基于门机-多料斗-气垫输送机的散粮卸船智能化系统关键技术

针对散粮码头装卸作业过程中匹配最佳效率问题,开发基于门机-多料斗-气垫输送机的散粮卸船智能化系统,建立了数字化料斗和门座起重机多目标智能调度模型,可实现料斗智能检测、自主喂料、卸船智能调度作业。该系统可为船方和港方提供卸船过程动态数据监测和生产组织决策,实时、准确、高效配置生产作业资源。

于Multi-Agent的机场调度系统的研究

指出了现有的调度模式的缺点 ,提出了基于Multi-Agent的机场运营调度模型 ,并对Agent间协调与协作 ,时钟同步等关键问题的解决方案进行了阐述。

复杂型面智能生产单元任务-刀具联合动态调度策略

以复杂型面智能生产单元为背景,针对多机器的任务-刀具联合动态调度问题展开研究。通过分析复杂型面智能生产单元的作业流程和特征,建立任务-刀具联合调度问题的数学模型。结合通过对问题进行过程分解的方式构建一种组合规则调度算法生产框架,并通过在框架中嵌入启发式规则的方式生成72种组合规则算法。设计大量的算例测试集,通过对比、分析72种算法在差异化环境配置下的仿真结果,对比不同系统指标下算法的表现情况,发现基于FNOP规则构建的算法在75%的场景中均能取得较优的求解质量。研究成果为车间生产管理人员制定任务-刀具调度策略提供一定指导作用。

E-Aalo: 面向无先验知识Coflow的高效多级队列调度

过高的Coflow调度时间将会导致数据中心性能下降,如何减小数据中心中语义相关流(Coflow)的平均完成时间是目前数据中心网络流量调度需要解决的重点问题。为了降低先验未知情况下的Coflow调度的时间,提出一种面向无先验知识Coflow的高效多级队列调度E-Aalo(Enhanced-Aalo)。采用Coflow流量放置策略选择合适的节点减少Coflow中需传输的数据量,降低Coflow调度的平均完成时间。通过提前调度多级队列中低优先级队列流量进一步优化Coflow调度的平均完成时间。实验结果表明,与已有的Aalo方法相比,Coflow调度平均完成时间降低了12.28%,更接近先验已知情况下的最优调度。

引黄灌区多目标水资源优化配置-调度双层模型

为合理优化调配水资源,实现灌区综合效益最大化,以赵口引黄灌区二期工程为研究对象,构建多目标水资源优化配置-调度双层模型。采用遗传算法,优化求解得到2030年50%、75%、95%设计频率的灌区各用水户(居民与牲畜、农业、工业、服务业、环卫绿化和河湖生态)最优分配水量及渠系调水方案。研究结果表明:不同设计频率的最优水量分配方案均能满足灌区各用水户发展基本需求,居民与牲畜用水、工业用水、服务业用水均能优先得到满足,农业用水供需比保持在0.76以上;50%、75%、95%设计频率的灌区各渠道引黄水占比分别为46.61%、42.28%和48.58%。

考虑分级重构的配电网安全低碳两阶段运行优化方法

随着配电网拓扑结构的复杂程度提高,针对高比例可再生能源出力预测误差会导致配电网优化调度决策的准确性下降的问题,提出考虑分级重构方法的配电网安全低碳两阶段优化方法。首先,分析了配电网两类分级开关的影响程度和两阶段运行优化框架。其次,提出了配电网日前-日内两阶段优化方法,通过协调分级开关动作、储能系统、工业负荷需求响应等手段实现配电网最优化运行。然后,考虑到光伏出力在不同时间尺度上预测误差,分别构建了以低碳性为目标的日前全局低碳经济调度模型及以安全性为目标的日内滚动安全经济调度模型。最后,算例验证了所提模型能够在光伏高比例渗透背景下,有效支撑复杂配电网安全低碳运行。

大型梯级水电站枯水期多模式优化调度模型研究

针对大型梯级水电站枯水期调度面临的市场环境复杂、枯汛转换期来水形势多变等难题,提出了梯级水电站调度决策多模式自适应匹配方法,分别建立“无(消落)压力环境”模式和“有(消落)压力环境”模式下的优化调度模型,根据预报信息自动选择和灵活切换调度模式和目标,生成各电站水位动态控制和灵活调整策略。结果表明:“无(消落)压力环境”模式下可使流域发电量增加2.57%;“有(消落)压力环境”的“均匀突破”模式和“集中突破”模式下分别可增加发电量4.59%、5.32%,前者面临无法消落到位的风险更小,后者发电效益更大。该模型可有效降低枯水期消落和发电风险,提升流域整体发电效益,对于不同来水、发电等工况均表现出较好的适应能力和优化效果。

基于多级散列的动态流量调度方法

为保证数据中心场景流量转发的整体质量,在数据中心交换机上需要一个能够区分大象流和老鼠流的流量调度方法。目前,在设备上并没有对其区分,而是当作一种流量进行转发,无法保证用户的体验。本文提出一种基于大象流和老鼠流识别的调度实现方案(MHS),将链路提前规划为低时延链路和高吞吐链路,数据中心交换机将流量通过多级不平等散列表的方式进行记录,设置流量的阈值筛选出大象流,借助调度策略重定向到高吞吐链路,减少大象流和老鼠流相互影响。在可编程交换机上进行试验,结果表明该方法可以在数据中心高性能网络达到较好的效果。本方法与等价多路径路由(ECMP)在高速网络中对比,性能提升明显,队列长度比ECMP降低16%,时延降低20%。

机器人制造单元集成式工艺规划与调度方法

文章针对机器人制造单元集成式工艺规划与调度(RMC-IPPS)问题,并考虑其加工次序柔性、加工柔性及工序柔性,提出了一种多层级线性编码的方法,该方法能有效地将RMC-IPPS问题的解用简单的数据结构表示,并实现对问题的整体求解。同时,针对毛坯件/半成品在单元中的转运问题,设计了一种基于贪婪思想的机器人调度策略,该策略每一步都选择当前的最优状态,使生产周期尽量不因搬运工序的存在而产生过多延滞。最后,设计出一种基于外部档案库的NSGA-Ⅱ算法(M-NSGA-Ⅱ),该算法通过外部档案库对非劣解进行二次搜索,以避免种群多样性趋于单一,并通过基准实例与实际生产应用算例对所提方法进行验证,并将改进后的算法与其它算法进行对比。结果表明,相较标准NSGA-Ⅱ算法,M-NSGA-Ⅱ算法的覆盖率为100%;相较文献中的算法,M-NSGA-Ⅱ算法具有更高的覆盖率。

基于自适应大规模邻域搜索算法的多等级引航员排班问题

引航服务不仅是保障船舶和港口安全的必要手段,也直接影响船舶进出泊位的效率。本文聚焦引航服务日常运作管理中面临的引航员调度排班问题,考虑引航员等级、服务时间窗、航道宽度等现实因素,以服务延迟成本、引航员出工成本、引航员交通成本、单次服务成本和当日未服务惩罚成本的总加权成本最小为目标构建了一个混合整数规划模型。结合问题特征,本文选择采用自适应大邻域搜索算法对模型进行求解,并针对模型特点设计多种破坏算子和修复算子进一步提高算法的运行速度与精度。最后,本文通过一系列数值试验验证了算法的高效性和准确性,并通过参数进行敏感性分析给出相应的管理启示,为港口企业运营决策提供参考和建议,从而提高引航服务水平。

基于数据中台的面向多级调度管理业务数据资源检索方法

随着信息技术在电力行业应用程度的不断加深,再加之电力用户的急剧增加,致使多级调度管理业务数据资源体量呈现暴增的趋势,为其需求数据资源查询带来了较大的困难,故提出基于数据中台的面向多级调度管理业务数据资源检索方法研究。搭建电力行业数据中台,存储、管理多级调度管理业务数据资源,并应用深度学习模型分类处理数据资源,以不同类别数据资源特点为依据,结合层次化索引思想,构建双层索引结构,应用DTW算法度量数据资源索引之间的相似性,当相似性数值大于或者等于设定阈值时,确定其为数据资源检索目标,从而实现数据资源的精准检索。实验数据显示:提出方法获得的数据资源检索时间最小值为0.98 s,检索结果中正确数据资源占比概率最大值为98%,充分证实了提出方法应用性能更佳。

基于两阶段优化的多能源系统双层调度策略研究

【目的】为实现“双碳”战略目标,综合利用各种能源已成为必然的选择。近年来,研究方向已从单一的多能源系统(multi-energy system, MES)转向多个MES互联协同优化。由于互联系统的复杂性和不确定性,传统的优化方法已经不能满足隐私保护、灵活性和开放性的要求。为解决该问题,提出了一种基于双层两阶段优化的多能源系统调度策略。【方法】在下层,MES通过求解成本最小化问题,自主进行决策和管理。同时,采用滚动优化方法来处理负荷和可再生能源的随机性问题。此外,还提出了一种松弛存储互斥约束的方式,使目标函数成为凸函数,便于求解计算。在上层,建立了一个协调器,以最小化总成本的方式对互连的多能源系统进行协同优化,同时避免变压器过载。并且设置了3个案例对所提方法进行验证。【结果】结果显示:在案例1中,所提方法与次梯度的滚动交互控制方法的总成本相近,但前者迭代次数远少于后者;在案例2中,通过设定三种模式,验证了所提方法最高能100%消纳新能源,避免产生拥塞,而且还能综合利用多种能源之间的互补性以降低总运行成本;案例3表明松弛存储互斥约束后并不会出现违反约束的情况。【结论】结果表明:该策略能保证MES的信息隐私、处理负荷与新能源出力的波动性,而且还具有良好的准确性和弹性。该方法能将自主优化与协同优化相结合,提高了整个系统的运行效率,为实现多能源系统的优化调度提供了新的方法和理论支持。

时间窗约束下的电力多层级供应链均衡优化调度方法

针对电力多层级供应链均衡性易被破坏和电能调度负荷较大的问题,提出时间窗约束下的电力多层级供应链均衡优化调度方法。从电力多层级供应链库存、产品、需求、容量、输出量等方面,设计电力多层级供应链约束,将成本、需求和资金周转率作为目标,建立电力多层级供应链均衡模型;在时间窗约束下,设计时间窗约束函数,使模型处于均衡状态;采用IGA算法设计均衡优化调度流程,编解码电力多层级供应链均衡优化调度任务,计算任务适应度和平均适应度,通过选择、交叉和变异筛选调度任务个体,确定均衡优化调度依据,得到均衡优化调度最优解。实验结果表明,在调度电力多层级供应链时,该方法平衡了电能调度负荷,同一层级获取到的利润相差极小,从而保证了电力多层级供应链均衡性。

考虑系统实时响应风险水平约束的风–火–水电力系统协调优化调度

随着风电入网规模的日益增加,合理协调风电出力与传统电力能源已成为电力系统调度面临的一个新挑战。通过定义实时电力不足期望(real-time EDNS,REDNS)以衡量系统实时响应风险水平,在此基础上提出了实时响应风险水平约束,并将该约束纳入调度当中,与用确定性方法确定系统备用容量相比,采用REDNS水平约束可以使系统在调度周期内各个时段响应风险水平维持一致,自动调整系统备用容量。在风电优先上网的前提下,以降低系统运行的经济性指标和保证火电、水电机组平稳运行为目标,构建了风?火?水多目标协调优化调度模型。通过引进学习环节和构建独立的备用选择集改进多目标粒子群算法性能,提出了一种新的多目标粒子群算法(new multi-objective particle swarm optimization,NMPSO)。采用加入一个风电场的10机组测试系统进行了仿真,结果验证了上述方法和模型的正确性和有效性。

基于开放市场环境的多微电网系统优化调度方法

在开放的市场环境下,微电网不仅可与配电系统进行电能交易,微电网之间也可以进行电能交易。本文首先给出了含多微电网的配电系统电能交易规则,在此基础上提出了开放市场环境下的多微电网系统双层调度方法。下层是以各微电网自身收益最大化为目标的优化问题,对微电网内部各可控电源制定调度计划;上层通过配电调度机构对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调。经算例验证,该方法可有效解决多微电网系统优化调度问题,提升微电网的收益,有助于推动分布式能源和微电网的有序发展。

一种基于多优先级队列和QoS的服务调度策略

针对网格服务流程的特点,在多维调度策略分析基础之上,提出基于多优先级队列和QoS的服务调度模型,并给出划分逻辑子网的思想,为具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理.实验对资源调度公平性、服务请求响应时间等指标进行了测试,充分表明该调度模型的有效性.

面向多级中断系统的任务最差响应时间分析

针对航天嵌入式系统中存在多级中断情况下的时间分析问题,提出了中断与任务混合的响应时间计算模型。该模型中断与任务使用统一的优先级定义,将多级中断嵌套的响应时间分析与任务嵌套的响应时间分析相结合,推导出了混合模型下响应时间计算公式。并进一步比较了中断与任务的异同,阐述了公式中关键参数的含义与计算方法。最后利用开源的LEON3平台和Modelsim软件对所述方法进行了仿真验证,结果表明,任务最差响应时间过估小于5%,可以得到准确的分析结果,有较高的工程应用价值。

航空企业工装管理分层计划方法研究

对飞机制造企业的工装计划管理方法进行探讨 ,提出工装计划管理的一种新模式 ,即运用分层计划的方法将工装生产与产品的需求联系起来 ,目的是保证工装的准时交付 ,改变目前生产与需求相脱节的矛盾。同时通过对工装生产的资源状况的分析 ,找出薄弱环节 ,制定出与之相适应的计划安排 ,既满足工装的使用要求 ,又能保证有足够的资源以支持计划的执行。该方法的实施已收到了很好的效果。

基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术

在实际生产调度中,存在一类人员、设备、夹具、刀具等多级资源共同参与调度的情况.与传统的机加调度不同,此类调度问题增加了人员、卡具、刀具的约束.文中提出了基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术以解决此类问题.本技术主要包含应用遗传算法在满足匹配关系的多级资源之间进行动态组合,通过适应度计算保留质量好的多级资源组合及面向资源协调的多级资源工序调度时间处理,根据选定工序所需资源占用情况,寻找最早的工序插入的时间区域,并结合工程实例分析验证了该技术的有效性.

一种求解多执行模式资源水平问题的遗传算法

针对资源受限情况下多执行模式工程调度中资源水平问题的特点 ,设计了一种遗传算法。解的编码采用满足紧前关系的工作链表与工作执行模式链表结合的双链表结构 ,交叉算子采用修正的一点交叉算法。为保证收敛解的可行性 ,在适值函数计算时对不可行解进行惩罚。对标准问题库 PSPL IB中大量问题的求解实验结果表明 。