炼厂生产调度优化研究进展北大核心

炼厂生产调度方案与炼厂经济效益的高低、生产过程的平稳与否息息相关,而生产调度优化有利于炼厂充分利用生产加工能力,实现利润的最大化。通过调研国内外炼厂生产调度优化的相关研究,从模型的确定性和求解方法出发,详述了不同时间表达法和不同调度模式下的模型特点,总结了求解炼厂生产调度优化问题的常用算法及其优缺点。结合目前的研究现状,分析了炼厂生产调度优化研究在模型构建以及求解方面存在的问题,并提出了今后的研究方向。     

成品油管网调度优化研究进展

我国针对多批次顺序输送成品油管网调度优化研究刚刚起步,与我国成品油管网建设的飞速发展不相匹配。国外针对这方面的研究工作开展较早,并取得了一定成果,值得我国借鉴。基于此,从调度模型时间表达方式及模型求解表达方法两种分类方法出发,基于相关领域技术文献,对目前管网调度的研究成果进行评述。剖析了管网调度模型中的各个子问题,总结了针对各个子问题的求解方法,并在最后梳理了未来成品油管网调度问题的研究方向。     

成品油运输优化模型的研究与应用

为降低成品油运输成本,针对成品油从产地(炼厂)至销售终端(加油站)的全程运输优化问题,分析了线性规划在成品油物流优化实际应用中运算数据量较大,加油站和油库至发货地的单位数据不全等问题,传统的一二次物流优化模型由于分次优化脱节,影响整体优化效果。通过构造资源中心,定义资源中心至炼厂、油库的运价公式,建立新的综合运输优化模型,并提出了相关计算方法。经过实例分析,利用LINGO软件进行测算和求解,结果表明:该模型可以有效解决一二次运输优化模型中存在的分次优化脱节的问题,优化后总运输费用较一二次运输优化模型优化结果低,且解决了线性规划方法在成品油物流优化应用中运算数据量较大的问题。     

梯级水库优化调度模型的蚁群系统(ACS)算法求解研究

【目的】对梯级水库调度模型的动态、高维、非线性、复杂优化问题进行求解。【方法】在传统蚂蚁系统的基础上,将蚁群系统中的蚁密、蚁量系统的局部更新和蚁周系统的全局更新有机结合,提出了一种求解梯级水库优化调度模型的改进蚁群算法,即蚁群系统(ACS)算法,采用ACS算法对乌江梯级水库进行了优化调度实例研究。【结果】ACS算法兼顾了计算的时间和精度,优化得乌江梯级发电量为96.538亿kW·h,相比利用动态搜索算法求解的乌江梯级发电量95.882亿kW·h略大,但均接近于乌江梯级设计多年平均发电量100.21亿kW·h。【结论】采用ACS算法可快速求解乌江梯级水库优化调度模型,并可得到满意的结果,说明该优化算法是合理、可行的。     

煤制油供应链整体优化

随着人们环保意识与政策要求的不断加强以及对石油需求的不断增加,大力发展煤制油技术对保障中国能源安全、调整优化能源结构具有重要意义。以煤制油炼厂为主体,考虑炼厂建设、采购、生产、运输、销售过程及煤炭产地供应与市场需求等相关约束条件,以煤制油炼厂收益最大为目标函数,建立煤制油供应链的混合整数线性规划优化模型,并采用基于分支定界法的大规模数学规划求解器(Gurobi)进行求解。研究成果成功应用于中国某地区煤制油炼厂,对煤制油供应链的建设具有较强的指导意义,一定程度上降低了资源消耗,提升了供应链收益,实现了整个供应链的高效运作。     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解.算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性.     

原油航运调度优化问题研究进展

原油航运是石油供应链的重要组成部分,原油航运调度优化问题是航运企业面临的重要挑战,众多学者开展相关研究以求节省企业运营成本。对目前原油航运调度优化问题相关研究成果进行评述,详细分析了影响因素、所建模型及求解算法,总结了原油航运相近领域可供借鉴的研究成果。此外,结合原油航运调度优化问题的研究现状,提出未来进一步研究的思考与展望,以期对今后开展原油航运调度优化提供借鉴。     

南水北调工程山东段水资源实时调度模型研究

运用多目标规划和动态规划的基本理论,以济平干渠供水区为例,建立了南水北调工程山东段实时调度数学模型,用遗传算法对所建立的模型进行求解,获得供水区水资源优化分配方案、东平湖及济平干渠按年、月、旬等不同时段的优化调度方案.结果表明,遗传算法求解多目标优化问题较为有效,研究成果对南水北调工程山东段水资源的实时调度及管理具有一定的理论价值和实际意义.     

自适应人工蚁群算法在水资源优化配置中的应用

为实现水资源合理调度,建立了水资源优化配置模型,针对该非线性模型求解较困难及其他方法求解精度不高的问题,提出了自适应人工蚁群算法(AACS)。以闻喜涑水灌区和陈村灌区水资源优化配置为实例,对涑水河陈村峪水库、紫家峪水库和杨家园水库给灌区供水调度进行优化,采用AACS法求解灌区水资源优化配置模型。结果表明:该模型可真实地反映灌区供需水平衡变化的总体趋势,所建模型是合理的,为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。     

微分进化算法在水电站水库优化调度中的应用

【目的】针对传统优化算法的不足,将微分进化算法应用到水电站水库优化调度问题中,建立新的优化算法模型。【方法】建立基于微分进化算法的水电站水库优化调度模型,并给出具体求解步骤。为验证算法的有效性,将其应用于具体水电站水库的优化调度计算中,最后将该方法与遗传算法的计算结果进行了对比。【结果】实例计算结果表明,与遗传算法相比,微分进化算法收敛速度快,可调参数少,计算精度高,稳定性好,且该算法简单、容易实现,具有较强的全局搜索能力。【结论】微分进化算法在解决水电站水库优化调度问题时具有很强的适用性,为求解水电站水库优化调度问题提供了新思路。     

大伙房水库防洪优化调度研究

根据大伙房水库的特点，建立了大伙房水库防洪优化调度模型，模型适应了水库错峰调度的需要。调度模型采用离散微分动态规划法进行求解，不但缩短了求解时间，而且计算得到的最优泄量过程较均匀，减小了下游的洪灾风险。此外，通过采用模糊优选方法，较好地解决了多目标方案的优选问题，为实时调度提供科学的决策支持，从而进一步提高了水库的防洪效益。     

物流领域的“JIT”——越库调度

越库被称为物流领域的"JIT",通过越库配送可以有效降低库存和运输成本,提高配送效率。越库调度是越库配送的核心问题,主要任务是安排进出配送中心车辆的顺序及其在站台的分配。越库调度是复杂的NP问题,建模与求解异常困难。对越库调度问题的国内外研究现状进行了系统梳理,依据站台分配、越库调度、越库运输计划3种类型,对越库调度问题的模型演变和优化求解算法进行了分类总结。目前,越库调度问题虽然已经取得一些研究成果,但在理论框架、集成调度、动态调度以及与实际应用的结合等方面仍有待加强。     

启发式搜索算法在泵站优化调度中的应用研究

对泵站优化调度模型的一般求解方法进行了分析 ,提出了运用启发式搜索算法求解泵站优化调度模型 ,介绍了该算法的计算步骤及程序框图 ,并结合具体算例进行了计算。结果表明 :该法具有计算简便、操作方便、节省计算机( CPU)运行时间等优点     

启发式搜索算法在泵站优化调度中的应用研究

对泵站优化调度模型的一般求解方法进行了分析,提出了运用启发式搜索算法求解泵站优化调度模型,介绍了该算法的计算步骤及程序框图,并结合具体算例进行了计算。结果表明：该法具有计算简便、操作方便、节省计算机（CPU）运行时间等优点。     

基于Morgan模型灌区灌溉水系统的优化

从整个灌溉水系统着手,研究灌溉水系统管理技术,提出了Morgan模型,利用线性规划方法求出某种状态下的最优目标函数值及每次灌水决策问题;田间灌溉系统优化模型求解是由上面作出的灌水决策,以效益函数为目标函数,根据约束条件,按解线性规划原理,求解出灌水时间、入畦流量、畦宽、畦长等问题;渠系优化调度求解模型是采用决策数学中解整数规划的背包问题方法,针对灌区配水渠道“定流量,变时间”的运行方式,求解灌区渠系的优化配水问题。     

求解SEVM模型的人工蜂群算法

近年来,越来越多的复杂问题促使着不同的受启于生物的优化算法的研究和发展,一个众所周知的例子就是人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,主要在于它控制参数少,鲁棒性强,易于实现。随机规划已经在管理学,最优控制,经济学,电力调度等应用领域展现了强大的生命力,然而在求解时由于随机参数的注入,使得这类问题的求解算法未取得重大进展。在本文中,针对随机规划领域中存在的随机期望值模型(Stochastic Expected Value Models,SEVM)模型问题不易求解,提出了人工蜂群算法和随机模拟技术相结合求解SEVM模型问题的混合智能搜索算法,在该算法中,运用随机模拟技术来计算随机期望值函数,人工蜂群算法承担搜索空间中的寻优工作并给出了详细的求解SEVM模型问题的算法步骤。与经典的遗传算法相比,本文的算法在求解SEVM问题中可以获得更加理想的效果,具有可行性和实用性。     

大庆油田轻烃管网调度优化

为解决目前大庆轻烃管网间歇输送模式下频繁启停泵等问题,考虑站场外输模式、水力、站内罐容与节点分输流量等约束条件,基于定时步法,建立了在研究时间段内以输烃站场启泵次数最少为目标函数的轻烃管网调度优化模型。考虑到模型约束条件具有非连续性且模型规模庞大,引入相对罐容、连续参数、外输优先级等过渡变量,采用优先级算法对模型进行求解,并且通过改变连续参数来调整外输操作的连续性和紧迫性对外输优先级影响的比重,选择最优方案。同时,为了避免重复计算,预先求出满足约束条件的所有可能的启泵方案,整理成启泵方案列表,供模型求解时进行查找,提高了求解速度。所得方案与传统调度方式相比,启泵次数减少近45%,可以为现场优化输送调度提供指导。     

不同围岩中软弱夹层对洞室围岩稳定性的影响

【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的"维数灾"和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。     

基于小生境和交叉选择粒子群算法的水库优化调度研究

【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的维数灾和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。     

基于3S的农机调度算法设计

优化农机调度策略,提高农机服务质量,降低农机服务成本一直是农机服务和管理中备受关注的问题。文章首先分析了农机调度算法研究现状,然后针对农机服务需求动态变化的情况描述了农机调度问题,建立了基于3S技术的农机调度算法数学模型,给出了算法求解过程,最后分析了算法的优势和不足,为解决农机调度问题提供了方法和思路。