电力系统规划若干思考

我国电力规划还停留在过去计划经济时期以确定性目标为核心的规划理念和规划方法上,已经不能我国现在电力工业的发展。本文在分析了我国现在110V电力规划中的问题,说明了综合资源的规划理论框架来解决问题的可行性,并提出了双层规划理论在电力系统中的运用。     

基于可信性理论的电网规划方法

电力工业的解除管制和重构使电力规划和运营面临着大量的不确定因素.以经济性和可靠性为规划目标,运用模糊理论描述未来系统负荷、发电机出力、线路建设费用等不确定因素,基于可信性理论建立了电网规划的模糊期望值模型.为求解模糊规划问题,采用了模糊潮流、模糊模拟与遗传算法相结合的方法.利用修改后的IEEE-14节点系统算例验证了方法的有效性,并进一步比较确定性规划和不确定性规划的可扩展性,结果表明考虑不确定因素的规划方案对未来负荷的变化有更强的鲁棒性.     

不确定性条件下经济开发区环境规划方法与应用研究 (Ⅱ) 厦门海沧投资区环境经济系统规划研究

针对厦门海沧投资区的系统特征,应用不确定性多目标混合整数规划(IMOMIP)模型对区域进行了环境经济系统规划研究。根据模型的解,得到了关于优化的行业动态结构、大气污染排放份额分配、水污染物排放分配、水资源利用分配、污水处理厂扩展、森林扩展等方面的结果。并应用对偶分析对区域的发展瓶颈问题进行了分析。     

不确定性系统下经济开发区环境规划方法与应用研究（I）

以经济开发区经济规划的动态性、不确定性和多目标性为出发点，提出用不确定性多目标混合整数规划（ＩＭＯＭＩＰ）模型解决经济开发区的环境规划问题，并发展了一种基于目标偏离容忍水平（ＯＤＴＬ）的交互式算法，从而在模型求解过程和结果中直接反映系统的不确定性，并能有效地协调不具有明显相关性的目标。     

相关机会规划的确定性解法

相关机会规划是随机规划的一种,是使事件的机会函数在不确定环境下达到最优的方法.针对机会函数中随机变量几种不同的约束条件和分布,通过其分布函数的等价变换将相应的相关机会规划转化为确定性规划,得到了相关机会规划的确定性解法.     

求非凸二次规划全局最优解的分解线性化方法

对非凸二次规划(QP)问题提出新的确定性全局优化算法,该算法先对目标函数进行分解得到可分的等价问题,再根据相应函数的线性下估计建立原非凸二次规划的线性松弛规划,同时在分枝定界方法中使用区域删减准则来加速算法的收敛性.理论分析和数值计算表明提出的算法是收敛且有效的.     

不确定信息条件下制造/再制造物流网络优化设计

针对制造/再制造集成物流网络中回收产品的数量及质量的不确定性,提出将回收产品按质量等级分为可用于再制造和需要报废处理两类,并将其数量都看成随机参数.以投资成本和运输成本最低为目标函数,建立基于机会约束条件的随机规划模型,以确定物流设施的数量、位置和物流量.提出采用混合智能算法直接求解,避免现有研究中将机会约束规划转化为确定性等价类所带来的问题.通过算例验证了模型及算法的有效性.     

不确定性多目标规划方法现状

不确定性是环境、经济等复杂系统的主要特征之一,不确定性信息的处理是决策分析中所普遍关注的问题。如何反映、处理和分析系统的不确定性信息,是环境规划中面临的难题。不确定性多目标规划方法是解决这一难题的有效手段。本章在查阅大量国内外相关文献资料的基础上,对有关不确定性多目标规划方法方面的研究作了概述。     

不确定多目标电源规划模型

在综合考虑电源规划方案经济、社会和环境等多元目标的基础上,汲取概率和工程模糊集理论的思想方法,通过对规划方案中不确定性指标进行分类和规格化,建立不确定多目标电源规划模型,并给出评价决策方案优劣的方法．应用算例表明,该模型能够处理在随机情况下不具有明显相关关系的系统多目标之间的协调问题,且求解过程中易整合决策者和专家意见,为解决不确定系统的多目标问题提供了一种具有实用性的方法．     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

Agent在不确定性环境中的行动规划探究

现实世界是复杂的、动态的、部分可观察的和非确定性的。环境的部分可观察性和现实世界的不确定性，要求Agent能在不确定性环境中产生理性行为。概率方法和鲁棒性方法都能处理不确定性知识问题，并在不确定性环境中产生理性的行动规划。     

鱼群动画的行为规划

针对鱼群动画中人工鱼的行为选择（策略、目标、规划）过程,基于认知建模方法,提出一种建立人工鱼认知角色模型的新方法.利用高层非确定性目标导向行为与低层确定性预定义行为相结合的协调控制方案,以目标优先级作为行为选择的依据来制定人工鱼的行为规划.仿真实验结果表明,此方法不仅使人工鱼能根据外部刺激和内部状态选择适当的行为,且能较好地体现出自然鱼的特征.     

不确定性条件下经济开发区环境规划方法与应用研究（Ⅱ）

针对厦门海沧投资区的系统特征,应用不确定性多目标混合整数规划（ＩＭＯＭＩＰ）模型对区域进行了环境经济系统规划研究。根据模型的解,得到了关于优化的行业动态结构,大气污染排放份额分配,水污染物排放分配,水资源利用分配、污水处理厂扩展、森林扩展等方面的结果。并应用对偶分析对区域的发展瓶颈问题进行了分析。     

模糊随机多目标规划性质的研究

在模糊随机环境下,针对于多目标规划问题的性质,给出了一系列的重要结论。首先,基于模糊随机理论,提出了模糊随机多目标规划问题的期望值模型,实现了对实际问题的不确定性到确定性的转化, 并为解决实际问题提供了理论模型。规划问题的凸性在优化理论中占有非常重要的地位,因此,对于所提出模型的凸性,利用模糊随机变量的期望值的特殊性质,给出了严格的证明。 定义了模糊随机多目标规划的期望值绝对最优解、期望值有效解及期望值弱有效解的概念,并研究了它们的性质。根据生活中的实际问题所建立的模糊随机规划模型的求解,所得结果为其算法的研究及最优决策的执行提供了重要的理论依据。     

单阶段随机规划的一种近似计算方法

利用极大熵原理提出了一种求解单阶段随机规划的近似计算方法。这种方法是把单阶段随朵规划转化为确定性非线笥规划问题。由于这转化以后的规划很复杂,文章通过极大熵函数再将转化后的确定性非线笥规划转化为只有一个约束条件的可微规划问题,并证明了在一０定条件下的收敛性。     

旅游城市的不确定性多目标环境规划优化模型框架研究

简要分析了旅游城市环境规划的特点,针对性地提出了一套不确定性模糊多目标旅游环境系统规划优化方法,这是首次将不确定性多目标规划方法应用于以旅游业发展为重点的城市环境规划领域。并相应地建立了旅游城市环境不确定性模糊多目标系统规划优化模型（ＩＦＭＯＰＯＭＴＵＥ）,既把各种环境要素和经济要素有机地整合入模型中,又充分考虑了旅游城市环境发展的不确定性,通过人机交互式方法,将专家和决策者的意见落实在模型参数上     

途径节点不确定的MTSP路轨规划模型及其遗传算法研究

一般的路径规划问题假设道路网络是确定的,并且采用实时优化的方法建立优化路径,这种方法的结果不具有实用性。在高速发展的中国,道路网络实际上变化很快,而路网的电子地图往往无法实时更新;即使实时规划的路径本身是可行的,各配送点也会因为对新道路缺少经验而导致实际行驶时间大大超出预计,尤其对多个司机的情况。根据途径节点,考虑不同途径节点的不确定性,阶段性地产生稳定线路,是可行的方案。能够在路径成本和时间取得综合的平衡,多配送点工作量的相对均衡。利用MTSP问题的解决,提出了具有不确定途径节点的多目标路径规划模型,并且设计了随机遗传算法。仿真研究表明,该模型是有效的,该算法具有良好的求解性能。该成果有望集成在配送或运输决策支持系统中,为阶段性路径规划提供支持。     

好奇心驱动的深度强化学习机器人路径规划算法

针对采用深度强化学习算法实现机器人路径规划任务中,训练前期随机性高导致奖励难获取问题,提出内在好奇心驱动的深度确定性策略梯度算法对连续型动作输出的端到端机器人路径规划进行研究。将环境获取的感知信息作为输入状态,输出机器人动作(线速度、角速度)的连续型控制量,在Gazebo仿真平台进行训练并验证。实验结果表明,基于内在好奇心驱动的深度确定性策略梯度路径规划算法可以较好地实现端到端的机器人路径规划,并且有利于解决训练前期奖励难获取问题,与离散型动作输出的深度Q学习网络模型进行了对比分析,结果表明本文算法决策控制效果更优越。在真实环境中进行了验证,在静态障碍和动态障碍的场景下,所提出算法可成功到达目标点。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.