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21.
黄瑞  肖先勇  陈振 《四川电力技术》2019,42(3):50-55+71
优质电力园区以最低成本满足用户对电能质量的特殊需求,成为解决电压暂降问题的新途径,已在国内外开展了广泛的试点应用。针对中国优质电力园区规划缺少经济高效的优化配置方法的实际情况,提出了一种基于过程免疫力的动态电压恢复器优化配置方法。基于工业过程电压暂降免疫力,以满足用户用电需求为目标,以治理设备购置费用最低为约束,采用遗传算法对园区供电质量分级制定动态电压恢复器的优化配置方案,实现工业园区电压暂降治理的经济性。对大型精密温控系统的电压暂降治理装置的优化配置方法进行仿真计算,验证了所提方法的有效性与经济性。  相似文献   
22.
针对传统规划方法难以体现水资源配置过程中多种复杂因素的问题,基于博弈理论建立宏观调控和市场经济相结合的水资源配置动态博弈模型,求解其子博弈精炼纳什均衡下各博弈参与人的策略,并运用改进量子遗传算法求解该博弈模型。对A河流域水资源配置结果表明,在保证流域公共生态用水2.0×10~8 m~3的基础上,各用水子区自发约束自身的取水量,达到均衡时,社会总收益为11.27亿元,相比自由取水模型,社会总收益增加了0.95亿元,增幅为9.2%。  相似文献   
23.
24.
空间核反应堆是空间核电源和核推进的研究基础,大功率核反应堆的体积和质量一直是限制航空航天设计的重要因素。针对这一问题,本文对MW级空间核反应堆系统热管式辐射散热器进行建模和分析,建立热管式辐射散热器的热阻模型,利用穷举法和遗传算法在给定工况下探讨裸碳纤维翅片长度Lf和厚度δf、冷却剂质量流量m、辐射散热器入口温度Tf1对散热器质量M的影响。结果表明,当Tf1=800 K、Lf=5 cm、δf=0.16 mm、m=9 kg/s时,M达到最优,为906.593 kg,优化了0.63%的系统质量。  相似文献   
25.
随着风能资源的广泛应用,机组组合问题求解愈显复杂。以减少煤耗费用提高系统经济性为目标,提出一种采用遗传萤火虫算法求解含风电电力系统机组组合问题的新方法。引入遗传算法双矩阵通路判断及约束修复策略,提高了初始解生成质量及产生速度;再利用萤火虫算法求解连续负荷经济优化分配,给出自适应交叉概率,从而提高了算法的收敛速度。应用所提算法对经典10机系统优化仿真表明,与其他算法相比,该方法能合理安排机组组合,提高系统供电的经济性,具有较好的实用价值。  相似文献   
26.
针对给料机经常因为强度不足而发生失效的问题,基于有限元法对某型号振动给料机进行典型工况下瞬态动力学分析,同时开展相应工况下动应力测量,结果表明给料机的失效主因为弹簧上座结构设计不合理。因此,基于变密度法和子结构法,建立以弹簧上座组合应变能为优化目标函数,约束应力和体积分数的拓扑优化模型,基于灵敏度分析和最小二乘法建立了一阶扭转、弯曲频率和总质量的响应面模型,最后利用遗传算法对响应面模型进行多目标优化,得到Pareto最优解集。结果表明优化后结构固有频率分别提高了4.17%和6.30%,最大动应力减小了46.4%,提高了给料机整体的刚度和结构可靠性。  相似文献   
27.
28.
针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度.  相似文献   
29.
针对复杂工程项目型产品作业车间调度问题(CEPP-JSP),在考虑产品生产过程具有成套性、并行性、分散性和高柔性等生产特点的基础上,构建了面向CEPP-JSP的基本生产任务分配和作业中心生产调度的多目标优化模型,提出了改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对优化模型进行求解,从而得到了CEPP-JSP的Pareto综合最优解。最后,以某水轮机公司产品的作业车间调度为例,验证了提出模型和算法的可行性和有效性。  相似文献   
30.
在大型管网系统中,降低水泵的泵送成本是一个关键性的问题.通过对抽水过程的有效调度,每年可节约10%的能源支出和相关成本.文章建立的典型成本函数涵盖了抽水过程导致的所有支出,包括抽水的电力成本、各时段电价、高峰需求和水泵切换成本.如果蓄水池水位已知,仅使用固定转速泵,基于动态规划的方法在优化调度中是有效的.文中对这几种方法进行了比较,并讨论了哪种方法更适合于这类泵的调度问题.  相似文献   
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