分布式风光互补发电系统及其多目标优化控制策略研究

新能源领域中的风力发电技术和太阳能发电技术发展非常迅速,风光互补发电方案是独立供电系统的最佳选择。提出了一种分布式风光互补发电系统方案,并对其系统的多目标优化控制策略进行了研究。

冰蓄冷空调系统的多目标优化控制策略研究

为了减少制冷机组的能耗和降低冰蓄冷空调系统的运行费用,提出了基于非线性多目标模型的优化控制策略;首先建立了多台制冷机组总能耗最少的目标函数;其次根据系统设备能耗和当地电价结构,得到了系统总运行费用最小的目标函数;最后使用MATLAB软件编程求得最优解;通过工程实例仿真对比在不同冷负荷时的优化控制策略和制冷机组优先策略下的制冷机组能耗和系统运行费用,结果表明非线性多目标优化控制能够发挥系统潜力,减少制冷机组能耗,降低系统运行费用。

应用Clegg积分器实现多目标优化控制

给出多目标优化控制系统的定义，它的稳定判据，讨论怎样应用Ｃｌｅｇｇ积分器实现多目标优化控制，解决了控制论中长期没有解决的多目标优化控制问题．

异构无线网络业务接入多目标优化控制算法

提出了一种应用于异构无线网络环境的基于多目标优化的业务接入控制算法.该算法以业务占用总资源最少、业务阻塞率最低和网络间负载最均衡为目标建立了多目标优化控制模型,采用高斯和戒上型组合隶属函数将多目标问题模糊化,利用最大化满意度指标法将多目标问题转化为单目标问题,并通过遗传算法求得最优解.仿真结果表明,所提算法能在兼顾各网络资源高效利用的同时,保证业务接入的可靠性,并相对于参考算法有效降低了业务阻塞率.

电网电压不对称故障时双馈风电机组多目标优化控制

文章首先对电网不对称故障对双馈风电机组造成的影响进行分析,采用转子侧和网侧变换器的比例积分谐振控制器(PIR)来简化传统低压穿越控制结构;通过引入两个可调参数,从而对前馈量进行调节来得到不对称故障期间双馈电机的多目标优化控制策略;在仔细研究模型的基础上,通过对电网电压不对称故障时双馈风电机组的多目标优化控制的PSCAD模型进行仿真试验,仿真结果表明,该方案对于电网电压不对称故障时的LVRT有一定的可行性。

新型多目标优化控制策略及其应用研究

针对优化控制器设计中的保守性问题,提出了一类新型的多目标鲁棒优化控制器的设计方法,通过有效算法求解满足系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的优化解.该方法扩展了传统的基于Lyaponov稳定性条件的Gl2控制问题,通过将多目标约束条件转化为一系列线性矩阵不等式(LMI),使多目标的鲁棒控制问题具有更小的保守性.仿真结果显示,新方法在提高控制系统的鲁棒性能和时域指标误差平方积分(ISE)、时间乘误差平方积分(ITSE)方面的优越性.

基于交流伺服电机的关节位置多目标优化控制

给出了采用 X-Q自适应控制器构成的一类非线性控制器以及实现多目标优化控制系统的计算机辅助设计参数寻优方法 ,讨论怎么应用 X-Q自适应控制器实现多目标优化控制 ,并给出实现多目标优化机器人关节位置控制系统的实例。计算机仿真校验其性能指标的结果表明 ,多目标优化系统的性能指标好 ,设计方法简单、通用。

分布式电源接入配电网的多目标优化控制

随着能源新时代的到来,分布式电源技术日趋成熟,配电网的结构日益复杂,传统电网正在向能源互联网的形式变革。当分布式电源大量接入配电网时,需要多台DG并联运行,优化各DG的容量和接入位置,合理地进行功率分配,最大效率地发挥分布式电源"节能减排"的优点,成为现代电力工业技术领域新的研究热点。本文针对含多种分布式电源的配电网,以发电成本最优、CO2排放最少和电能损耗最小为目标,建立经济调度模型和综合环保优化模型。经济调度模型中将各优化目标转化为经济因素,运算出配网总经济效益最优的运行状态;综合环保优化模型中,给各指标值赋予权重,通过各指标权重值的变化来满足配网不同的运行要求。

应用粒子群算法优化模糊规则的自适应多目标控制策略

为了改善一款插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性和排放性能,本文利用等效燃油消耗最小方法(ECMS)建立以油电转换等效因子为核心的多目标控制策略.首先,在建立PHEV模型和多目标优化价值函数的基础上,构建了模糊比例积分等效因子优化模型.随后,利用粒子群优化(PSO)算法通过对隶属度函数值及控制规则进行优化以得到更为准确的比例和积分系数,进而获得更为精确的等效因子用以合理分配动力部件的能量,从而建立了基于PSO-fuzzy的PHEV等效因子自适应多目标优化控制策略.最后以福州市实际行驶工况数据对所提出的控制策略进行仿真研究,结果表明在该策略控制下PHEV的燃油经济性和排放性均得到了明显改善.其中,基于PSOfuzzy的控制策略与基于一般模糊控制的策略相比,等效油耗降低了9.0%,HC排放量降低了2.7%,CO排放量降低了2.9%,NO_(x)的排放量降低了7.8%.

一类多目标分式优化控制问题的弱鞍点

本文对一类多目标分式优化控制问题,通过建立广义拉格朗日函数,给出并证明了广义弱鞍点存在的充分必要条件。

相邻交叉口混合交通流鲁棒多目标信号优化控制

针对我国城市道路相邻交叉口混合交通流环境下智能信号控制中的不确定性和效率问题,提出一种基于鲁棒多目标优化算法的优化控制方法.设计了相邻交叉口的鲁棒多目标信号优化控制模型,并提出一种新的鲁棒多目标进化算法IDR-NSGA-Ⅱ,通过对自适应抽样技术、鲁棒度定义、鲁棒偏序关系定义等多项关键技术的综合改进,提升了算法的求解精度和运行速度.提出新的多属性决策方法 ELM-MADMA来选择配时方案.上海市相邻交叉口控制的仿真实验结果表明:IDR-NSGA-Ⅱ算法能够有效地实现周期时长扰动和交通流波动下机动车平均延误、道路通行能力、慢行交通平均延误、机动车平均停车率等多项性能指标的最优化控制;与其他决策方法相比,ELM-MADMA能够较好地进行决策,提升相邻交叉口智能信号控制的效率.

制浆生产蒸煮过程多目标优化控制

蒸煮过程是制浆造纸生产过程实施清洁生产的关键工段 .详细分析对连续蒸煮过程的工艺和模型 ,提出一个对蒸煮过程进行的多目标决策 .然后 ,将决策的结果转化成最优化控制参数的两级控制方案 ,给出该优化方案应用的实例 .

一类多目标优化控制问题的Mond-Wier型对偶及有效性

本文在向量泛函不变凸的条件下,对一类多目标优化控制问题建立了Mond-Wier型对偶,给出并证明了原问题和对偶问题之间的弱对偶定理和强对偶定理,推广了该领域早期文献中的一些结果。

线性多目标优化控制系统的设计

先讨论线性优化控制理论的缺陷,然后给出线性多目标优化控制系统的设计思想和方法,利用这个设计法,可以设计出一个受控系统,其不仅对阶跃响应,而且对匀速和匀加速响应都有快速平稳的品质指标,实现了线性系统的多目标优化。作为进一步拓展,再将该线性多目标优化控制系统加以非线性化,得到了更加优良的性能指标。

基于直流调速系统的多目标优化控制

给出了采用 X—Q自适应控制器构成的一类非线性控制器以及实现多目标优化控制系统的计算机辅助设计参数寻优方法 ,讨论怎样应用 X—Q自适应控制器实现多目标优化控制 ,并给出实现多目标优化直流调速系统的实例 ,计算机仿真校验其性能指示的结果表明 ,多目标优化系统的性能指标优 ,设计方法简单、通用。

多目标优化控制系统

本文给出多目标优化控制系统（MOCS）的定义、稳定判据和用来实现MOCS优化控制的三种非线性控制器（Clegg积分器、X－Q和X－J两种过渡过程自适应PID）与三种优化算法，并给出相应的算例。性能指标好，易于工程实现，解决了控制论中长期没有解决的MOCS优化控制问题。

一类多目标优化控制问题的两个弱对偶定理

本文利用向量泛函的不变凸?(严格)拟不变凸?(严格)伪不变凸,给出并证明了一类多目标优化控制问题的两个弱对偶定理。

火炮随动系统多目标优化控制

给出了采用 X- Q自适应控制器构成的一类非线性控制器以及实现多目标优化控制系统的计算机辅助设计参数寻优方法 ,讨论怎样应用 X- Q自适应控制器实现多目标优化控制 ,并给出实现多目标优化火炮随动控制系统的实例 ,计算机仿真校验其性能指标的结果表明 ,多目标优化系统的性能指标好 ,设计方法简单、通用。

基于多策略自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化控制

针对污水处理过程中的能耗过高和出水水质不达标等问题,提出一种基于多策略自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化控制方法。首先,在常规跟踪控制结构的基础上,增加对第3、4单元溶解氧浓度的跟踪控制,扩大了能耗和出水水质的优化调节范围。然后,设计一种多策略自适应差分进化算法(MSADE),该算法采用多策略融合变异和排序优选方法,选取合适的变异策略和较优的随机个体引导种群变异,并根据进化过程信息自适应地更新交叉率,以提升算法的收敛性和pareto解的多样性。最后,将MSADE算法与PID控制器相结合,并构建以能耗和出水水质为优化目标的多目标优化问题,实现对溶解氧和硝态氮浓度设定值的动态寻优和跟踪控制。基于国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提的多目标优化控制方法能有效降低污水处理过程的能耗并提升出水水质。

城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究

城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法(Dynamic multiobjective intelligent optimal control,DMIOC).首先,建立了一种基于自适应核函数的动态性能指标模型,实现了城市污水处理关键性能指标的准确描述;其次,设计了一种基于自适应飞行参数调整机制的动态多目标粒子群优化算法(Dynamic multiobjective particle swarm optimization,DMOPSO),可有效平衡粒子的多样性和收敛性,完成了溶解氧和硝态氮优化设定值的实时获取;最后,利用多回路PID控制方法对溶解氧和硝态氮优化设定值进行控制,实现了城市污水处理过程安全稳定运行.将提出的DMIOC应用于城市污水处理基准仿真平台,实验结果显示:DMIOC能够提高溶解氧和硝态氮的控制效果,实现城市污水处理过程出水水质达标,并降低运行成本.