电网调度运行中的故障预测与快速恢复策略

随着电力系统的规模不断扩大和结构日趋复杂,电网运行过程中各种故障的发生频率有所增加。为确保电网的安全稳定运行,开展电网故障预测以及制定科学合理的快速恢复策略显得尤为重要。本文首先分析了电网运行过程中的典型故障类型及其成因,然后讨论了基于大数据分析和人工智能方法的电网故障预测技术,提出了集成机器学习和专家系统相结合的新型预测平台构建思路,旨在为相关工作人员提供借鉴参考。

HSUPA基于NodeB的快速调度浅析

在高速上行分组接入(HSUPA)中通过采用基于NodeB快速调度、结合软合并的混合自动重传请求(HARQ)、更短的传输时间间隔(TTI)等关键技术,可使用户设备(UE)能以尽可能高的功率传输HSUPA数据,在减少时延的基础上得到更大的系统上行吞吐量。文章结合3GPP规范,描述了基于NodeB的快速调度算法的原理以及在UE和UTRAN的实现方法。

弹性电力系统灾害防御及快速恢复智能调度平台设计与实现

极端事件下电力系统运行风险急剧增加,传统调度系统难以有效预防、抵御灾害及实现灾后快速恢复。提出了一种弹性电力系统灾害防御与快速恢复智能调度平台,有效提升调度系统主动应对极端事件的能力。首先,介绍了智能调度平台总体框架、软件架构以及部署方案;其次,结合极端事件作用全过程,设计了抵御强化及应急调度、信息感知及定量评估、快速恢复3大功能模块,指导事前预防、事中响应、事后恢复;制定了数据库存储方案,并设计了数据库表与字典;最后,通过极端事件模拟对平台部分功能进行可视化展示,验证了所构建平台的实用性。

考虑需求侧快速响应资源的数据驱动频率约束经济调度

随着可再生能源渗透率的逐步提高,电力系统惯性水平下降,系统频率安全稳定面临挑战,迫切需要配置需求侧快速响应资源参与系统频率调节服务。针对此问题,分析了变频空调、储能和电动汽车提供电力系统调频备用的可行性,建立考虑上述需求侧快速响应资源的频率安全约束联合经济调度模型,以进行源荷双侧调频备用的统一优化。然后,引入基于高维模型表达的数据驱动方法将调频备用与最大频率偏移量之间的高阶非线性、隐式关系转换为低阶、显式表达式,从而实现频率安全约束经济调度模型的简化和求解。最后,结合IEEE 30节点系统验证了所提调度模型和方法的有效性,以及所提的数据驱动频率安全约束可确保系统在不平衡功率下的异常频率在约束范围内,且需求侧快速响应资源对于提升系统频率韧性具有重要正向作用。

一种新型公交系统车辆调度快速响应算法研究

近年出现的“智慧车列”等新型需求响应式公共交通系统,因其预约化、集约化、直达性等特点为城市交通出行提供了一种新的解决思路,也对车辆调度提出了新的和更高的要求。首先,提出一种面向新型需求响应式公共交通系统的车辆调度快速响应算法,作为车辆指派前的预分配算法;其次,引入“时-空-车-流”四维图的求解策略和基于移动时间窗的启发式方法来准确预测对应时空区间内的运能情况;最后,以上海市嘉定区沪宜公路实际路况为背景,通过快速响应算法预分配车辆资源,所得结果能够较好地适应新型需求响应式公共交通系统场景需要。

改进布谷鸟算法的快速公交组合调度优化研究

为了进一步优化快速公交调度,研究了全程车,区间车、大站快车的组合调度模式。从公交公司和乘客双方利益的角度出发,考虑不同发车模式间的乘客换乘以及超车现象,建立以发车间隔与发车模式为决策变量的快速公交组合调度优化模型。设计并改进具有动态步长和发现概率的布谷鸟算法,以兰州市快速公交1号线路为例进行仿真,求得最优解和次优解的发车间隔与发车模式。结果表明,最优方案和次优方案相比优化前的总成本分别降低18.71%和15.7%;另外,在求解模型时,改进的布谷鸟算法相比遗传算法和基本的布谷鸟算法能快速收敛,验证了上述模型和算法的可行性与有效性。

基于改进双档案多目标进化算法的柔性作业车间批量流混排调度

针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目标函数。基于进化算法框架,设计了基于超体积指标和基于改进帕累托支配的双档案筛选机制,以平衡种群的收敛性和多样性;针对批量流混排调度问题特征,在解码阶段提出正/逆解码和子批拆分左移策略,在邻域探索和全局搜索阶段分别设计子批划分和混排调度的自适应进化算子,以提高算法的全局搜索与局部搜索能力。基于不同规模算例,测试了提出算法与经典多目标算法的性能。实验结果表明,该算法在收敛性与多样性上具有明显优势。

基于NSGA-Ⅱ串行模式搜索的新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度方法

针对新能源发电与抽水蓄能电站联合发电系统,提出一种多时间尺度优化调度策略,并提出一种结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和模式搜索算法的NSGA-Ⅱ-PS算法,该策略针对不同的时间尺度分别设定目标函数与约束条件,对比NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ-PS在解决本调度问题结果上的优劣性。在日前、日中时间尺度对联合系统进行优化调度,制定调度计划。结果表明:在高比例新能源消纳的基础上,新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度可在日前、日中尺度实现联合系统经济安全运行。

基于快速增量的时间触发以太网优化调度技术

面向航空航天应用的时间触发以太网(TTE)对通信实时性、消息安全性提出了严苛要求,高效的全局静态调度技术有利于充分保障不同消息的服务质量。针对实时性最高的时间触发(TT)消息决定了低优先级速率受限(RC)消息的发送时刻这一问题,提出一种基于快速增量的TTE优化调度技术,通过快速增量基本调度单元回溯修正多跳延迟,优化TT消息静态调度表,提升RC消息传输性能,最后将网络调度算法应用于时间触发航电系统网络拓扑模型进行验证。仿真实验表明:在保障TT消息满足传输约束的情况下,该TTE优化调度技术有效提升了网络实时性能,RC消息的平均端到端延迟最高优化14.08%,最坏端到端延迟最高优化22.86%。

水生动物疾病快速检测技术应用情况研究

水生动物疾病快速检测技术能够实现现场筛查,减少带病流通和带病养殖等问题,是弥补实验室检测周期长、步骤复杂等短板的有效措施,对提升水生动物疾病防控能力、确保养殖生产安全具有重要意义。本研究通过数据调度和实地调研相结合的方式,重点就快速检测常用技术、产品基本情况、产品管理和应用情况、当前主要问题等进行分析,有针对性地提出推动优化审批流程、开展产品比对评价、健全完善标准技术、提升科技支撑能力等监管建议。

基于边缘计算的智能电网数据调度与快速分发方法

常规的智能电网数据调度与分发方法多数采用大数据技术原理,缺少电网数据区域划分,其调度目标节点选择偏差较大,导致电网数据调度错失率较高,数据调度与分发任务完成效果不佳。基于此,引入边缘计算提出了一种新的调度与快速分发方法。首先,建立边缘计算集群分层模型,划分数据区域,分析集群节点状态参量,选择最优调度目标节点。其次,根据调度任务处理时间对任务有效价值的影响,设计智能电网数据流调度优先级,分配并执行数据调度处理任务。最后,设计数据快速分发机制,避免在调度处理任务执行中,出现节点失效和调度数据丢失的问题。根据实验结果可知,新的方法应用后,即使数据处理任务个数的增加,数据调度错失率也未出现大幅度波动,均控制在0.2%以下。

基于知识库和场景推理的乌江智能化防洪调度

围绕贵州省内乌江流域梯级水库防洪调度问题,开展了基于知识库和快速场景推理的智能防洪优化调度研究。基于海量的防洪调度方案,对调度经验知识进行组织与重构,按照“单元-网络-图谱”的总体思路,构建流域梯级水库群防洪调度知识库。在此基础上,根据流域防洪方案特征确定用于场景匹配的数值类、要素类及模糊类等特征信息,通过计算防洪调度方案各特征信息的权重,基于快速场景匹配与推理技术,优选与目标案例匹配度最高的典型案例,实现了流域智能化防洪调度。以乌江梯级水库群为实例进行的应用分析表明:典型洪水场景下削峰率达47%,模型求解耗时5.3 s,而采用传统动态规划模型的求解耗时为21.1 s,求解效率大幅提高。所提方法解决了传统调度中实时方案计算的时效性问题,且所得方案蕴含调度决策经验,调度过程对实际洪水的变化适应性更强。

快速公交车辆调度组合及发车间隔优化研究

快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面.为了提高快速公交的运营调度质量,研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合,通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型,考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合,以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件.给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法,并给出数值算例.结果表明:优化结果最多可以节省69.92%的成本,敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下,都可以通过合理的配置车辆的形式,减少整个系统的出行成本.具有良好的科学性和可操作性.

考虑运输时间柔性作业车间调度问题的快速寻优方法

为了快速获得考虑运输时间的柔性生产调度问题的近优解,进行了快速寻优方法研究。采用运输时间矩阵对析取图模型进行改进,建立了设备选择的多阶段决策方法。建立了考虑运输时间的关键链优化方法,通过邻域搜索快速获得近优解。开发了调度实验系统对上述工作进行验证。实验结果表明,该方法可较稳定地获得近优调度解,并具有较好的计算效率。

多目标快速公交多车型优化调度研究

合理的发车频率、车型组合、满载程度及车辆进站排队等候时间等因素影响着快速公交的服务质量,本文研究了多车型快速公交的车型调度问题.在分析车辆停站时间、到站时刻、站台聚集人数及未能上车人数等的基础上,以公交车平均满载程度、运营成本及排队进站等候时间为目标,考虑多种车型、公交车容量、服务能力及站台容量等因素,建立了多目标快速公交发车多车型优化调度模型.根据车辆是否排队等候进站,将此问题分成排队进站与不需要排队进站两种情况,据此设计了求解该模型Pareto解集的分析计算方法.最后,以兰州市快速公交线路为例进行了实证研究,实例分析验证了该快速公交多车型优化调度模型及算法的有效性.

一种快速平衡任务的网格调度算法

分析了Min-Min算法和Max-Min算法的一些缺陷,并在此基础上提出了一种满足负载均衡的快速平衡(Fast-Balance)调度算法。采用贪心思想,转移或交换最大和最小负载机器上的任务,使各机器上的负载快速均衡,实验表明该算法具有很好的性能,并且能得到比Min-Min、Max-Min算法更优的调度结果。

快速公交车辆调度优化的禁忌算法设计与实现

提出了一类基于公交运营效益最大化的BRT调度问题并建立了数学模型。根据问题的特点设计了优化该问题的禁忌算法。通过多次仿真运算,计算结果及分析表明用禁忌算法优化此类调度问题是有效的。

多线路准快速公交调度优化及混合遗传禁忌算法仿真

针对多线路准快速公交社会效益及企业运营效益最大化的多目标调度问题建立了优化模型。根据问题的特点设计了组合优化调度问题的混合遗传—禁忌算法,结合深圳市龙岗区公交调查数据对该模型进行了验证,计算结果及分析表明该算法比遗传算法及禁忌算法在求解此类问题时有更高的效率。

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性 ,提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法 .该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的 ,在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间 ,提高算法优度的解决方案 .该算法找到了所测试的 2 1个标准算例中 1 8个算例的精确最优解 ,而且在PⅡ 2 3 3的计算机上每个算例的计算时间不超过 2s.

一种独立任务的同型机调度快速算法

如何将n个独立任务调度到m台同型机上加工,使总完成时间最短,是一个复杂问题.通过分析Bound Fit预备算法的性质,结合MULTIFIT和Bound Fit提出QUICKFIT算法;对相同机器数和任务数,QUICKFIT能用比MULTIFIT和Bound Fit都少的迭代次数得到相同的总完成时间.实验结果表明,任务机器比越大,QUICKFIT算法的性能就越优于MULTIFIT和Bound Fit.绝大多数情况下,总完成时间等于MULTIFIT和Bound Fit中的最小者.该算法适用于大规模同型机调度.