基于水力-热力耦合模型的供热管网优化调度研究

在城市集中供热管网运行过程中,供热系统的输配能耗由水泵能耗和供、回水管网的热损组成,降低供热系统的输配能耗对实现低碳供热目标具有重要意义．本文基于网络图论、流体输配原理和管道的一维传热,建立了集中供热管网的动态水力-热力耦合模型,并针对天津市实际供热管网的运行过程进行了仿真模拟,利用实际运行数据验证了动态水力-热力耦合模型的精确性．建立了集中供热管网输配能耗的计算模型,并对供热系统的运行能耗进行经济性分析．基于所建立的能耗分析模型,结合粒子群优化算法,建立了多热源环状管网的优化调度方法,该方法以供热管网的总输配损耗的成本最低为目标函数,以热源的供水温度、热源泵的转速比、热力站入口处的阀门开度为决策变量,以满足能量守恒和质量守恒为约束条件,通过进行算法参数匹配,给出基于PSO算法的多热源环状供热管网优化调度的计算步骤,并结合天津市实际管网对优化调度方法的调控过程进行了分析．仿真计算结果表明,由于管网存在输配延迟属性,热力站的总负荷变化与室外温度变化不存在静态的正相关性,此外,也发现水泵运行费用为整个管网运行费用的主要组成部分,占总运行费用的58%以上．本研究为城市集中供热管网运行调节的优...     

配水系统优化调度

阐述了配水管网优化调度系统的三个基本组成部分：管网水力模型,用水量预测模型及优化调度模型。根据决策变量的不同,将常见的调度算法分为两类;直接寻优法和间接寻优法,并对各算法的特点及适用范围进行了分析。     

优化算法在天然气管网运行中的应用

阐述了天然气管网运行优化的数学模型,建立了两种目标函数,最大收益目标函数和最大流量目标函数,8种约束条件。通过研究各种典型优化算法的优劣性,确定了线性化优化算法、复合形优化算法、可行方向优化算法三种方法来求解天然气管网运行优化模型,并编制了应用程序。结合实例,对三种算法在天然气管网运行优化中的应用进行了研究,结果表明,三种算法的优化结果误差在I%内,线性化优化算法在收敛速度和解的质量方面均优于其他两种算法,更具实用性。     

公交运营调度优化的评价指标模型研究

针对公交运营调度优化的效果,提出了评价优化效果的评价指标模型,并给出该模型相应的算法。评价指标包括运能匹配度、平均换乘次数、有效时间利用率,并运用层次分析法(AHP)将指标融合成一个综合的评价指数,建立了运营调度优化的评价指标模型。并以广州市中的几条线路为例,运用指标模型算法对线路的调度优化评价提出简单算法。该模型的三个指标都属于定量的技术性指标,克服了线网优化指标不能评价动态调度方案的问题,对于评价运营调度优化方案,具有较强的实用性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

城市供水系统的优化调度模型研究

阐述了优化调度模型的3个基本组成部分：优化调度模型，用水量预测模型和管网宏观模型。分析调度系统的建模方法，为选择优化调度方法提供依据。     

大型天然气管道稳态运行优化研究

针对天然气长输管道压缩机站运行能耗高的问题，基于动态规划法，建立以大型天然气管道压缩机站总能耗最低为目标函数的管道运行优化模型，确定压缩机开机数量和出站压力为优化变量。根据此优化模型，求解西气东输一线管道算例，该算例管道规模庞大（含22座压缩机站和32台压缩机，管线全长3 840 km，设计年输量为170×10⁸ t），优化模型可在60 s内求解得出结果，动态规划法求解快速有效。根据优化结果，优化运行方案比运行日报表中增加了2台压缩机的开机数量，管道总压降减少了3.40 MPa，燃气轮机组平均效率提高了4.234%，电驱机组平均效率提高了4.875%，压缩机总功率减少187 20.38 kW，生产单耗减少16.24 kgce/（10⁷ Nm³·km），可大幅降低西气东输一线管道的总能耗，证明了所建优化模型的正确性和可行性。     

求解作业车间调度问题的粒子群优化算法

讨论了作业车间调度问题的数学表达模型,考虑将粒子群优化算法与差异演化算法的优点结合起来,提出求解作业车间调度问题的新的混合粒子群优化算法,对7个标准算例的仿真结果表明了算法的有效性和优越性.     

通用性星树状油气管网布局优化模型研究

集输管网结构复杂、投资大,是油气田建设的重要组成部分,优化集输管网布局方案是油气田降低开发成本的关键之一。由于星树状管网在集输系统中被广泛使用,针对星树状管网最优布局问题,开展了星树状管网布局优化模型的研究,重点关注了集输站处理容量和集输半径的约束限制,建立了Q模型、R模型、QR模型等含有大量离散变量的混合整数线性规划的通用模型。以实际的油气田为例,运用分支定界法求解上述模型,得到各方案下的拓扑结构、集输站设施位置、中央处理设施位置等系统最优解,证明了模型与算法的正确性和可靠性。通过分级优化策略和整体优化结果的对比分析,整体求解星树状管网模型的总投资更低。提出的通用性星树状油气管网布局优化模型,可根据工程实际情况确定不同约束条件下的最优管网布局,有效指导油气田地面工程设计与建设。     

基于异质性出行需求的公交线路组合调度研究

为进一步研究异质性需求公交线路的组合调度,设计全程车、区间车和大站快车组合调度研究模型:以公交线路总成本(包括用户成本和运营成本)为目标函数,以各种调度模式发车频率、大站快车跳过站点为优化参数,以满足乘客出行需求为约束条件。模型首先基于Logit模型计算换乘比例,将乘客的出行需求进行分类,然后对组合调度方案进行建模。设计一种混合遗传算法的布谷鸟算法求解算例,获得最优解,并对模型参数进行敏感性分析。计算分析结果表明:此组合调度方法相较于全程车、全程车+区间车调度模式,总成本分别减少24.3%和14.4%;并优化乘客出行方式;乘客时间价值和单位运营成本对结果影响较大。通过这种组合调度优化方法,为公交运营企业调度方案提供一种新思路。     

星状集输管网拓扑结构的整体优化

针对星状集输管网结构特点,建立以管网建设总投资为目标函数,以系统中节点连接关系、站点位置、管线参数为优化变量的星状油气集输管网拓扑结构优化模型。将蚁群算法与遗传算法相结合对模型进行整体优化求解。在蚁群算法中,将节点连接关系的确定转化为路径选择问题,将启发因子表示为管段建设成本的函数,用路径方案对应的管网建设总成本计算信息素的积累量。在遗传算法中,以格雷码形式将站址信息储存于染色体上,用蚁群算法求得每种站址分布方案下最优井组和管径,并用其计算各染色体的适应度,从而同步求得最佳站址、最佳井组划分和管线参数。结果表明,所设计算法优化质量高于分级优化,且鲁棒性强,不受计算初始值影响。     

基于遗传算法的盐穴储气库注气能力方案优化

盐穴储气库做为我国天然气调峰的重要手段之一,承担着战略储备的重要任务。为提高该地区川气东送输气管网的运行优化能力,因而对该盐穴储气库提出合适的注气配产方案以降低压缩机能耗做为当前阶段的首要目标。通过对该盐穴储气库的地理环境、管道参数、储气井参数、压缩机能耗等综合因素进行分析后,以该地区十口井注气流程为例,将其配气方案的能耗分析作为主要目标,在满足于储气库总量、单井注气约束条件的情况下,应用遗传算法对注气任务方案进行优化。通过分析了5组遗传算法进行优化的注气配气过程,结果表明当迭代步数达到25步左右时,总能耗达到收敛且平均每组运行时间为4.57s,进一步分析得出各单井注气量在优化过程中的趋势图。在符合现场条件、满足于注气需求的情况下,最终模拟优化后的配产方案系相比最初配产方案压缩机能耗下降了33%,实际现场压缩机能耗下降普遍在30%-35%,大幅降低了压缩机能耗浪费,对实际生产应用具有一定的指导作用。     

基于综合水龄指数评价的供水管网优化调度

研究了通过计算节点平均水龄分析该地区供水管网的水质状况的方法,在此基础上,提出供水管网综合水龄指数评价指标,并基于该指数构建管网水力优化调度模型,采用遗传算法实现优化问题的求解,并以江苏某镇城乡统筹供水管网为实例进行了应用.结果表明,水力优化调度能够改善管网的综合水龄情况,尤其是对于流量较大的节点有明显的效果,但是对于管网末端水量相对较小节点,则需要结合水力调度以及管段冲洗等方式来改善管网水龄情况.     

再制造系统能力约束下拆卸批量计划优化方法

针对再制造系统中能力约束下的拆卸批量计划问题,应用两阶段启发式遗传算法进行了优化求解.首先对再制造产品结构进行了描述,建立了再制造系统中能力约束下的拆卸批量计划优化模型;其次在不考虑能力约束情况下应用遗传算法求解出初始的拆卸批量计划,其中,染色体编码采用拆卸决策变量来表示,同时对适应度函数进行了线性变换,设计了具有自适应的交叉概率和变异概率;然后应用转移算法对初始得到的批量计划进行了修正,使其符合拆卸能力的约束.大量随机算例的仿真实验说明所提出的算法不论在寻找最优解方面还是在求解速度和稳定性方面,都要大大优于精确算法,能够较好地解决实际生产中面临的拆卸批量计划问题.     

主动配电网下分布式能源系统双层两阶段调度优化模型

为解决当前能源系统调度优化模型分层调度能力不高的问题,在控制分布式能源系统运行成本的前提下,构建主动配电网下分布式能力系统双层两阶段调度优化模型。优化调度模型分层调度函数,并设定能源系统调度约束条件。使用帝国竞争优化算法对能源系统调度优化模型进行求解,获取最佳调度方案。构建算例分析环节,引入IEEE-33节点配电网测试系统完成分析过程。算例测试结果表明：此模型在日前阶段与日内阶段均可提高能源利用率,确保了能源系统的经济性。可见此模型可有效提高分布式能源的消纳能力,使主动配电网的经济效益最大化。     

改进蜂群算法在燃气管网布局优化中的应用

城市化的快速发展使得天然气的需求量不断增多,考虑到天然气管网在今后的运输压力会越来越大,所以相关的经济效益和管网利用率需要更加地趋于合理化。文章以管线铺设经济最优为目标函数,将人工蜂群算法应用于城镇燃气管网的优化布局中,并且在基本人工蜂群算法的寻优过程中提出了新的邻域搜索策略,在算法的贪婪选择阶段加入了判别函数,使算法原本存在的缺陷得到了改进。通过仿真结果发现,文章中提出的改进方案能够得到较好的优化结果,在实际天然气输配管网铺设中具有一定的参考价值。     

遗传算法在优化CDMA功率配置中的应用

针对CDMA网络规划中的功率参数经验配置法存在的盲目性,提出一种将CDMA覆盖分析与遗传算法相结合的最优化算法.该算法将所有基站最大发射功率表示为实数编码染色体,以反映网络规划质量的覆盖率、切换率和成本三项关键指标的加权求和作为目标函数.CDMA覆盖分析用于仿真得到规划方案的关键指标以及图形结果.经过对一个规划方案实例的参数优化,得到遗传算法的目标值收敛曲线以及多种CDMA仿真图形结果,说明本算法能够有效优化网络规划的功率配置方案.     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。