“双减”背景下小学四年级语文作业分层设计的优化路径探析

随着“双减”政策的推行,小学语文作业设计面临着新的要求和挑战?本文以小学四年级语文作业为例,探讨在“双减”背景下如何优化作业分层设计的相关路径?本文首先分析了当前小学语文作业存在的问题,包括缺乏针对性?作业量与质失衡以及缺乏系统性?随后,根据《意见》指导原则对小学语文作业分层设计的原则与要求进行阐述?并基于此,提出针对性的优化策略,如遵循“双减”政策提高作业质量?结合实际学情实现作业难度分层?控制作业总量实现作业量分层?引入多元智能实现形式分层以及优化作业评价实现批改分层?旨在为小学语文教师提供有效的作业设计参考,促进学生的个性化和全面发展?

港口大规模冷箱负荷群用电的一致性分层优化调度方法

为解决港口大量冷藏集装箱负荷群优化调度面临的优化效果与计算效率难题,该文提出冷箱集群分层迭代调度架构及多智体制冷效率一致性优化策略。建立考虑热动态过程的冷箱负荷用电模型,并根据用电特性将冷箱聚类为集群,降低冷箱控制维度与信息交互量级。建立冷箱动态电价与集群用电功率迭代优化的预调度模型,提出冷箱制冷效率主从一致性的功率动态分配算法,冷箱个体根据电价、温度、制冷限值主动响应预调度策略,实现大规模冷箱自趋优运行和负荷功率有序转移。以日照港为算例,所提方法可将用电成本降低12.5%,计算效率提升4倍,优化结果与全局优化的偏差仅为0.5%,实现了大规模冷箱群高效优化。

基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

基于Pareto最优解的河北南网分层分区方案优化

随着电网电压等级逐渐提高,电磁环网的出现给电网安全稳定运行带来隐患。分析了河北省南部电网概况,指出了河北南网合环运行存在使500 kV主干网架输送能力得不到最大限度发挥、短路电流过大、电网运行经济性差、调度困难、容易引起系统振荡等问题。针对"十一五"规划提出的解环方案,将全网分为5个供电区并解开各供电区断面之间的500 kV/220 kV电磁环网进行校验。基于Pareto最优概念对该方案进行多目标优化,对比了优化前后电网各项重要指标,给出详细解环时间及扩建变压器的建议。

GA与分层优化结合的掺水集油工艺参数优化

为降低进入特高含水阶段油田的掺水集油能耗,对掺水集油工艺参数进行优化。以掺水温度、掺水量、掺水压力为外层决策变量,加热炉和掺水泵运行方案为内层决策变量,以掺水集油工艺综合能耗最低为目标函数,建立掺水集油工艺参数优化模型。提出了一种遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与分层优化结合的求解策略,将掺水温度作为染色体上的基因,先优化个体对应加热炉和掺水泵运行方案,得到个体对应的最小集油能耗,再通过种群的不断迭代进化,得到掺水集油工艺的最优参数。研究结果表明,与优化前相比,掺水温度降低8.3℃,掺水量减少131.6 m^(3)/d,掺水压力降低0.15 MPa,集输吨液综合能耗降低13.64%,优化效果良好。研究成果可为进入特高含水阶段油田降低掺水集油能耗提供借鉴。

集成差异化建筑集群的微网系统分层分布式优化调度

针对差异化绝热性能建筑集群与微网系统间的协同互动,提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的分层分布式优化调度策略,在实现微网高效、经济运行的同时,充分考虑不同建筑集群的差异化利益诉求和隐私保护需求。首先,考虑多主体利益诉求,构建了集成差异化绝热性能建筑集群的微网系统分层调度模型。在上层,微网系统运营商(MSO)通过优化购电功率、售电功率和售电价格,最大化其收益;在下层,采用热阻-热容网络对建筑的热动态过程进行差异化建模,建筑集群用户通过优化暖通空调系统送风温度和购电价格,最小化其用能成本。然后,考虑数据隐私性需求,采用ADMM进行分层分布式求解。通过引入虚拟变量拆分上层MSO和下层建筑集群用户子问题,并耦合上下层优化变量,根据ADMM进行局部更新和交替迭代,得到全局优化解。为确保算法的收敛性,利用McCormick包络松弛方法将子问题转化为凸优化。最后,通过算例分析验证了分层分布式优化调度策略的合理性和有效性。

Pareto解集旋转的分类多策略预测动态多目标优化

为更有效地解决Pareto解集(Pareto set,PS)旋转的动态多目标优化问题,提出PS旋转的分类多策略预测方法(rotation-based forecasting method,RFM)。将PS的旋转类型分为PS中心点旋转、PS原点旋转和非标准旋转;针对以上不同的PS旋转类型,自适应地选择合适的预测模型,建立不同点集的时间序列,为后续进化提供初始种群。引入拉丁超立方策略(Latin hypercube strategy,LHS)生成的随机种群与上述预测种群共同构建新种群,保证种群的多样性。为验证算法的有效性,将RFM算法与DNSGA-II、PPS、SPPS和MMP算法在8个标准的动态测试函数上进行实验对比。实验结果表明,RFM算法取得了6个最优IGD值、7个最优SP值、3个最优MS值,证明了RFM算法可以更有效地解决基于PS旋转的动态多目标优化问题。同时验证了RFM算法的普适性,在FDA系列函数上进行实验对比,实验结果表明,该算法在处理非旋转的动态多目标优化问题中仍具有较优性能。

基于Pareto-GA多目标的企业管理系统优化研究——以某造纸厂为例

传统造纸厂管理优化通常只针对单一目标,忽略了质量和安全等重要方面。因此,提出了一种面向造纸厂的多个目标优化方法,并结合Pareto排序以及遗传算法搜索机制改进的Pareto-遗传算法作为求解方法,以实现对造纸厂监管系统的优化设计。研究结果显示,使用Schaffer's F6 Function进行测试时,改进的Pareto-遗传算法在72次迭代后达到最大适应度值0.93,优于其他两种算法。进一步将工期、成本、质量和安全多目标问题分解为两个子问题,成功获得3组Pareto最优解,为管理者提供不同需求下的优化方案。同时,提出的造纸厂管理系统优化设计方案能够提升造纸厂管理的效率和安全性,具有重要的理论价值和实际应用前景。

含电动汽车的主动配电网多目标分层优化调度

为了协调电动汽车车主和主动配电网2个不同主体之间的利益关系,针对电动汽车接入后主动配电网的优化调度问题,文中提出一种考虑电动汽车充电综合满意度和主动配电网运行效益的多目标分层优化方法。上层模型注重最大化电动汽车车主的充电利益,采用归一化法向约束法求解电动汽车的最优充放电计划,并将其输入下层优化模型。下层模型旨在最大化主动配电网的运行效益,根据电动汽车的充放电计划调整可控分布式电源的输出功率,采用二阶锥松弛转换法和带权极小模理想点法求解该非线性多目标问题。仿真结果表明,所提含电动汽车的主动配电网多目标分层优化方法能够在促使电动汽车充电综合满意度超过0.9的同时,减少有功网损约94.12%、运行成本约30.90%,实现电动汽车车主和主动配电网的双赢。

考虑车钩力约束的重载列车运行优化分层框架与迭代求解方法

重载列车具有超长编组、超大载重、运行线路复杂等特点,不合理的操纵易引起车钩力过大,甚至造成断钩或脱轨。为实现重载列车操纵在线优化,保障列车安全平稳运行,提出一种考虑车钩力精细化解算的速度曲线优化分层框架与迭代寻优算法。框架顶层基于等效的列车运行线性模型,将列车运行多目标优化问题转化为二次规划问题,实现操纵工况序列的快速求解;框架底层采用纵向动力学模型,刻画列车运行中的车钩力分布特征。迭代寻优算法将列车纵向冲动作为迭代终止判断条件,针对不满足车钩力约束的局部区段,对多目标优化模型中的牵引/电制动力约束进行动态调整,最终得到列车优化操纵曲线。采用实际线路2万t重载列车数据进行仿真分析,验证了本文所提分层框架和迭代算法可实现重载列车运行多目标优化问题的有效求解。

基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略

中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。

含分层储能的冷热电联供系统运行优化

为提高冷热电联供型微电网对可再生能源的消纳能力,解决源-荷的不确定性使得系统运行稳定性降低的问题,提出含分层储能的三级混合时间尺度滚动优化方法。日前优化目标为日运行成本最低;日内上层以燃料成本和蓄热罐功率变化惩罚成本最低为目标对冷热能进行优化,下层以电网交互成本和蓄电池功率变化惩罚成本最低为优化目标对电能进行优化;实时电系统反馈以电系统削峰填谷作用量和功率波动量最低为优化目标;得出最优的系统中各设备的出力计划。结果表明:该优化方法和分层储能能够有效达到削峰填谷的作用,各设备功率波动率均处于较低水平;冬季典型日的日运行成本比日前成本有所降低。

计及电解铝高耗能负荷调控和火电深调的高比例风电系统分层优化策略

对于高比例风电系统,风电出力典型的随机波动性和反调峰特性极大增加了其调峰负担,火电机组深度调峰虽已常态化,但系统调峰资源仍显不足,弃风问题有待解决。提出利用电解铝高耗能负荷(electrolytic aluminum energy-intensive load,EAL)作为新的调峰资源参与电网调度。首先,根据电解铝高耗能负荷的真实生产调节特性,耦合电流、温度及产量等多种因素,建立电解铝负荷参与电网调峰的精细化调节模型;然后,结合火电机组深度调峰模型,以系统弃风量最小和运行成本最小为目标,建立电解铝负荷和火电深调联合调峰的分层优化模型;最后以某实际区域系统为例,采用商业优化软件GUROBI进行求解分析,验证了所提方案可大幅减少系统弃风量,改善系统调峰运行经济性,并优化了火电机组深度调峰结构和发电经济性。

基于自组织映射和K-means聚类的分层设计空间动态缩减方法及其在船型优化中的应用

[目的]基于CFD的船型优化由于其高维、计算昂贵、“黑盒”等特点,通常会存在优化效率低,优化质量差的问题。针对以上问题,基于自组织映射方法和K-means聚类提出分层设计空间动态缩减方法(HSRM)。[方法]利用K-means聚类算法,对自组织映射方法的可视化结果进行聚类,并提取感兴趣的区域。通过该方式,可在船型优化过程中,对样本仿真数据进行数据挖掘、提取设计知识、指导设计优化,以提高优化质量。最后将该方法应用于7500吨级散货船的船型优化设计过程以验证有效性。[结果]结果表明,利用传统粒子群优化算法(PSO)和HSRM得到的优化船型总阻力分别降低1.854%和2.266%,HSRM能得到更高质量的优化解。[结论]所提出的方法可以指导优化算法向着最优解的方向进行寻优,有效提高优化效率和优化质量。

基于电磁-热-力多物理场仿真的铁心电抗器结构参数分层优化方法研究

为了解决干式铁心电抗器多目标优化设计存在的不足,提出一种基于灵敏度分析的分层优化方法。首先,根据铁心电抗器的结构参数建立仿真模型,获得了电抗器电磁、温升和振动特性,在此基础上,基于多物理场仿真和拉丁超立方试验设计方法,结合灵敏度分析技术,得出结构参数对电抗器各性能目标的影响规律;其次,建立了铁心电抗器多目标优化模型,将优化目标与结构参数划分为2个层次,进行降维处理;最后,采用响应面法(RSM)和NSGA-Ⅱ算法分别获得了分层后最佳的铁心和绕组结构参数,并通过仿真验证优化方法的有效性。结果表明该方法能有效提高干式铁心电抗器的各项性能同时控制成本和损耗,可为铁心电抗器向质量效益型和绿色低碳型转变提供借鉴和参考。

多目标算法分层优化策略在开关磁阻电机中的应用

针对电机多参数多目标协同优化较为复杂的问题,提出了基于非支配排序遗传算法分层迭代优化的思想。首先,介绍定子分段混合励磁开关磁阻电机的设计流程和工作原理。其次,选择电机的待优化参数和优化目标,并引入Pearson相关系数分析电机参数与优化目标的相关性,根据相关性结果对待优化参数进行分层;建立各层优化参数与优化目标的非线性模型,将非线性目标模型引入多目标优化算法。最终,在Pareto前沿中选取最优个体,完成对电机结构参数和控制参数的分层迭代优化,确定电机的最优结构参数和控制参数,并通过有限元分析软件进行验证。相比较于初始模型,优化后电机的效率略有提高,平均转矩增加12.44%,转矩脉动减小64.96%。根据最优参数制造出实验样机,实验结果验证了优化设计的有效性和优越性。

基于Pareto控制的多目标PSO算法在铣削参数优化中的应用

工艺参数是影响零件加工质量和效率的关键因素,工艺参数的优化和调节是改善加工工艺的最有效方法。针对铣削加工参数优化问题,提出了一种基于应用实例的多目标切削参数优化方法。首先,以材料去除率、切削力和刀具寿命为目标函数,建立了统一的切削工艺参数多目标优化数学模型。随后,使用切削数据对目标函数进行组合,建立了该问题的数学模型,研究了适用的求解方法以获得最优解,并通过实验验证了参数优化的有效性。该方法可为加工参数的选择提供指导和依据。

有缆式第四代智能分层注水技术优化及现场应用

青海油田注水开发油藏类型多,非均值性强,开发矛盾突出,在精细注水实施过程中测调工作量和测试力量不足,由于井况条件产生的测试遇阻问题也未能有效解决。为此油田引进第四代分层注水工艺,不需要投捞测试仪器,解决了仪器遇阻、遇卡的问题,优化电缆密封方式、研制电缆直穿式封隔器和远程通信及控制技术,实现了对注水层段在实时在线调控,为油田开发提供了技术支撑,为后续工艺升级提供了基础。有缆式智能分注技术在青海油田实施45口井,最大分注级数为5封5配,最大下深2033.5 m,施工层段密封率达到100%,单井调配时间相比桥式偏心提高了6倍,测试成功率达到100%。

高比例可再生能源电力系统源荷储联合调峰分层优化运行

高比例可再生能源接入电网给电力系统调峰经济性运行带来巨大的压力。为此,提出一种计及需求响应的源荷储联合调峰分层优化运行模型,优化电力系统调峰的经济性运行。首先,以需求响应的净负荷优化曲线与新能源发电预测曲线拟合程度为上层目标函数,以各机组联合调峰运行总成本最小作为下层目标函数。其次,考虑影响系统运行安全与调峰相关的约束条件,以供给某区域电源系统为例,对比分析传统调峰与电源侧联合调峰方案,以及在负荷侧加入需求响应后的联合调峰的优化结果。最后通过仿真后的数据对比发现,电源侧联合调峰的成本比传统调峰的成本要少的多,加入需求响应后的联合调峰能实现风、光发电的完全消纳。所提出的联合调峰方案能够降低高比例可再生能源并网的弃风弃光率,提高系统运行的经济性。

计及输配电网双向协同的有源配电网多目标分层主动优化

配电网中分布式电源渗透率不断提高,使得输电网与配电网之间的互济需求日益增强。针对输配协同框架内有源配电网(active distribution network,ADN)运行优化不能充分调度配置资源以满足区域自治需求的问题,提出了计及输配电网双向协同的有源配电网多目标分层主动优化模型。该模型以输配电网整体运行的经济性和安全性为目标,以联络线功率为耦合变量,通过机组组合调整输电网火电机组出力,并以配电网重构(distribution network reconfiguration,DNR)为主要策略配置拓扑结构,决策出支撑系统最优运行方式的调度策略。基于目标级联分析法(analytical target cascading,ATC)对输配双向协同的有源配电网多目标主、子问题进行解耦并分层求解。最后,以T6D2及T118D5测试系统为例验证了所提方法的有效性。结果表明,所构建模型能有效应对输配间的“双向流”现象,进一步提升系统全局的可再生能源消纳率,使输配电网整体获得最大经济效益。