计及检修计划的远洋海岛多能源系统协同优化

为了提高远洋海岛多能源系统的中长期运行经济性,提出一种以系统年综合运行成本最小为目标、考虑风光预测出力不确定性和安全运行约束等因素的检修与调度协同优化模型。建立远洋海岛多能源系统内各组件数学模型,采用场景分析法对风光机组出力进行预测,得到典型出力场景;建立协同优化模型,通过算例得到不同检修方案下的综合运行成本、可再生能源机组检修计划,以及给定方案下系统内机组调度安排和不同储能模式的综合运行成本。算例结果表明：场景分析法能够降低风光预测误差对系统运行经济性的影响,检修与调度协同优化有助于提高系统运行经济性,验证了新模型的有效性;多种储能装置配合使用能进一步提高系统运行经济性。     

中国能源结构优化的多目标决策

我国能源发展战略正在由主要关注能源系统供需平衡,转向关注能源与经济、环境的协调发展。这涉及到技术、成本、资金与环境等一系列问题。其中的关键问题是,在目前的经济、技术条件下,如何通过能源结构的优化,使得经济增长和环境保护的目标都能实现。本文将这一问题转化为运用多目标决策方法,对与社会经济、环境协调发展的能源结构优化模型进行研究,并运用所构建的模型对2020年我国能源结构进行优化。通过对优化结果的分析讨论得出几点结论:1.能源结构发生变化,2.深度利用煤炭资源,3.能源安全问题需要重视,4.进一步加快水电建设,5.积极发展核电,6.提高煤炭转换成电力的比重7,.高度重视新能源和可再生能源的开发和利用。     

利用太阳能沼气的分布式冷热电供能系统研究

论述了太阳能沼气池和分布式冷热电供能系统的特性．设计了分布式冷热电供能系统与太阳能沼气联产相结合的模型,并对此模型的运行方案和经济性进行了分析,可以看出这种完美的结合,使得该模型具有无比的优越性．本文的研究为节能、环保、能源的可持续发展开辟了一条新的道路,为供能系统的研究和应用提供了有意义的参考．     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

金融结构优化方法与理论

金融结构不存在一个放之四海而皆准的最优标准,一国的最优金融结构由特定时期的国情所决定。金融结构优化是实现最优金融结构,进而促进经济健康发展的重要手段。系统梳理了金融结构理论的演变历程,分析了金融结构的优化目标,总结了金融结构的优化方法。在文献研究基础上,明确后续研究的突破口在于如何针对金融结构与经济发展多目标的复杂交互关系,实现金融结构的多目标优化。为此,提出基于进化算法的金融结构多目标优化研究新视角,明确其中的关键问题,并对后续研究做出展望。     

园区级区域综合能源系统综合评价方法及应用

随着“碳达峰、碳中和”和新型电力系统建设目标的提出,进一步发展区域综合能源系统是实现这些目标的重要途径。结合代表性园区综合能源系统项目案例,采用主客观结合的层次分析—熵权法来确定指标组合权重,优化单一层次分析法确定权重主观性过强的缺点。通过数据归一化处理,将定量指标和定性指标进行融合,建立模糊判断矩阵,通过模糊综合评价法进行综合评价。结合综合能源系统评价等级,给出该系统的总体表现得分。研究发现：选取的典型区域综合能源系统的综合水平较优,在技术效益和环境效益两个维度上的水平处于优,但在能源效益、经济效益和社会效益三个维度上的水平处于良。并且通过对19个二级指标评分结果和影响因素进行分析,提出了能源系统优化的方向和建议,为当前的区域综合能源系统运营提升,以及未来区域综合能源系统规划设计提供有益的帮助。     

INSGA-Ⅱ算法及其在天线综合中的应用

为了加快NSGA-Ⅱ优化算法的收敛速度,提高种群多样性,使种群收敛更加均匀。该文在多目标函数优化方法NSGA-Ⅱ的分析和研究的基础上提出了3点改进措施:(1)累积排序适应度策略;(2)基于精英策略的填充门限跳选方法;(3)限定门限选择策略。实验证明:3点改进措施能够扩大原有算法的解空间,并且提供了一种更加合理的选优策略。通过对典型的数学模型的计算,表明改进方法比原有的NSGA-Ⅱ方法具有更好的种群收敛性。同时将其使用来优化综合天线线阵的方向图,并得到了很好的结果。     

高速公路照明系统的可再生能源供电系统探讨

本文分析了中国高速公路照明系统的用能和功能现状，从经济可持续性发展的角度论证了在高速公路照明系统中综合利用多种可再生能源的必要性和可行性，同时列举了高速公路及其周边可以利用的多种可再生能源及相关技术，通过对国内外现有技术的分析，指出可再生能源及相关技术的经济效益、社会意义和产业前景．     

综合能源系统配置策略评估

保障我国能源安全、构建绿色低碳清洁高效的能源供应体系是推动新时代能源发展的重中之重。综合能源系统可开展多能源相互交换,实现能源梯级利用,耦合可再生能源的冷热电联产系统具备清洁、高效和灵活等优势,实现了可再生能源的高比例消纳。为深入探究耦合可再生能源系统的选型配置,本文从经济、系统安全及环境3个层面构建指标体系,对指标体系赋权,利用平均排序法对简单加权法、优劣解距离法、和谐性分析法和多准则优化妥协决策法等四种多准则优化决策方法的评估结果进行综合排序,从而确定最优配置方案,促进综合能源系统的长足稳定发展。     

公路施工项目网络计划多目标综合优化

为了科学地解决公路施工项目网络计划的综合优化问题,通过系统综合评价方法对工期、成本、质量三者之间关系进行分析。分析认为,在网络计划综合优化中,应按质量优先的原则,将质量指标作为约束条件,把综合优化指标确定为工期、成本和资源;同时为了使综合优化方法更具实用性、可操作性和易接受性,以单目标优化方法为基础,提出了综合优化理论和方法,并结合工程实例进行了验算。     

基于进化算法的电力系统环境经济优化调度

综合考虑环境经济优化调度(Environmental Economic Dispatch,EED)是一个多目标优化问题,采用价格罚因子将环境经济双目标优化调度问题转化为单目标优化问题。考虑发电机的出力限制区,爬坡约束及备用约束,运用进化规划(Evolutionary Programming,EP)算法求解EED问题,在15机系统中采用价格罚因子EP算法求解了EED问题,结果表明所提出的方法的有效性。     

一个求解多目标优化问题的排序算法

多目标演化算法的研究热点集中在Pareto最优概念的种群个体的比较与排序、适应值赋值与小生境技术等方面 .基于这一点 ,本文给出了一个排序算法 ,并验证了其有效性 .     

基于SD-MOP的煤炭产业链系统仿真与优化

将系统动力学(SD)与多目标规划(MOP)相结合,构建SD-MOP整合模型对我国煤炭产业链进行仿真与优化。其过程包括三个步骤:首先,结合研究目的,确定系统边界,建立煤炭产业链系统SD模型;然后,根据历史数据,对我国煤炭产业链进行初始仿真,识别影响产业链发展的敏感性因素;并以敏感性因素为决策变量,依托SD方程,构建MOP模型并求解;最后,将所得最优敏感性因素值代入SD模型进行模拟仿真。结果显示:应加强产业链中上、下游企业之间的关联度,提高产业集中度,并增加企业的总投资比例,同时降低企业生产投资比例,增加企业环保投资比例。     

集成中药配药系统上药排布优化研究

〖HK44〗〖HT5”H〗摘要：〖HT5”K〗为提高中药原生态药材配药的效率,提出了针对中药药材的智能配药系统。设计了系统关键部分的硬件结构,对系统进行 三维建模;基于系统的立体三维布局,针对上药、配药时所产生的药位分配问题,采用遗传算法进行多目标优化,并提出了优化模型;依据优化模型对智能配药 系统的上药过程进行了仿真。仿真结果表明,优化方案能高效完成药位的分配,提高了中药配药工作效率。     

基于遗传算法的复杂产品系统项目多目标优化——以核电站建设项目为例

复杂产品系统项目的目标通常是由多个子系统组成的。这些子系统具相对独立性并具各自的特定功能和运行目标,若片面地考虑其中的某一目标则会导致各子系统之间协调程度降低而产生负效应。文章以核电站建设项目为例,从进度、成本、质量、资源四个方面构建了复杂产品系统协同生产的目标体系;采用模糊决策分析法确定各目标在协调度模型中的优先度;构建了复杂产品系统的进度、成本、质量、资源功效函数和项目目标的协调度模型;提出了基于遗传算法的复杂产品系统项目目标协调度求解方案;并运用该方法对某核电站建设项目进行了实例分析。     

中国“能源-环境-经济”复合系统的协调性分析

能源、与能源消费相关的环境功能、经济是一个复合系统,如何实现能源-环境-经济复合系统的协调发展是中国实现可持续发展面临的重要问题。本文在分析协调的能源-环境-经济复合系统特征的基础上,建立了中国能源-环境-经济复合系统协调性分析模型,并提出了相应的调控措施。研究结果表明,中国近15年来“能源-环境-经济”复合系统正在向协调方向缓慢演化。     

基于免疫克隆选择算法的市域快速轨道交通列车开行方案优化研究

为描述城市轨道交通市域线多交路运营的开行方案问题，在满足客流需求和车站折返能力、车底配置数、旅客容忍等待时间等约束条件下，构建了以企业运营成本最小和列车承载率最佳的双目标优化模型。给出了求解该模型的自适应免疫克隆算法的求解设计和步骤，并结合算例证明了算法的有效性。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

飞机支线架注塑成型缺陷分析和多目标优化

课题组以飞机支线架注塑成型过程中的熔接痕和气泡为优化目标,通过浇口位置寻优和更改浇口形式,消除了塑件成型过程中在浇口附近产生的熔接痕和气泡缺陷,同时发现了熔接痕和气泡在塑件成型过程中位置和形状的一致性;将浇口直径、模具温度、熔体温度、注射时间、V/P转换体积和保压压力作为工艺参数进行正交试验。通过工艺参数寻优,对熔接痕和气泡缺陷进行多目标优化,发现浇口直径对熔接痕和气泡的影响度较大,并得到最佳工艺参数组合为：模具温度60 ℃,熔体温度245 ℃,注射时间5 s,V/P转换体积99%,保压压力245 MPa,浇口直径1 mm。同时发现熔接痕和气泡在受工艺参数影响方面具有一致性,证明了熔接痕和气泡在形成机理、成形位置和形状、受工艺参数影响度的一致性。最终结果是熔接痕长度减少了35.66%,气泡面积缩小了26.74%。浇注系统和工艺参数优化2方面因素,为今后对熔接痕和气泡缺陷研究,以及工程生产中消除熔接痕和气泡缺陷提供了参考。     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。