玉米收割机调度系统的设计与实现

针对玉米收获期间收割机供求信息滞后、资源配置不合理的问题,基于MVC编程模式和WEB设计规范,引入B/S架构和微信小程序技术,搭建玉米收割机调度系统进行客户订单管理。采用人工鱼群算法规划玉米收割机调度路线,农机手按照微信小程序中的调度路线完成客户订单,从而实现玉米收割机调度系统的智能化管理,提高了玉米收割机的利用效率和作业效益。

考虑源侧不确定性的水光储系统短期互补调度研究

受光伏出力波动性影响,大规模新能源并网给电网的安全、经济运行带来了挑战。以余荷波动最小为目标,考虑光伏出力不确定性,建立了水光储系统短期优化调度模型,提出了光伏出力随机场景生成和典型场景聚类方法,以及耦合动态可行收缩、对数衰减步长和动态罚函数的改进POA算法。在某多能互补基地实例应用,结果表明,改进POA比传统POA算法迭代次数减少22.9%;总余荷波动从50万kW,降低至10万kW以下;水光储互补调度源荷匹配度高达0.998。模型具备较强的跟踪负荷、平稳余荷的能力。

融入概率学习的混合差分进化算法求解绿色分布式可重入作业车间调度

本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP.

融合深度强化学习与算子优化的流式任务调度

针对实时性要求高和作业量大的流处理作业执行过程中,多个作业之间存在的相同处理片段可能会导致流处理引擎重复计算、资源浪费和处理性能低下的问题,提出了融合深度强化学习与算子优化的流式任务调度方法。首先利用算子优化算法将多个复杂的作业去重、重构,其次将重构得到的作业输入循环神经网络中得到任务的调度策略,最后利用强化学习模型进行调度策略的优化。所提方法利用算子优化减少了每个作业中创建的算子实例,结合深度强化学习自动发现最优的调度策略,有效地避免了因大量实例运行而造成的系统资源不足、数据拥塞等问题。对比实验结果表明,所提方法在吞吐量和延迟方面的表现更优异。

基于规则与Q学习的作业车间动态调度算法

为了在特定的作业条件下找到最优调度规则,提高调度规则在不确定动态条件下的自适应、自寻优能力,提出一种调度规则与Q学习算法集成的作业车间动态调度算法。考虑车间中作业随机到达的动态情况,以最小化最大延迟时间为调度目标,在Q学习框架下设计了新的状态特征、奖励机制以及以Boltzmann采样函数为主体的搜索策略,提高了算法探索和利用规则的能力;以最短加工时间优先和最早交货期等经典调度规则构成动作集,继承了调度规则的可解释性,使智能体能实时处理随机到达的作业任务,通过持续学习和迭代更新获得不同作业场景下的最优调度规则。仿真研究和对比测试验证了所提算法的优越性。

基于改进鲸鱼算法的工业操作系统资源实例化调度算法研究

工业操作系统借助资源实例化调度(RIS)技术管理制造资源时,会面临众多功能相似但服务质量各异的生产资源,导致资源选择和配置变得复杂。针对这一现状,提出了黄金柯西鲸鱼优化算法(GCWOA),该算法通过融合Tent混沌映射、黄金分割系数和柯西变异算子,实现对RIS问题的优化,提升服务质量。通过开展不同规模的RIS仿真实验验证,GCWOA展现出了显著的优势。相较于遗传算法、鲸鱼算法和2个改进鲸鱼算法,GCWOA的平均求解精度提升了5.6%,平均时间效率提高了2.35倍。以上结果充分证明了GCWOA在解决RIS问题上的高效性和实用性,为工业操作系统的资源管理提供了有力的优化工具。

机场地面服务资源滚动时域调度方法

为了应对航班随机到达对机场地面服务资源调度的影响,针对问题的特点设计了一种滚动时域调度方法(rolling horizon scheduling method,RHSM)。先按时间轴将原问题分解为一系列子问题,再以最小化航班延误总成本和同类资源负荷均衡为目标,构建项目-资源分级调度的数学模型,对每轮滚动时域内的子问题进行调度,最后由各个子问题的解构成原问题的近似解。这样就把复杂问题分解为若干小问题逐个求解,保证了资源调度的实时性。以广州白云国际机场某天3个不同规模的数据:01:00-02:00、15:00-16:00及13:00-21:00,验证该方法的性能。实验结果表明,RHSM能够应对航班到达时间的随机性,并且相较于时间窗解耦调度方法,在01:00-02:00小规模数据中,当求解总时长相同时,选择合适参数的RHSM可降低36.79%航班延误总成本;在15:00-16:00和13:00-21:00的中、大规模数据中,RHSM具有较快的求解速度和较小的计算机内存空间。因此所提方法是具有可行性的,有助于机场地面服务提质增效。

计及沼气重整制氢和燃气掺氢的综合能源系统优化调度

为推动氢能多元生产和利用,提出一种计及沼气重整制氢和燃气掺氢的综合能源系统优化调度模型.首先,构建沼气重整制氢模型,满足天然气负荷的同时,实现生物天然气制氢.其次,将电解水和沼气重整产生的氢气联合,探究沼气重整制氢对系统经济性、低碳性的影响.然后,生成的氢气供给氢燃料电池、掺氢燃气轮机,并引入阶梯碳交易机制,限制系统碳排放.最后,以日运行总成本最低为目标函数,设置4种不同场景进行仿真分析.仿真结果表明:所提模型总成本降低5.33%,碳排放量降低5.17%;合适的秸秆价格有利于消纳风光和利用生物质能;燃气轮机适度掺氢燃烧可以进一步降低总成本和碳排放量.

组合缓冲约束下的多目标混合流水线节能调度

为解决生产阶段间带有无限缓冲和阻塞两种中间缓冲约束的混合流水线节能调度问题,考虑不相关并行机和多时间约束建立数学模型,结合问题特征提出一种改进多目标模因算法以同时最小化最大完工时间和机器总能耗。采用基于不相关机器分配的矩阵编码方案,利用基于Tent混沌映射的混合初始化策略生成初始元胞数组,全局优化算子应用基于参数的自适应遗传策略改进的非支配排序遗传算法,局部增强搜索算子应用一种融合自适应选择邻域搜索和多目标模拟退火的搜索策略以提高算法搜索能力。通过24种不同规模问题的算例实验,验证了所提算法求解该问题的有效性和优越性。实验结果表明:改进多目标模因算法在平均运行时间241.26 s内得到的平均IGD值为47.89,平均SP值为857.25,均低于其他3种对比算法。改进多目标模因算法所求解集具有较好的收敛性、多样性和分布性。

基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度

为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。

一种基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划系统研究

针对我国当前电梯维保和救援调度现状进行了分析,并结合国内外相关领域的研究成果,发现现有电梯维保和救援调度技术普遍存在依赖人工判断、缺乏物联网等信息化技术的支撑等问题,难以满足大规模、多样化的维保和救援需求。基于此,开展了基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划系统的研究设计。设计了基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划方法,通过获取故障点的位置信息、维保人员的实时位置、日定额工作时长等数据,并调用Web Service API来实现日常维保路径的规划;设计了电梯智慧维保路径更新模型,可以根据维保人员的实时工况变更维保路径规划,确保各项维保任务能够灵活、高效且高质量地完成;设计了纳入突发应急救援任务的维保路径规划模型,以突发应急或救援任务为起始点,合理调度相关维保人员,确保及时的故障救援响应。该系统可实现维保和救援路径的合理分配和智慧优化,为电梯的安全监管和智慧运维提供有力的技术支撑。

化工企业生产调度监控及预警系统集成研究与实践

当今时代信息技术日新月异的发展过程中,大数据的汇集与应用已成为重要特征。化工企业作为国民经济的重要支柱,由于生产工艺复杂、数据量大,对大数据的应用需求日益增大。本文以某化工企业应用大数据技术改造、升级、优化生产调度系统为具体研究样本,针对大数据在化工企业生产调度中的应用现状、面临的挑战与机遇等问题,有的放矢地解决生产运行中存在的管理难点和痛点问题。

源网荷储系统优化调度技术的应用研究

源网荷储系统优化调度技术已成为实现电力系统可持续发展和高效运行的关键,对于实现清洁能源转型、提高电力系统的效率具有重要意义。通过研究源网荷储系统的优化调度问题,提出源网荷储管理平台的技术架构和关键技术,即从线性规划模型、粒子群算法、遗传算法、模糊综合评判方法等方面剖析调度优化算法,平台通过数据采集与分析、实时调度方法、调度策略和调度优化算法等模块的协同配合,从而实现电力系统的高效和可靠运行。从清洁能源消纳、储能技术发展、智能化和自动化、协同调度和市场化等方面探讨源网荷储系统的发展方向与趋势,指出源网荷储系统未来将推动清洁能源的大规模消纳,提高电网的稳定性和经济性。

面向深度学习Kubernetes负载饱和调度算法设计与实现

构建深度学习云平台的基础技术Kubernetes在调度过程中使用负载均衡策略,易产生资源碎片,增加任务等待时间。Kubernetes没有考虑对GPU等外部拓展资源的评分,不能很好适应深度学习云平台的业务场景。针对以上问题提出一种负载饱和调度策略,对Kubernetes调度过程进行改进,减少资源碎片,提高资源利用率。该策略支持对用户指定的外部拓展资源进行评分,能更好适应深度学习云平台业务场景。实验结果表明,负载饱和调度策略能够减少23.40%的任务等待时间,并能将GPU利用率提升14.15%,GPU显存利用率提升6.85%。

数据挖掘算法在作业车间调度问题中的应用

为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。

多层次算力网络办公流程多轮任务防冲突调度研究

在多层次算力网络环境中,任务的构成、约束和需求复杂多变,这给任务调度带来极大的挑战。传统策略基于固定规则和算法进行任务分配,难以全面考虑任务间的依赖关系和约束条件,导致资源分配不均、任务执行冲突等问题。因此,文章提出一种多层次算力网络办公流程多轮任务防冲突调度方法。通过从任务构成、任务约束以及任务需求三个角度构建多层次算力网络办公流程多轮任务三元组模型。在调度过程中,引入势博弈机制,综合考虑任务间的依赖关系和约束条件,通过计算效用函数值选择满足任务约束和需求的虚拟机,实现多层次算力资源的高效利用和任务的优化执行。测试结果显示,所提方法显著降低冲突率,即使在任务数量大幅增加时,冲突率增幅也较小,展现出良好的稳定性和低冲突特性。

融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。

计及分布式储能的微电网群经济调度

为提高微电网群调度效率、减少微电网运行成本,首先构建了计及分布式储能的微电网群优化调度模型。该模型以包含风、光、储的3个子微网和网侧储能所构成的交流微电网作为调度对象。在满足功率平衡等约束条件下,对负荷侧储能充放电次数和单位时间内充放电功率进行限制;在考虑主网分时电价、系统发电成本,网侧储能放电成本条件下,采用遗传算法进行求解,得到计及分布式储能的微电网群经济调度方案,最终得到优化后的经济成本。算例计算结果表明,该运行调度模型可有效提高微电网群经济效益,从而验证了该模型的有效性。

用于提升风电消纳能力的高载能负荷调度策略研究

近年来,我国大力发展以风电为主的新能源发电,尤其是在我国风资源丰富的“三北”地区,但这些地区往往负荷需求量较小,与风电装机容量难以匹配,因此在我国“三北”地区存在大量弃风现象。为解决这一问题,文中介绍了用于提升风电消纳能力的高载能负荷调度策略。参与调度的负荷为两种高载能负荷,分别为电解铝负荷和铁合金负荷。根据两种高载能负荷的运行特性及调节特性,对其进行分类并建立数学模型,并根据两类负荷的不同特性,分别建立日前调度和日内调度的数学模型,通过算例验证了所提调度策略的有效性。

基于调控云的配网调度计划管控系统设计与实践

在全面推进新型电力系统建设中,配电网朝着有源化、多元化发展,配网新业态给调度管理工作带来深刻变化。随着有源配网调度业务工作量剧增、管理范围更大、对象数量更多,原有调度计划管控功能滞后、流程效率低下、数字化手段落后等问题日益凸显。文章以配网调度计划数智管控、提质增效为目标,依托调控云平台构建“144”调度计划管控体系,通过创新实施配网计划细化分类、主动管控、数智编排、精准执行、指标对标等管理,强化流程感知互动,数智赋能调度业务,建立全面科学评价考核标准。项目已在国网浙江省电力有限公司34家区县公司推广应用,取得良好的管理效益、经济效益和社会效益。