基于改进遗传算法的隧道多回路电缆群相序优化

隧道集群敷设电缆具有负载能力高、方便检修等优点,在城市电网中得到了广泛应用。为了充分利用隧道电缆群的输电容量,文中提出一种基于改进遗传算法和多物理场仿真的隧道多回路电缆群相序优化方法。首先,考虑隧道敷设电缆的电磁环境、散热环境以及交叉互联接地方式,建立隧道多回路电缆群电磁-热-流-路多物理场耦合模型;其次,在遗传算法中建立记忆种群,以减少联合仿真中调用有限元模型次数,提升计算效率;最后,以隧道电缆群线芯最高温度最小为目标函数,各回路电缆温度不超过90℃为约束条件,采用改进遗传算法对电缆相序进行优化。优化后文中算例的电缆金属护套总环流损耗下降了11.14%,电缆线芯最高温度下降了2.15%。研究表明,优化相序有利于改善隧道电缆群的散热,改进遗传算法大大减少了优化次数。

基于改进NSGA-3和不平衡潮流的配电网相序优化

低压配电网存在大量单相负荷,三相负荷不平衡会造成台区线路损耗增加,危害电网运行安全。提出一种基于历史数据的用户相序优化方法。使用台区用户的历史电压、电流数据构建台区不平衡潮流模型。针对台区一天内的运行状况建立用户节点电压平均不平衡度最小、台区线路损耗最小和换相次数最小的目标函数。提出含有正态分布交叉算子(normal distribution crossover, NDX)的改进非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-3,NSGA-3),对用户节点的相序进行优化,以获得较好的种群分布并减少优化时间。然后从解集中选择最符合条件的一组解作为换相策略。最后以安徽省某配电台区实际用户数据为例,验证了所提方法可以有效地降低三相电压不平衡度,减小线路损耗。

基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次,基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后,基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数,建立配电台区多目标相序优化数学模型,使用NSGA2对该模型进行求解,得到优化后各负荷接入相序。最后,通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损,验证本文所提方法的有效性。

基于相序优化的多相位模糊交通控制

针对单交叉路口进行模糊交通控制算法的研究。首先提出一个简化的交叉路口交通流模型 ,设计一种基于相序优化的模糊控制器 ,然后以车辆平均延误时间为控制目标 ,采用模糊控制器和相序优化器联合进行交通控制。前者用来决定改变当前绿灯相位的时刻 ,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位。仿真研究表明 ,该模糊控制器能更有效地对单路口进行多相位闭环控制 。

基于车流轨迹的交叉口相位相序优化

在城市交叉口信号控制中,相位相序的设计与通过交叉口的车流轨迹有着非常密切的关系,在不改变相位组合的情况下,合理的相位相序可使交叉口通行效率大幅度提升。本文通过对交叉口车流轨迹冲突点进行分析,在保证车辆安全通过的情况下,以绿信比最大为目标,建立相位相序优化模型。此外,文中以广州市某交叉口为例进行相序优化,使交叉口效率提高13.4%。

基于相序优化的干线绿波协调控制策略

干线绿波协调控制是解决城市道路交通问题的有效方法之一.基于交叉口的调查数据,提出适用于不同层次、不同特点的交叉口相位相序结构,建立相位差协调策略算法.利用相序的调整设计交叉口的配时优化方案,来实现干线道路双向绿波协调控制,最后进行了实际案例分析和仿真验证.结果表明,基于相位相序调整优化的控制策略,提高了干线的通行效率,减少了行车延误.

基于相序优化模糊控制的TSP系统分析

通过引入相序优化模块,运用模糊控制器和相序优化器联合对信号交叉口实现动态智能信号控制,设计了一种具备相序优化功能的TSP模糊控制系统,该系统不仅能有效地缩短车辆在信号交叉口的平均等待时间,实现公交车辆在时间通行权上的优先,还能较大幅度减少所有车辆在信号交叉口的平均车辆延误.

相序优化模糊控制在智能交通中的应用研究

根据平面交叉路口的智能交通信号控制原理,建立了一个交叉路口的交通流量模型,提出一种基于相序优化模糊控制的交通控制方法,以PCU(小客车当量)平均延误时间为控制目标实施控制。仿真结果表明,这种控制方法能使交叉路口的PCU平均延误时间明显减小,取得了较好的控制效果。

基于高压电缆载流量的同相多根并联电缆布置方式研究与相序优化

为了研究同相多根并联电缆不同布置方式的电缆群载流量,利用有限元软件COMSOL和MATLAB联合仿真,建立了同相多根并联电缆载流量计算模型;针对4种典型的布置方式,计算分析了电缆不同并联根数的子电缆负荷电流和电缆群载流量,并基于电缆群载流量最大,通过遗传算法对电缆相序进行优化研究。结果显示:采用正三角形排列方式的电缆群载流量高于水平排列,电缆回路采用纵向布置方式的电缆群载流量高于回路横向布置方式;对于同一排列方式的电缆,子电缆负荷电流分配不均匀程度越小,电缆群载流量越大;最优相序载流量分析表明,电缆最优布置为方式4(电缆回路纵向布置、电缆正三角排列),最优相序为ABC-BCA-ABC-BCA。

干道信号控制交叉口相位相序优化模型研究

干道常常被人们誉为"城市交通的大动脉",是城市内部的重要交通道路。交叉口作为干道与干道之间的关键节点,是实现不同道路连接的纽带,也是车辆持续通行的咽喉。对城市干道信号交叉口相位相序的模型进行研究,提出了相位矩阵的表示方法,并结合信号交叉口约束条件,使用MATLAB软件构造出干道交叉口的相位相序结构优化算法,采用遗传算法计算原理得到最小总延误。同时,通过模型计算输出信号交叉口新的相位相序及有效绿灯时间组成新的配时方案,结合城市干道信号交叉口实际采集的数据,在MATLAB构造的目标函数值中与实际信号配时进行对比验证,最后运用VISSIM仿真软件对优化的相位相序方案进行仿真验证分析,与实际相位相序方案的平均延误进行比较。结果表明,新的相位相序方案达到了减小信号交叉口路网平均延误的目的,从而提高城市干道的通行能力。

基于蚁群算法的三相不平衡相序优化策略研究

针对配网台区三相不平衡造成电压偏移、线损加剧问题,提出一种基于蚁群算法的配网台区相序优化方法。通过Matlab程序进行仿真验证,仿真结果表明本方法收敛速度快,能给出最佳相序优化方案,降低配网台区线损,改善三相不平衡状况。

网联环境下基于可选相位优化框架的公交信号优先

提出了面向公交信号优先(TSP)的可选相位优化框架,并开发了实时公交信号优先算法。对双环相位结构进行改进,通过加入数个可选公交相位组成多种相位配置场景,可融合相位的重现、调换和插入等多种调整功能,实现绿灯时间、周期和相序同时优化。建立混合整数线性规划模型,设计基础配时偏差线性化表征社会车效益,降低计算复杂度。案例研究显示,提出的算法与主动优先相比,公交的延误和停车次数分别降低33.1%和15.1%,社会车方面分别降低17.7%和12.6%。

基于云遗传算法的信号交叉口相序相位优化

交叉口是影响通行效率的关键场所,为更好地提高路网通行能力,提出利用云遗传算法对信号控制交叉口的相序相位及信号配时组成方案进行优化。首先,运用MATLAB构造出交叉口的相序相位优化模型;其次,利用云模型改进的遗传算法计算得到最小总延误,同时输出最小总延误下的配时方案;最后,将得出的结果与现状和传统遗传算法得出的信号配时方案进行对比验证,并运用VISSIM对3种信号配时方案进行仿真验证。结果表明,云遗传算法得出的优化方案能更好地减小交叉口延误,提高交叉口通行效率。

500 kV/220 kV混压同塔四回路最优相序研究

同塔多回线路相序的选择需对多项电气与电磁指标进行综合考虑和协同优化。以电网安全稳定运行为出发点,首先梳理了电气不平衡度控制指标,建立了一套以输电网络电能传输效率最高为优化目标,以各项电压和电流不平衡指标必须满足安全限值为约束条件的数学模型,并采用数值方法对混压四回路1 296种相序进行遍历求解,得到电气不平衡最优及次优的若干个相序方案;然后对电气不平衡优化相序的电磁环境指标、感应电压和感应电流指标进行了协同分析和评估;最终确定优化相序方案综合可行性和合理性。通过典型500 k V/220 k V混压四回路案例验证了模型和算法的有效性。

基于可变相序的多相位交叉口信号的模糊控制

根据城市交通中交叉口处各车道车流量时刻变化的特点,在对绿灯的延时进行模糊控制的基础上,综合考虑各相位的延误次数,对下一放行相位的选择亦进行模糊控制。提出一种基于可变相序的多相位交叉口模糊控制方法,合理选出优先权较大的相位作为放行相位。该控制方法可有效提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。

基于空间分布和时序特征的配电网台区三相不平衡调整方法

低压配电网存在大量时空分布不平衡、特性各异的单相源荷,导致三相不平衡问题突出,且传统的三相不平衡治理仅关注变压器关口的负荷平衡,忽视了配电网主要馈线的平衡状态,配电网内部的三相不平衡治理成效不佳。为此,提出一种考虑单相源荷电量时序特征和空间分布的配电网台区相序调整方法。首先,对配电网进行治理节点区域划分得到节点网络图,并提出从台区末端节点由后往前逐级进行叠加治理的三相不平衡调整方案。接着,采用模糊C均值聚类算法(FCM)对各个节点区域进行电量时序特征提取与负荷分类,建立基于典型负荷的三相不平衡优化模型。然后,针对此优化模型仅关注三相功率大小的平衡关系,提出一种改进文化基因算法对模型求解。最后,在MATLAB中建立仿真验证模型。结果表明,所提方法有效降低了配电变压器关口和主要馈线的三相不平衡度。

基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型研究

针对模糊控制在城市交通信号控制中的应用,提出了基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型.首先在阐述路口交通信号控制基本机理的基础上提出了交通需求强度的概念来表示路口交通信号控制的需求问题.在此基础上提出了多层模糊控制模型,第1层用来判断路口的交通需求强度;第2层为相序优化层;第3层为绿灯时间优化层.通过与多方案选择的定时控制相比较,仿真结果表明所提出的多层模糊控制模型具有相对较好的控制效果.

快速路出口匝道下游交叉口配时模糊控制

为解决城市快速路出口匝道及其衔接交叉口区域交通拥堵局面,提出了快速路出口匝道下游信号交叉口配时模糊控制方法.设计了相位绿灯延时模糊控制器和相序优化模糊控制器,实现了信号交叉口各相位绿灯时间的优化及相序的优选.结合MATLAB语言对该方法进行了程序设计与仿真.仿真结果表明:该方法在控制效果方面明显优于定时控制方案,有效地缓解或减少了出口匝道及其衔接下游交叉口区域由于配时不合理而造成的交通拥堵.该成果可为交通控制或指挥管理部门在交通拥堵治理方面提供有效的控制方案与手段.

基于排队消散模型的干线协调控制

干线协调控制是解决城市道路交通问题最有效、最便捷的方法之一。基于交叉口的数据采集,提出适用于不同层次、不同特点的交叉口相位相序结构,进行干线动态协调控制。利用排队消散时间进行周期优化以及修正相位差,实现干线道路动态绿波协调控制的灵活性和时效性。最后通过银川市具体案例分析和仿真验证。结果表明,基于排队消散模型的干线协调控制,绿波协调控制更简捷有效。

主干道动态协调控制方法研究

针对干线交通双向绿波协调控制中的相位冲突问题,提出了一种主干道动态协调控制方法。根据交通路口关联度计算方法将主干道划分为若干个控制子区;根据划分好的控制子区,计算出控制子区控制参数和控制子区间的协调控制参数:其中,针对我国城市交通流特点,对韦伯斯特周期公式进行修正,并设计了一种支路相位排前可行度函数用于各个路口相序进行优化,依此根据一段时间内的交通流信息计算出所有控制参数,包括公共信号周期,各路口的绿信比,各路口的相序以及所有路段的引导车速。仿真结果表明,该方法比分散控制能有效地提高主干道的行车速度,能够有效降低干线的通行时间。