的采场合为一个矿区.考虑到不同采区生产技术经济参数不一样,而境界优化结果对这些参数的敏感度较高,所以软件增加了优化中识别开采对象所在分区,按所属分区的技术经济参数进行优化的功能;同时采场开采范围受地表构筑物影响,因此软件新增在任何约束范围进行境界优化功能.以司家营露天矿区为例分别在有约束和无约束条件下根据分区参数进行优化.结果表明,地表构筑物对最佳境界的约束"很硬",由此少采1亿t矿,且在-202 m水平开始形成挂帮矿;如果这1亿t矿仍然露天开采,那么地表构筑物移除费用必须小于3.4亿元.