基于WebGIS的智能交通管理指挥调度系统

提出一种网络环境下基于WebGIS的城市智能交通管理指挥调度系统。该系统以WebGIS为基础，集成现有的多个交通管理子系统，实现对城市交通的智能化管理和指挥调度。阐述了WebGIS的概念特点及优势，提出基于WebGIS的城市智能交通管理指挥调度系统结构，分析系统的主要功能、技术特点和数据库设计。     

大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

当前智能充电桩网络系统中的数据具有“大数据”的典型特征,即数据源、数据类型丰富、数据量庞大且增长迅速,而传统的数据处理技术无法有效处理这些数据,大数据技术可以很好应对此场景。大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,电网企业整体运营调度中起到非常关键的促进作用,对建立安全可靠高效的充电桩网络具有重要意义。本文初步探讨了大数据技术以在智能充电桩网络系统中的具体应用,分析了智能充电桩网络系统与大数据之间的关系,详细阐述了智能充电桩网络大数据处理平台总体架构的设计思路,并展开描述这其中所使用到的关键技术点,最后着重分析了大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,企业整体运营调度中的具体应用。大数据技术能促进充电桩网络向智能化方向发展,为建设安全高效便捷充电桩网络提供切实保障。大数据技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

基于Qt的配电调度自动化软件的跨平台开发

随着计算机技术的快速发展和用户需求的日益提高,电力系统自动化逐渐出现多平台共存的现象,能够兼容多种操作系统平台是配电调度自动化软件的发展方向之一.介绍了Ot开发工具包,将其应用到电力系统自动化软件的设计开发中,从而实现应用程序跨平台的能力.     

基于CPSS平行系统懒惰强化学习算法的实时发电调控

为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题，即长时间尺度下优化，短时间尺度下优化和实时控制的问题，本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架，并为该框架提出了懒惰强化学习方法（Lazy reinforcement learning，LRL）.该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中，使得机组组合，经济调度，自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起，取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间，平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法，松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明，懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性.     

基于GIS/GPS的“120”智能指挥调度系统设计与实践

基于GIS/GPS技术,并将智能调度算法引入120指挥调度系统,可以提高120指挥调度的信息化水平,通过对120业务的研究,设计了一个结构完整的智能120指挥调度系统框架,并对系统主要模块和关键技术进行了说明。     

IP PBX调度系统在煤矿井下的应用

随着经济的发展,企业对生产、安全保障等方面的需求越来越高,促进了调度系统的产生。同时因为IP技术的进步,结合了IP技术的IP调度系统已经开始在越来越多的行业中发挥着重要作用。通过对IP PBX调度系统相关技术的分析与研究,提出了在煤矿井下应用IP PBX调度系统的方法及特点。对该系统的功能需求进行分析并介绍了主要功能模块的具体实现。     

具有学习机制的列车运行调度Agent

为提高列车运行调度的智能性,分析了列车运行调度活动,采用agent技术建立了具有学习机制的列车运行调度agent结构,学习机制包含自学习机制和它学习机制,并详细论述了学习机制。通过采用原京沪高速铁路数据建立仿真平台对具有学习机制的列车运行调度agent进行了验证,结果表明,采用具有学习机制的列车运行调度agent可提高列车运行调度系统的智能性,调度决策所用时间缩短一半左右。     

绝对时钟智能控制器的研制

介绍了一种日常参数智能控制器的研制及研制过程中的几个重要问题的解决方法。特别是用于城市照明及美化城市的彩灯的开、关时间智能控制方面，给出了依据当地绝对时间、经度、纬度进行昼夜时间计算的方法，使之在不接光电传感器情况下可跟踪季节的昼夜变化。控制系统采用８９Ｃ２０５１单片机，配有时钟日历芯片ＤＳ１２８８７，系统体积小、功能强、可靠性高。     

电调自动化系统和水调自动化系统联合应用集群技术

介绍在电调和水调自动化系统中,研发的数据库互相独立、应用相互交叉、基于Cluster共享数据库技术的联合应用系统。     

基于头脑风暴算法的电动货车路径优化问题

针对电动货车路径优化问题,应用物流网络以及电动货车电量消耗等方面的知识,研究了电动货车的智能调度方法,构建了带时间窗的电动货车路径优化模型(electric vehicle routing problem with time window,EVRPTW)。该模型考虑了耗电量与电动货车行驶速度、载重量之间的关系,客户满意度与软时间窗之间的关系。同时,引入了计算机智能算法,充分利用了遗传算法、头脑风暴算法等优化算法的智能化特征,有效提高了电动货车的配送效率。仿真结果表明:该模型运用头脑风暴算法的最优值精确度和收敛速度都优于遗传算法,可以有效解决EVRPTW问题。所提出的模型和算法能明显提高配送中心的配送效率,节省充电成本,提高顾客满意度。针对配送中心电动货车运营调度管理的特点,借助计算机技术以及自动控制技术,进一步提高了电动货车的配送效率,为物流网络系统的智能化调度提供技术准备。     

智能公交调度中实时均车模式的应用

智能公交系统的研究在中国发展进行了十来年,但是几乎所有大城市交通堵塞情况依然严重,公交调度系统依然有多种不合理,本文首先介绍智能公效系统的概念,接着指出调度服务子系统是其核心功能,然后提出实时均车模式调度方法,并讨论智能调度模式对异常情况的处理,根据实际交通情况提出实时均车模型以期达到最佳利用公交系统资源,合理调配车次的目的。     

轨道交通领域TETRA指挥调度系统设计

结合轨道交通指挥调度通信需求,提出了一种基于陆地集群无线电（TETRA）数字集群无线通信技术的指挥调度系统解决方案。描述了TETRA指挥调度系统的硬件和软件体系结构,通过与其他相关系统互联互通实现了信息共享。重点介绍了冗余、容错、数据传输控制等设计手段,增强系统可靠性和可用性,提高了关键数据传输性能,满足长时间、不间断运行使用需求。     

基于.NET组件的车辆调度系统

基于组件化的软件开发模式可缩短应用程序的开发周期,提高程序的灵活性和可复用性。车辆调度是大型企业车队管理的重要环节,该文研究了.NET组件技术,利用该技术开发基于B/S模式的车辆调度系统。该系统满足了现代企业的车辆调度需要,证明了.NET组件技术的有效性。     

一种集成定性定量的决策方法在水、火联合电力系统长期调度中的应用

以水、火联合电力系统长期调度问题为背景，探讨了一个基于分解协调算法的集成定性定量决策系统的设计和应用。其中约束自调整方法构成了定性决策算法的核心。对华中电网的试算证明，该系统的决策支持性能好，具有柔性。由于实现了专家知识与算法的有机集成，因而能满足各种实际要求，可操作性强。     

基于OMNeT的电力调度数据网仿真

结合地区电力调度数据网的组网特点,针对虚拟专用网BGP/MPLS VPN技术原理,分析了边界网关协议（BGP）和多协议标签交换（MPLS）在OMNeT＋＋中的实现,进而基于OMNeT＋＋仿真环境对地区电力调度数据网给出了一套符合RFC标准的BGP/MPLS VPN的具体解决方案. 最后给出了BGP/MPLS VPN技术在实际场景中的仿真测试,验证了该方案的可行性.     

考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度学习优化

本文针对含光伏(Photovoltaic, PV)、全钒液流电池(Vanadium redox battery, VRB)储能装置与多类型柔性负荷的工业园区主动配电系统, 研究在考虑源荷随机性情况下该系统的动态经济调度问题. 首先, 将PV出力、多类型负荷需求和电网调峰需求的随机动态变化近似描述为连续马尔科夫过程, 并根据系统内VRB的充放电特性对储能系统进行建模; 然后, 以各决策时刻下PV出力、负荷需求、调峰需求以及储能荷电状态(State of charge, SOC)的离散等级为状态, 以储能充放电及多类型柔性负荷调整方案为行动, 在系统功率平衡等相关约束下, 以应对电网调峰需求和提高系统经济运行水平为目标, 将工业园区主动配电网系统动态经济调度优化问题建立成随机动态规划模型; 最后, 引入强化学习方法进行策略求解. 算例仿真结果表明所得策略可有效提高系统经济运行效益, 并在一定程度上满足电网调峰需求.     

日调节水电站梯级经济调度系统的实现与应用

随着电力系统的迅速发展,日调节水电站在系统中承担的任务发生改变,对梯级联合经济调度的需求越发明显。以福建省富屯溪流域的三级日调节梯级水电站为研究对象,研究日调节水电站梯级联合调度模型,绘制、开发出日调节水电站联合调度图与相关的梯级经济调度系统软件,并且通过实际运行,达到梯级发电效益最大的经济目标,证明其具有经济、管理意义和推广价值,对其它类似梯级电站开展经济调度也有借鉴意义。     

基于差分蜂群算法的电力系统经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法．受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度．此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性．该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试．仿真结果验证了所提算法的有效性．     

A Chance Constrained Optimal Reserve Scheduling Approach for Economic Dispatch Considering Wind Penetration

The volatile wind power generation brings a full spectrum of problems to power system operation and management, ranging from transient system frequency fluctuation to steady state supply and demand balancing issue. In this paper, a novel wind integrated power system day-ahead economic dispatch model, with the consideration of generation and reserve cost is modelled and investigated. The proposed problem is first formulated as a chance constrained stochastic nonlinear programming (CCSNLP), and then transformed into a deterministic nonlinear programming (NLP). To tackle this NLP problem, a three-stage framework consists of particle swarm optimization (PSO), sequential quadratic programming (SQP) and Monte Carlo simulation (MCS) is proposed. The PSO is employed to heuristically search the line power flow limits, which are used by the SQP as constraints to solve the NLP problem. Then the solution from SQP is verified on benchmark system by using MCS. Finally, the verified results are feedback to the PSO as fitness value to update the particles. Simulation study on IEEE 30-bus system with wind power penetration is carried out, and the results demonstrate that the proposed dispatch model could be effectively solved by the proposed three-stage approach.      

智能控制：从学习控制到平行控制

20世纪60年代,学习控制开启了人类探究复杂系统控制的新途径,基于人工智能技术的智能控制随之兴起.本文以智能控制为主线,阐述其由学习控制向平行控制发展的历程.本文首先介绍学习控制的基本思想,描述了智能机器的架构设计与运行机理.随着信息科技的进步,基于数据的计算智能方法随之出现.对此,本文进一步简述了基于计算智能的学习控制方法,并以自适应动态规划方法为切入点分析非线性动态系统自学习优化问题的求解过程.最后,针对工程复杂性与社会复杂性互相耦合的复杂系统控制问题,阐述了基于平行控制的学习与优化方法求解思路,分析其在求解复杂系统优化控制问题方面的优势.智能控制思想经历了学习控制、计算智能控制到平行控制的演化过程,可以看出平行控制是实现复杂系统知识自动化的有效方法.