基于ACO-SA算法的变电站巡检机器人路径规划

随着智能变电站的不断优化发展,基于传统蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划存在复杂工作环境下优化能力弱、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。为了提高变电站巡检机器人的工作效率,提出一种改进的蚁群-模拟退火(ant colony optimization-simulated annealing,ACO-SA)算法。此算法定义新的启发函数以提高全局搜索能力;设定初始信息素不均匀分配机制并引入信息素动态挥发因子,避免了算法初期搜索的盲目性,提高了算法的搜索效率;引入模拟退火算法中的回火机制消除局部最优。根据变电站巡检机器人的工作环境,用栅格法建立环境模型,仿真实验结果证明了改进算法的可行性。

火电厂氮氧化物排放量动态更新方法研究

有效控制氮氧化物是我国"十二五"环保重点工作之一,如何实现氮氧化物减排监管和核查核算显得十分重要,但是我国尚未建立科学合理的行业氮氧化物排放量核算核查方法。以火电行业为研究对象,首次系统提出火电行业氮氧化物排放量的动态更新方法。提出3种不同的污染源排放动态更新方法:源活动强度动态更新法、污染源增减动态更新法、综合排放因子动态更新法,详细分析了方法原理、计算公式和使用范围,并在2008年我国火电氮氧化物排放量基础上,分别对2009年火电氮氧化物排放量进行了动态更新核算。

北京运通隧道污染物排放特性与需风量预测分析

根据机动车排放标准更新趋势判断,隧道内积累NOx排放所需风量已超越CO排放所需风量,隧道内行驶机动车排放NOx与排放隧道内NOx将成为研究重点。此次研究根据北京运通隧道的交通特征及机动车排放因子的更新预测结果对隧道内近期、中期、远期机动车排放NOx和CO的水平进行预测,进而计算三个特征年份排放污染物的设计需风量,根据预测需风量对隧道内各风机段的开启情况进行指导,研究结果为城市隧道智能化通风节能控制和环境评价提供数据支撑。