基于改进生物迁徙算法的双资源柔性作业车间节能调度问题

节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基于工件-机器-工人的三段式编码方法表示调度解,并设计了一种种群初始化方法,以改善初始调度解的质量。考虑到基本生物迁徙算法无法直接应用于离散车间调度问题,提出一种基于交叉操作的离散迁徙算子,使算法能够直接在离散调度空间内进行搜索。此外,在迁徙算子中引入转换概率动态调整策略,以平衡算法探索与开发能力,另外增加了一种记忆池机制,避免算法过早收敛。对于个体更新算子,设计了一种局部搜索算法嵌入其中,以增强算法局部搜索能力。大量实验结果表明,MBMA算法的计算结果优于其他算法。

制丝线主机预热与生产线运行时间的匹配性研究

为解决主机设备预热与生产线运行时间的不匹配,消除因主机与生产线运行时间不匹配带来的设备空转等待和物料水分过多散失的问题,项目组开展优化其匹配性的研究。统计物料出柜时间与主机设备预热时间之间的关系,建立主机设备与辅连设备运行的时间模型,并利用自动控制程序实现辅连设备的启停和主机预热启动时间的计算和提示功能,达到优化时间匹配的目的,进而提升设备运行效率、减少能源浪费、保障产品质量稳定。

协作配送中多车型和顾客时间窗对企业成本节约的影响研究

协作配送是实现企业降本增效的重要途径。传统研究多假设联盟车辆同质且未考虑顾客时间窗,但实际中联盟企业的车辆异质以及顾客对配送时效的要求普遍存在。本文考虑每个企业的多车型以及企业之间车型的差异、顾客期望时间窗,建立了以一次性生成2n-1(n为企业数量)个子联盟对应协作配送问题的数学模型,利用自适应大邻域搜索算法求解最优路径,运用Shapley值法分摊大联盟总配送成本。通过设计并求解多组算例,本文验证并探讨了各企业参与协作所实现的经济效益,重点分析了车辆多样性和顾客时间窗对大联盟及每个成员配送成本节约的影响。结果表明:在时间窗约束下,车辆装载能力不完全相同的企业协作配送能够保证货物准时送达,提高车辆平均装载率并减少49.55%~72.77%的配送成本;与大联盟中所有成员均拥有相同的车型相比,某个成员新增一类不同车型有益于减少大联盟的协作总配送成本,降低该成员在大联盟中分摊的成本及分摊比重;某个成员所服务顾客的期望时间窗数量越少或该成员的顾客期望等待时间越长时,不同顾客时间窗之间的协调程度越高,大联盟的协作总配送成本、该成员的成本分摊及分摊比重越小。

市域快轨快慢车模式越行节省时间研究

不同于地铁制式,市域快轨是轨道交通建设为满足通勤化、大运量、快速度需求发展到一定阶段产生的新型式,其快慢车运营模式势在必行。为此,在既有研究的基础上,综合考虑运营模式、越行速度、越行站站型、道岔型号等因素,对市域快轨快慢车运营模式下的越行节省时间计算方法展开研究,形成计算方法。以国内某市域快轨为基础建立仿真模型,通过OpenTrack仿真技术验证理论计算结果,得到如下结论:当越行速度介于60~120km/h之间时,追踪模式下快车跳站运营,每跳一站相比慢车停站的节省时间(含慢车停站时间)介于37~55s;越行模式下快车越行运营,每越行一站相比慢车停站的节省时间(含慢车停站时间)介于69~87s。与仿真结果相比,理论计算平均误差不超过3%。研究成果可为市域快轨快慢车运营时间效益分析提供参考。

基于TIMES模型的北京市节能减排分析

为研究北京市未来节能减排的政策措施,以国际上流行的综合能源优化模型TIMES(The Integrated MARKAL-EFOM System)为分析工具,构建了北京市节能减排数据库,设计了基准情景和包含清洁能源改造、建筑节能及提高能效的深度节能减排情景,并对不同情景下的节能减排进行了对比和分析.结果显示,当前的能源效率和能源结构不能满足北京市节能减排的要求和能源环境的发展目标,大范围实行清洁能源改造和建筑节能才能有效控制能耗,减少大气污染排放.

基于Kubernetes的集群节能策略研究

在Kubernetes中,HPA具备自动扩展Pod的能力,它可以根据流量的波动情况,在高峰时增加Pod数量以应对需求,而在低谷时减少数量以节省资源。然而,由于HPA是根据当前Pod的性能指标来进行扩展的,当流量激增时,可能会对应用服务的可用性产生不利影响,并且当压力较小时,算力资源的空载会导致电子资源的浪费。针对上述问题,研究并验证一种基于时序预测的集群资源自动缩放与智能休眠唤醒策略,使用GC-TimesNet模型对集群资源的使用情况进行预测。当资源利用率较低时,计算出需要关闭的算力节点数量,将这些节点设置为不可调度状态,并驱逐节点现有的Pod,然后将这些机器置于睡眠状态。相反,当资源需求增加时,会唤醒足够数量的机器,并通过HPA控制器增加所需数量的Pod副本。实验结果表明,该策略能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,结合实施智能的休眠与唤醒策略,提升优化集群的运维管理能力,最大程度地提高计算资源的利用率,为降低集群能源开销提供数据支撑,实现节能减排。

城轨列车深度强化学习节能优化控制方法

为提高城轨列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)的控制性能,针对城轨ATO目标速度曲线追踪控制方法中工况切换频繁、牵引能耗高等问题,以列车准点、精准停车和能耗为优化目标,设计了一种以时间冗余(Time Redundancy,TR)规划参考系统为主动约束的列车深度强化学习DQN控制方法。建立了城轨列车动力学模型和多目标优化适应度函数;定义了TR规划参考系统约束下的DQN列车控制器,并对控制器中的动作空间和奖励函数进行设置;最后规定了列车控制器神经网络更新方法,利用随机梯度下降算法更新Q网络参数。结果表明:加入以TR时间规划参考系统为约束的TR-DQN算法提高了DQN迭代收敛速度以及迭代训练过程中的稳定性;TR-DQN动态调整列车运行策略的控制方法相比传统目标速度曲线追踪PID算法能耗降低12.32%,列车站间工况切换频率较低;针对设置的3种不同站间规划时间,列车牵引能耗依次降低7.5%和6.4%,列车站间工况动态切换频率和牵引能耗随行程规划时间增大而降低。

大型市政工程深基坑支护设计优化与应用研究

市政工程深基坑支护设计优化多偏重于缩减构件尺寸和数量等直接成本,而忽视缩短工期带来的间接效益。以湖北省武汉市黄孝河CSO调蓄及强化处理设施深基坑项目为背景,详细阐明了从结构平面、支护体系、支撑体系和降排水等方面的优化思路,打破了传统“流程式”的设计思路,为深基坑支护创造敞开式作业条件,以便各专业施工作业,可从多维度节省工期,其产生的经济效益、社会效益和环境效益显著。

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进:对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。

水质分析滴定法滴定方式的改进

滴定分析是一种定量分析手段,为了得到准确的分析数据,传统滴定分析长时间的实验操作对化验员的身体伤害很大。基于此,采用滴定器和磁力搅拌器配合使用,改进传统滴定方式,减轻滴定操作对化验员身体的伤害,节省时间,优化改进取得显著成效。

一种实现无线设备机房空调节能的智能化方法

在无线主设备机房的总能耗当中,空调能耗占据着较大比重,而目前对机房空调的管控较为粗犷,造成较大的能源耗费,不符合当前国家绿色节能发展战略。本文对无线机房情况进行详细分析,设计出一套针对无线机房空调的节能方法,包括数据采集分析、场景划分、时序预测与策略生成、后期监控等完整生产流程的方案,实现空调节能配置的实时化、精细化与智能化。该方案试点效果显著,具有很高的推广应用价值。

复合式破碎机在中煤再选工艺中的应用

为了充分利用炼焦煤这一稀缺资源,针对炼焦煤解离、分选、回收等关键技术进行研究,破碎解离是分选、回收的前提,目前选煤厂采用的破碎设备破碎比小,需要多次破碎,甚至磨矿才能实现中煤的解离。复合式破碎机结合反击式破碎机、锤式破碎机和环锤式破碎机的特点,能够对炼焦煤选煤厂的中煤进行深度破碎解离,一次破碎就能够达到解离的效果。破碎机能耗低、投资低,为充分回收炼焦煤这一稀缺资源创造了条件。

H形双排桩结合大角度锚索在软土基坑中的应用

依托天津某实际案例,将单排灌注桩结合钢支撑方案优化为H形双排桩结合大角度可回收锚索方案。实际应用表明:通过采用H形双排桩结合大角度旋喷可回收锚索支护体系,可有效利用下层力学性质较好的土层,提供较大的锚索承载力;同时桩身内力更加合理,可降低造价;另外可避免支护结构出红线问题,便于土方和结构施工。

井下四驱电动运料车最优滑转率控制研究

针对井下矿用四驱电动运料车续航里程不足的情况,对影响因子滑转率进行研究,通过对驱动电机的电压、电流、编码器等参数进行计算,实时识别出四驱电动运料车的最优滑转率,然后根据实际道路情况,通过模糊控制器将车辆的滑转率控制在最优滑转率附近,最后通过软件进行了仿真。结果表明,该模糊控制器能够将实际滑转率控制在最优滑转率附近,降低不必要的轮胎摩擦损耗,实现节能目的,为解决井下四驱电动运料车续航里程不足问题提供了新的解决方案。

基于时变非线性特征和状态变量的农田灌溉节水控制方法

常规的农田灌溉节水控制,主要采用影响因子分析模拟农田灌溉精度得出农田灌溉节水控制方案,忽略了实际农田土壤的液限和塑限变量对控制方案造成的影响,导致节水控制结果的节水系数较低。提出了基于时变非线性特征和状态变量的农田灌溉节水控制方法。该方法计算农田土壤的基础参数分析时变非线性特征,根据分析所得的特征计算约束条件,建立目标约束函数,构建出农田灌溉的节水控制模型,计算农田土壤液限和塑限的状态变量重新演化模型的目标约束条件,得出最终的农田灌溉节水控制方案。试验结果表明,所提方法应用后得出的节水控制结果,表现出节水系数较高,均值达到0.477,节水效果较好,满足农田灌溉的现实应用需求。

碳流排放追踪下的电力系统源荷多时间尺度节能调度方法

为促进电力系统运行过程中的节能减排,提出碳流排放追踪下的电力系统源荷多时间尺度节能调度方法。分析碳流排放追踪下电力系统固定运行模式与灵活运行模式,通过灵活运行模式调节碳捕集设备的捕获水平,基于碳流排放追踪下电力系统的各运行模式,构建日前-日内-实时多时间尺度节能调度模型。该模型以电力系统成本最优为各时间尺度调度模型的目标函数,并设定约束条件;采用改进的多目标粒子群算法或标准粒子群算法,逐级求解所构建的多时间尺度调度模型,完成多时间尺度节能调度。实验结果显示,在不同运行场景下,该方法能基于电力系统源荷可调节的资源调度优势,实现电力系统节能、减碳的调度目标。

火力发电厂分时线性智能吹灰模型的应用

基于长短期记忆(LSTM)算法对结渣过程进行建模,开发炉膛水冷壁结渣监测模型,并且开发了基于分散控制系统(DCS)的锅炉智能吹灰系统。该系统实现了锅炉运行时的智能吹灰、自动疏水和自动投停过程,保证了锅炉受热面的安全,在某热电厂启用智能吹灰方法后,吹灰总频次显著降低,有效地降低了吹灰器投运频次和吹灰蒸汽消耗量,降低了排烟温度。

考虑时序特性的含分布式电源的配电网综合节能潜力评估

为响应双碳政策,提出了考虑时序特性的含分布式电源的配电网综合节能潜力评估方法。考虑不同种类负荷的时序特性,并根据K-Medoids算法提取分布式电源出力的经典场景以减小计算负担,提出了四种不同的节能降耗方案,以及涉及网损与电压质量的节能潜力指标。以IEEE34节点配电网系统为算例,通过潮流计算得到节能潜力指标,对比了不同季节下四种节能降耗方案的节能效果。

基于激光测距技术的带式输送机集控技术研究

基于矿井当前带式输送机的能耗状况分析,基于激光测距技术这一基础理论,重点研究了基于激光测距技术的载荷检测原理,使实时检测带式输送机上的煤流状态和载荷分布情况成为可能,进而设计并应用了带式输送机集中控制系统检测装置,验证了系统的精度及节能效果,实现了预期目的。

基于概率性分析的混合关键级系统节能调度算法

针对混合关键级系统中的固定优先级任务节能问题,文中提出了基于概率性分析的混合关键级系统节能调度算法。混合关键级系统的实时性要求使得系统建模和分析偏向于较坏的情况。该类系统中出现任务超限的情况相对较少,易存在资源配置过度问题。通过DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling)技术和混合关键级系统调度算法相结合的方式挖掘空闲时间,从而在保证系统实时性的前提下降低系统的能耗。利用MCSIMU仿真软件对所提算法进行了仿真验证,实验结果表明,对于固定优先级任务与未使用节能调度算法相比,固定优先级节能调度算法的节能率可达45%。