多区域协调调度架构下的农机服务资源优化配置方法

针对多区域互联农机服务资源分配不合理所导致的区域整体经济效益低下的问题,采用数学建模与智能优化算法相结合的仿真方法,对多区互联农机服务资源配置进行研究。结合智慧农业发展现状和多区域互联农机服务调度特点,构建多区域协调调度架构,获取全局农机服务资源状况;建立价值可变的多背包农机服务调度模型,设计改进模拟退火和粒子群优化的混合智能算法求解调度模型;通过实例分析本研究设计的协调调度方法与传统分散调度方法的区域总效益、订单响应率和农机效用比的差异性以及农田面积对调度方法的影响。仿真结果表明,当订单数量375时,2种调度方法所产生的效果相同;当订单数量≥375时,协调调度方法所得农机效用比高于传统分散调度方法2.74%,当订单数量≥625时,协调调度方法所得区域总效益和订单响应率比传统分散调度方法分别高10.65%和14.88%。     

考虑径流不确定性的龙滩水库综合发电风险研究

【目的】量化径流不确定性对水库发电效益产生的风险,为水库风险调度和风险管理提供依据。【方法】以西江流域红水河段的龙滩水库为研究对象,建立并求解水库综合发电风险模型,揭示水库综合发电风险在不同年径流量及年内分配下的变化规律,量化来水不确定性对水库发电风险的影响,验证综合发电风险较单一发电风险指标的合理性和优越性。【结果】随着年来水总量的减少,水库综合发电风险呈上升趋势,以枯水年不同来水方案下产生的综合发电风险阈值最大,为0.26～0.99;来水在汛期和非汛期的不同分配对综合发电风险影响最为显著的是枯水年;年发电风险率、发电风险损失、发电连续破坏风险3种单一发电风险指标中,对综合发电风险影响最为显著的是年发电风险率指标;将历史径流过程作为若干来水方案,采用灰色综合和TOPSIS综合评价法进行定量评价,分别推荐2008年、1982年和1972年的来水情况为丰、平、枯水年的最优方案,对应得分分别为1.00,1.00和0.98。【结论】综合发电风险能够全面、直观地反映来水情况对水库发电效益的影响,较传统的单一发电风险指标更具合理性和优越性。     

干旱区枸杞滴灌灌溉制度试验研究

以宁夏大田滴灌枸杞为研究对象,分析了不同水分处理条件下滴灌枸杞土壤水分动态、生长量变化及水分对产量品质的影响,基于多因素考虑提出了合理的枸杞滴灌灌溉制度。主要结论有:干旱区枸杞土壤水分变化敏感区域为距树干水平距离40cm处的20~70cm土层,灌水前后土壤含水率变幅在0.2%~4.3%。随灌水量的增加枸杞地径及株高随之增加,而冠幅的变化规律性不强,西侧及南侧的枝条生长量明显高于东侧及北侧。3 750m3/hm2时鲜果产量、干果产量、百粒重、粒度及枸杞多糖含量均最高,干鲜比为1∶4.66,综合认为其水分利用效率最高且品质相对较好。平水偏丰年型(P=40%)条件下枸杞滴灌灌溉制度为灌溉定额为3 750m3/hm2,灌水次数为14次,其中萌芽期灌水1次,营养生长期2次,盛花期、盛果期各4水,秋季生长期灌水3次。     

虚拟企业协商项目规划问题的建模方法

项目驱动的虚拟企业协商项目规划问题是一个复杂的多维决策问题,文章提供了协商项目规划问题的数学描述,给出了将复杂的、规模大的多维协商项目规划决策问题进行近似简化的串行协商规划、并行协商规划和混合协商规划的建模方法,并对三种方法进行了理论分析和实例仿真比较.     

图搜索算法优化非线性流水线的无冲突调度

非线性流水线是计算机处理多任务问题的关键技术,解决无冲突的任务调度是非线性流水线的难点。本研究分析了非线性流水线计算机的任务调度问题,并给出了一种优化非线性流水线无冲突调度的算法。通过计算机仿真,利用该算法能够快速找到最优的调度方案。     

基于深度强化学习的收割机省内协同调度优化策略

针对目前多机多地块间调度作业存在效率低、成本高等问题,该研究构建了以收割机地块间转移成本最小为目标的协同调度模型,设计了基于深度强化学习的收割机协同调度优化算法(inter-regional collaborative optimization scheduling algorithm based on deep reinforcement learning,DRL-ICOSA)。首先分析收割机调度作业的马尔可夫决策过程,构建基于注意力机制的策略网络和价值网络,在随机采样策略中引入动态高斯噪声,以避免训练初期陷入局部最优,同时提高网络模型的鲁棒性;接着采用近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)训练网络模型;最后利用测试集验证DRL-ICOSA算法,得到收割机优化调度方案。基于有效作业时长40和24 h、农机调度中心位于作业区域中心和区域边缘的4种组合作业场景下,采用DRL-ICOSA算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)计算调度策略并进行对比分析。试验结果表明：当调度中心位于区域中心或边缘时,有效作业时长为40 h,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于13.9%;有效作业时长为24 h,平均调度成本降幅不少于11.5%。当作业时长为40或24 h时,调度中心位于区域中心,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于12.3%;调度中心位于区域边缘时,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度降幅不低于11.5%。因此,有效作业时长为40或24h、调度中心位于区域中心或边缘时,相比其他3种算法,DRL-ICOSA算法均能计算得到最低的调度成本。这一研究结果可为收割机省内协同作业提供科学合理的调度方案。     

DPSA和大系统分解协调在梯级水电站短期优化调度中的应用研究

建立了梯级水电站短期优化调度的数学模型,在此基础上探讨了逐次逼近(DPSA)和大系统分解协调2种降“维”算法的主要思想和实现方法,并对其进行了较深入的对比分析,认为2种算法的核心思想是相同的,都将收敛于满意优化解。决策者可根据计算精度和时间等的需要从不同优化方法中选择,以寻求满意解。最后给出了2种优化算法在工程中的算例,其结果可供实际应用参考。     

基于LPV增益调度的风电机组控制验证与仿真分析

随着风力发电机组装机容量的持续增加,风力发电机组出力特性及其优化运行成为行业关注的热点。针对湍流风下风电机组的动态响应特性,提出抑制风湍流的LPV增益调度控制方法。基于2 MW风电机组模型进行控制器设计,分别采用PI控制算法与LPV控制算法进行仿真计算。机组载荷的波动主要集中在风轮旋转频率1 P的倍频上。仿真计算结果表明在不同风速下,机组显示出不同的运行特性。在低风速时,塔影效应的作用较为显著,在高风速时,湍流对载荷的影响较为明显。相比于PI控制,LPV控制能够跟随机组运行状态调整控制参数,能更好的抑制湍流对机组的影响。在16 m/s湍流风下,功率和齿轮箱低速轴转矩在3P分量上分别降低了35.1%和41.8%。因此,在LPV控制下,齿轮箱的疲劳损伤降低了,发电机的功率波动减缓了。能够增加风电机组的预期寿命,对电网也更加友好。     

南疆膜下滴灌棉花耗水规律以及灌溉制度研究

2004年在南疆尉犁县进行了棉花膜下滴灌耗水规律以及灌溉制度的研究,通过设置三个灌水处理:345 mm、420 mm、505 mm,并连续监测每次灌前棉花全生育期土壤含水量变化,得出以下结论:在花期(7月4日)滴灌定额45 mm,灌水只能影响到土壤0~40 cm,灌后第一天,土壤水分损失可达到20 mm;灌后四天,0~40 cm含水量已降至60%以下,棉花已受到水分胁迫。在南疆,在充分满足棉花对水分需求的条件下,膜下滴灌棉花耗水量为625 mm,505 mm的灌溉量可满足棉花对水分的需求。根据实验的灌水安排以及棉花各生育阶段的耗水率,南疆膜下滴灌棉花的灌溉制度为:蕾期每次灌水定额35 mm,每5天灌一次;花铃期每次灌水定额为50 mm,7天灌一次,盛铃期后,灌水定额逐渐降低至35 mm。     

改进PSO的多目标约束项目进度计划问题研究

在项目进度计划问题的研究中,为实现在多执行模式和多资源约束条件下,对项目活动的执行顺序和执行模式进行合理安排的目标,以使项目工期最短,建立了多目标进度计划的目标函数,确定了约束条件.结合微粒群算法求解该组合优化问题.并通过对标准微粒群算法的改进,引入了交换子和交换序的概念,提高了算法的寻优速度和寻优能力,并结合具体的实例验证了改进算法的有效性.