大规模水电站群短期优化调度的并行求解

针对在求解大规模水电站群短期优化调度问题过程中,随电站数和时段数的增加,算法解算能力和时效性难以保证的问题,提出了一种基于水电站群分解的并行求解方法.该方法首先按照一定规则对目标电站群进行分解,形成若干相对独立的计算单元;随后应用逐次逼近动态规划、逐步优化方法,结合并行计算技术对电站群进行并行求解;最后通过归约整合得到整个电站群的优化结果.通过实例计算,证明了该方法的可行性;与串行方法的模拟结果对比,说明了该方法的有效性和优越性.     

水电站库群优化调度的分解方法

本文研究了水电站库群优化调度的一种新方法,空间分解方法.与现有的一些方法相比,有以下几点较为明显的优越性:(1)可大大降低问题的维数;(2)协调变量隐含着有实用价值的意义;(3)在解决复杂的大规模问题时还可节约计算机时.对红水河梯级的优化调度作了实际计算.     

跨流域水电站群中长期调度计划研究

以跨流域水电站群中长期调度计划问题为研究主题，讨论了实用上的简化，在此基础上，通过大系统的分解协调和决策者交互方式的补充，来实现综合的决策支持算法，其充分考虑了决策者对处理问题过程的参与.针对西北电网中的三大流域，八个水电站这一实例进行了分析计算，该算法可以提高跨流域水电站群间的补偿效益，使调度计划出力过程相对平稳，符合了合理制定调度计划的应用要求.     

水电站水库优化调度的随机动态规划方法

以浙江枫树岭水电站为例,较详细完整地介绍了一种由动态规划与马尔可夫随机决策过程理论发展形成的随机动态规划水库优化发电调度的理论和方法,并用此方法建立了枫树岭水电站随机动态规划水库优化调度模型,通过计算,编制了电站的优化发电调度图。     

基于改进粒子群算法的水电站中长期优化调度的研究

在运用粒子群优化算法求解水电站中长期优化调度问题时,针对粒子群优化算法存在的问题,采用了一种新的改进算法[1],该算法不仅增强了粒子群的全局搜索能力,同时有效避免了算法“早熟”,为水电站中长期优化调度提供了一种有效的解决方法.     

水电站库群优化调度的多次动态线性规划方法

本文以红水河梯级为例,研究了水电站库群优化调度的多次动态线性规划方法.以动态规划贝尔曼原理逆推为基础,进行面临时段决策时,利用线性化策略,构成一个线性规划问题来求解,以达到加快计算速度,节约计算机时的目的.在处理“维数灾”困难时,利用了多次动态规划的概念,即先以较大的网距划分网格来寻优,进一步在初优线的某一邻域内以较小的网距划分网格来寻优,以达到既满足精度要求,又避免了“维数灾”困难的目的,从而使所探讨方法在计算机时及存贮容量方面均有较好的改善.     

基于组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度研究

为解决粒子群优化算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,提出了一种组织进化粒子群算法（OEPSO）。该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点。在分析水库优化调度的数学模型和OEPSO算法特点的基础上,提出了基于OEPSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,并给出了具体求解步骤。实例验证表明,OEPSO算法具有良好的收敛速度和计算精度,为水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

水电站优化线性调度规则研究

给出了在各种约束下水电站线雕工函数的计算公式,提出了水电站线性调度函数的综合计算方法,理论分析和实例计算都显示该方法比传统的最小二乘法有更好的数值稳定性     

瓦屋山水电站长期优化调度模型研究

中小型水电站水库合理调度不但是水电站经济效益的一种有力保障,而且是防洪抗汛中确保中下游安全的控制运行方法。通过建立水电站水库优化调度模型,利用优化设计方法,计算源头单一水库的最优调度方案,从而确保水库工程安全,有效利用防洪库容拦蓄洪水,削减洪峰,减免洪水灾害,保证水电站的长期经济发展,充分发挥水库的综合效益。     

水电站水资源与发电联合优化调度研究

水电站以李溪水利枢纽为研究对象,本文对李溪水利枢纽的水资源与水电站联合优化调度等内容进行了深入研究,结合李溪水利枢纽水资源实际运行情况,总结了现代水利工程水资源优化调度的方案及措施。     

线性系统最优反馈控制器的设计方法

介绍以计算机作为运算部件的最优反馈控制器，它的结构不是一个简单的输出反馈系统，而是一个状态反馈系统，再系统所受的随机干扰所带来的影响。为此，必须对每一采样时刻的状态作出及时的估计，以便用来作为计算反馈量的依据。控制器的优劣与目标函数的制定有很大关系，只是在实际应用中最困难的问题是不能很快地找到一个适合的目标函数。     

网络控制系统二维优先级和带宽调度策略研究

研究了一种基于二维优先级和带宽调节的网络控制系统调度问题。在调度器的设计过程中,为对优先级和带宽进行协同调度,将任务的执行次序通过任务的一级优先级和任务的二级优先级决定,并在二维优先级调度机制中进一步引入二维带宽控制策略,以根据用户需求实时动态调整网络带宽,从而改善网络环境,克服了现有调度策略的不足。最后,通过仿真分析验证了调度算法的有效性。     

随机型作业计划动态排序方法研究

分析了随机型作业计划静态和动态排序问题及其研究现状,用排队论和概率论方法推导了静态和动态作业计划的排序方案数算式,得出了随机型作业排序问题实际方案数远小于传统理论方案数的结论,分析了排序问题的目标函数及其优化要求,根据任务到达和作业时间具有随机性和变动性的特点,提出了相应的排序准则,并提出变准则策略实现多目标动态排序,是解决随机型作业计划排序问题的有效方法。     

分布式系统的实时容错任务调度算法设计

提出一种分布式实时容错调度算法,并研究了该算法的时间复杂度．这种容错调度算法称为“副版本后调度（ＢＫＣＬ）算法”,该实时容错调度算法可以同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务,所产生的调度可保证在分布式系统中一个节点机失效的情况下,具有容错需求的实时任务仍然可在截止时限内完成．     

网络化控制系统的RM调度优化研究

减少网络堵塞是提高网络化控制系统性能的有效的方法.提出了一种基于RM调度优化算法的研究方法,通过对网络化控制系统中的调度优化算法的分析,网络利用率明显好于未被调度优化的系统.结果表明,合理的调度优化算法能提高控制系统的网络利用率,同时改善了控制系统的动态性能.     

时延网络控制系统调度与稳定性

针对共享网络资源的多个网络控制系统的调度与稳定性问题,考虑网络诱导时延对系统的影响,给出网络控制系统的模型描述;基于静态非抢占RM(Rate Monotonic)调度算法,给出网络可调度与闭环系统稳定的充分条件。仿真结果表明该文的方法比已有的方法具有更小的保守性。     

基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度

针对并行多处理器系统的任务调度问题,提出一个新的混合遗传算法(HGA)．HGA使用拓扑排序表的交叉来保证下代的合法性和搜索空间的全局性,为了提高HGA的收敛速度,根据拉马克进化理论,在交叉算子中使用贪婪策略来提高个体的适应值,模拟结果显示HGA的调度结果和算法的时间复杂性都是令人满意的．     

同类机随机在线排序模型及算法分析

考虑同类机随机在线排序问题.假设有m台同类机,工件在线到达,问题的目标是使总加权完工时间的期望值最小.考察该随机在线问题,首先利用线性规划松弛的方法,得到问题最优解的一个下界;然后给出解决该问题的一个在线算法,并分析了该算法的竞争比.     

大型水火电力系统经济调度的分解协调算法

本文研究了大型水火电力系统经济调度采用二级及三级协调结构时的分解、协调和优化方法。提出了Ａ协调级的灵敏系数法和水电子系统采用的快速二次规划法和关联预测法。避免了一维搜索，大大提高了计算速度和减少了计算机存储量。编制的实用程序，已被某大系统所采用。     

异构分布式实时系统中容错调度模型的研究

研究了基于异构分布式系统的实时容错调度算法 ,同构分布式系统中的处理机完全相同 ,而在异构分布式系统中各个处理机均不相同 ,各个处理机有不同的处理能力和不同的健壮性 .提出了可靠性成本概念 ,建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型 .基于该模型 ,设计了一种实时容错调度算法 ,算法在不增加系统硬件成本的情况下 ,提高了实时分布式系统的可靠性 .