农村区域配电网优化模型和算法的研究

针对城镇配电网中按电压等级选择同一截面导线的不合理性,基本算法的罚函数处理约束稳定性不强和寻优运算差等问题,利用经济电流密度概念、多目标规划理论和遗传算法,研究实数编码并行优化、动态罚函数约束、配电网路径与潮流自识别解码等方法,提出了配电网络多目标经济性优化模型及其算法。通过10kV配电网实例验证表明,该方法提高解的搜索精度,实现规划线路长度和导线截面策略因子并行优化,得到最小投资费用的优化方案。     

水库优化调度的粒子群算法

提出了在用粒子群算法求解水库优化调度问题时,将模拟退火因子引入罚函数,可以克服不变罚因子的缺陷.采用动态规划法和PSO算法优化调度程序,结果发现PSO算法计算结果更优于动态规划结果.实例计算表明,粒子群算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,适合求解具有复杂约束的水库优化调度问题.     

线路改造法解决富含小水电配电网的电压质量问题

针对富含小水电的配电网容易出现丰水期小负荷时电压偏高、枯水期大负荷时电压偏低的问题,提出综合运用增大导线横截面积和部分架空线改造成三芯架空电缆的方法解决富含小水电配电网的电压质量问题。分析了小水电造成电压质量问题的原因,指出减小R和X可以同时解决电压偏高和偏低问题,以投资最小为目标函数,考虑导线加粗和改造成架空电缆的费用,建立了线路改造优化模型,采用随机优化算法求解出最佳改造方案。给出了一个典型算例进行了详细说明,结果表明所建议的方法能够有效改善富含小水电配电网的电压质量。     

基于全寿命周期成本的配电网规划方案评估

从配电网规划项目的全寿命周期出发,综合考虑配电网规划项目在规划期内各阶段发生的成本,计及资金的时间价值,同时考虑配电网络的功率平衡等约束条件,以配电网网架多阶段规划方案的总费用成本现值和最小为目标函数,建立配电网网架多阶段规划的数学模型,得出可靠性与经济性相协调的配电网网架多阶段规划最优规划方案。     

基于并行粒子群算法的跨流域调水优化模型研究

根据跨流域调水工程供水需求和经济成本关系,构建了以减小供水成本为目标的供水优化调度模型,并借鉴了并行遗传算法的模式,设计了粗粒度并行粒子群算法,更加高效地求解此类高维、多约束、非线性问题。通过在多核计算机的实例运算,证明了并行算法相比一般算法具有计算速度快、精度高的优点,并行算法是求解跨流域调水优化问题的有效方法。     

基于Pareto蚁群算法和3S技术的灌区水资源空间优化配置

为了解决灌区水资源配置中的信息采集方法落后和多目标模型求解易陷入局部最优等问题,通过伪随机并行搜索和最近邻域选择等策略对Pareto蚁群算法进行改进,然后将Pareto蚁群算法与3S技术耦合,以宁夏银北灌区为仿真对象,利用改进的Pareto蚁群算法计算灌区多目标、多约束的水资源空间优化配置模型,获得最优的井灌水量、渠灌水量、排水量以及最优的经济效益和灌排费用。基于Pareto蚁群算法和３S技术的灌区水资源空间优化配置,能加快算法的收敛速度,获得全局最优解,使优化结果更接近实际,对灌区的水资源宏观调度具有一定的参考价值。     

配电网改造项目的优选辅助决策

结合当下配电网实情,提出依托项目紧迫度考量的项目优选建模思路,明确以目标配网总体紧迫度得到最大缓解为目标函数、以项目投资不超批复为约束条件。构建用于馈线紧迫性分析的指标体系,并构造各类考核函数。基于DEMATEL方法和交叉增援矩阵法进行项目优选辅助决策建模。该项目可在改造资金有限情形下使配网供电能力得到最大提升,对配电网改造和规划有重要参考意义。     

基于人工蜂群优化算法的SOFC耦合生物质综合能源系统 日前经济调度

综合能源系统在运行过程中会遇到多种类能源复杂转换，多类型设备互相耦合，多需求分配不均等一系列复杂的优化问题。在近些年以及未来我国实现“双碳”目标的过程中，生物质综合能源系统的优化调度是当前研究的热点问题。本文以最小化综合能源系统经济运行成本（包含了燃料、运行以及维护成本）为目标函数，以系统安全为约束，提出了基于人工蜂群算法的燃料电池（SOFC）耦合生物质冷热电三联供综合能源系统的运行调度方法，其中包含的设备有生物质锅炉以及对应的蒸汽轮机、沼气池、SOFC、储气罐等。运行调度结果表明，相较于传统的随机规划与动态规划算法的运行调度方法，本文所提出的改进型人工蜂群算法能够节省4.2%与3.1%的运行成本。     

拖拉机自动驾驶系统上线轨迹规划方法

为解决现有拖拉机自动驾驶系统上线距离较长,且在上线目标点附近跟踪误差较大的问题,提出了一种基于量子遗传算法优化的B样条理论局部上线轨迹规划方法。综合考虑最大曲率约束、起止点航向约束和最大转向角约束,把最优轨迹规划问题转化为B样条控制点参数优化问题,采用量子遗传算法对目标函数进行寻优,从而求得距离最短的可行驶上线轨迹。设计了4种典型作业工况,仿真结果表明,对于不同作业工况,算法均可通过优化配置B样条控制点得到满足约束的上线轨迹,曲率和等效前轮转角变化平缓,有利于路径跟踪控制器进行曲线跟踪控制。田间试验结果表明,针对设计的复杂作业工况,单独采用纯追踪算法的上线距离为78.6 m,基于上线轨迹规划方法的上线距离为23.7 m,且后者在上线点附近的横向跟踪误差更小。     

低压配电线路导线型号选择

在低压配电网中,电能损耗是十分惊人的,该文从降损节能的角度考虑配电网中导线截面的选择,在经济合理的原则下,适当增大导线截面以减小电能损耗,从而达到多供少损的目的。     

基于环路和改进遗传算法的树状灌溉管网优化

以投资最小为目标函数,建立了树状灌溉管网优化数学模型,用外部惩罚函数法将问题转化为无约束优化问题,并采用改进遗传算法进行求解。根据树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,以同时对管网布置形式和管径进行优化。在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于环路的方法,减少了不可行解的产生,提高了算法的计算效率,算例说明该优化方法有效、实用。     

基于RBF神经网络和NSGA-Ⅱ算法的海水淡化高压泵多工况优化设计

为提高透平式能量回收一体机的水力性能,采用RBF神经网络、NSGA-Ⅱ遗传算法和数值模拟集成的设计方法,对高压泵进行多工况优化设计.以高压泵三工况点的加权平均效率为优化目标,设计工况点下的扬程为约束条件,结合Plackett-Burman筛选试验,将进口安放角、出口安放角、叶片出口宽度及叶片包角作为优化变量,采用最优拉丁超立方设计试验空间,基于Isight多学科优化平台,通过编写批处理命令集成CFturbo,ICEM,CFX等,搭建智能水力优化平台,实现高压泵的CFD自动预报.基于数值模拟结果,利用RBF神经网络建立目标函数与几何参数之间的非线性关系,并运用NSGA-Ⅱ算法对该模型寻优.研究结果表明:RBF神经网络模型能够准确预测高压泵效率以及扬程与设计变量之间的关系;优化后高压泵与初始方案相比,3个工况点加权平均效率提高了3.38%,在0.8Q_d,1.0Q_d和1.2Q_d工况下效率分别提高了2.21%,3.59%和4.23%;优化后叶轮在设计工况点附近轴功率略有减小;对比优化前后叶轮的流场分布,优化后的叶轮进口低速区减小,内部速度梯度分布更加均匀,流场得到明显改善,能量耗散减小.研究结果可为高压泵多工况水力优化设计提供一定理论依据.     

金溪流域梯级电站短期发电计划编制

为了更好地解决非线性、非凸、多约束、复杂时空耦合等导致的梯级水电站调度问题,降低耗水率,提高整个梯级水电站群的经济效益和运行水平,以金溪流域为研究对象,充分考虑了电网需求、机组安全等约束条件,融合逐步优化动态规划算法与智能算法,实现日发电计划的精细化编制,并与实际运行情况进行对比.分析结果可以看出,采用优化算法(POA)进行优化调度后,水电站发电量有了一定幅度的提高,电量增加幅度在2.7%~3.4%.研究了梯级电站的厂内负荷分配与机组组合的问题.基于系统工程理论与优化算法,建立了满足水电网电力输电安全约束、设备安全管理等多目标的机组开停机和负荷调节优化模型,以耗水率最小为目标将负荷分解到电站各机组,计算各时段机组出力过程.在实际运行中,电站超出日发电计划出力,在偏差考核范围内尽量满发,通过算例验证了模型的可行性和合理性.     

电动助力转向系统机械与控制参数集成优化

建立了电动助力转向(EPS)系统的动力学模型,采用模糊神经网络控制策略进行了系统的控制,在提出目标函数的基础上,用遗传算法对EPS系统机械参数和控制参数进行集成优化。仿真结果表明:采用集成优化方法能使EPS系统的机械参数和控制器参数的匹配更合理,可以提高汽车的操纵性能。     

水平轴海流能水轮机的多目标优化设计

能量捕获效率和轴向水推力系数是海流能水轮机转轮的2个重要性能参数.提出了一种水平轴海流能水轮机转轮的多目标优化设计方法.首先采用贝塞尔曲线参数化技术将海流能水轮机转轮叶片节距角分布曲线进行参数化;然后选取转轮的能量捕获效率和轴向水推力系数作为目标函数,并根据BBD试验设计方法和响应面技术建立设计变量和2个目标函数之间的二次多项式响应关系;最后采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法作为优化算法,以叶片节距角分布曲线控制参数为设计变量,以能量捕获效率和轴向水推力系数作为目标函数,以设计变量与目标函数之间的响应关系作为个体适应度评价函数,对海流能转轮进行优化.优化后,叶轮的轴向水推力系数降低了2%,同时能量捕获效率提高了0.4%,证明了所采用的优化方法的有效性.     

光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量预测

针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法.首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络.该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解.实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题.     

离心泵机组并联调速优化运行的数值解法

通过对离心式水泵高效工作区的性能曲线进行二次拟合,分析了离心式水泵机组并联调速运行特性.以泵机组功率最小为目标函数,以系统流量为约束条件,提出了一种符合水泵并联调速运行特性的最小功耗优化数学模型,将不同转速泵并联调速的最优控制问题转化为求解多元函数条件极值问题.采用拉格朗日乘数法和非线性方程组的Newton迭代法求解该模型,给出了并联调速机组优化运行时工况点的计算方法.试验结果证实了该模型的有效性和可行性.     

结合可靠度的自压树状管网管径优化研究

在自压输水系统中,管道投资占系统的比例较大,管径既是管道系统的一个基本技术参数,也是影响管道经济性的一个重要因素。【目的】合理地选取管径,节约工程投资、降低能耗、保证系统供水安全。【方法】以管网投资和运行管理费用最小为目标函数,管网节点水量可靠度指标、水压、流速等为约束条件,建立了自压树状管网管径优化模型,以新疆苏巴什河自压输水灌区为例进行分析,采用PSO算法与SAPSO算法优化求解模型。【结果】对比相同节点水量可靠度下的目标函数费用,SAPSO算法均低于PSO算法,其优化结果更好;对节点水量可靠度Ri=0.7下SAPSO算法的计算结果与最优解的相对偏差统计分析可知,小于10%的概率达到97%,其所建模型稳定,计算精度较高。【结论】考虑管网可靠性,所建模型能够较为系统地反映自压输水管网在全寿命周期的运行情况,运行结果的可靠性高;利用SAPSO算法优化求解模型,优化结果更为精确可靠,该方法能为类似工程的管网管径优化问题提供借鉴。     

基于复合多目标方法的灌区水资源优化配置

针对传统灌区水资源多目标模型求解过程中难以兼顾多维配置要求的问题,基于目标协调度、可持续发展指数、目标实现度3个指标提出了一种复合多目标方法。为验证该方法有效性,以甘肃省黑河中游17个灌区间水资源优化配置为例,以经济效益、社会效益、生态效益为目标函数构建多目标优化模型,并分别使用传统方法与复合多目标方法进行求解。结果表明,使用复合多目标方法所获得的优化配置方案可以将灌溉水利用系数提高5.42%~7.57%。结果验证了传统多目标模型在协调多个冲突目标方面较单目标模型有显著优势,而复合多目标方法所获得的优化方案更能体现决策者对研究区域种植业发展与灌区水资源配置的多元要求。