TOD项目实施中地铁结构安全评估与保护措施优化

随着我国城市化建设的迅猛发展,使得城市的常住人口数量大幅度增加,也造成城市人口对城市公共交通系统的需求越来越大,因此,需不断加大对城市公共交通的开发与设计,为城市提供更优质的出行方案。基于此,研发出城市轨道交通为核心的TOD项目方案,实现以城市公共交通为导向的开发,用以完成城市公共交通的高效聚合,有效地为群众提供多种公共交通出行方式。本文将针对TOD项目实施中地铁结构安全评估与保护措施的优化进行深入探究,通过分析TOD模式的特点,以及TOD项目实施中地铁结构安全评估方法,并结合现阶段地铁结构安全保护现状,重点探究TOD项目实施中地铁结构安全保护措施的优化策略,文中利用具体的事例进行地铁结构安全评估与保护措施有效性的验证。

安全保护措施在输油站场中的优化组合探究

输油站场作为石油长输管道系统中的重要组成部分,肩负着承接上游油品和下游油品输送的艰巨任务,油品的易燃易爆的物理特性,不仅造成环境污染,也给输油生产造成很大的安全隐患,由于油品的物理特性,如果发生火灾、爆炸直接威胁着员工的生命财产安全,所以在输油站场安全保护措施显得尤为重要。

考虑最大安全收益的DEA投资组合优化策略

在动荡的市场环境中,控制破产风险是投资者进行稳健投资的前提。本文将安全第一准则中的破产概率约束放缩,构造出最大安全收益指标,并将其作为既定产出指标纳入方向距离函数DEA效率评价模型中,通过两次DEA效率评价实现了股票筛选和权重分配的投资组合全过程优化。实证结果表明,本文构建的考虑最大安全收益的DEA投资组合优化策略得到的最优投资组合在风险和收益上的综合表现显著优于市场投资组合,验证了优化策略的有效性。

探究市政施工过程中的地下管线保护措施

市政施工中的地下管线保护至关重要。这一摘要强调了地下管线保护的重要性,因为它涉及到安全、环境和经济。地下管线的损坏可能导致火灾、爆炸、服务中断,甚至环境污染,因此必须采取适当的措施来减少这些潜在风险。然而,存在信息不准确、监测不足和规范不一的问题,这进一步增加了地下管线的损坏风险。为了解决这些问题,可以更新管线数据、引入智能监测技术,并制定统一的保护规范。通过这些优化措施,我们可以确保市政施工的安全、环保和经济效益,为城市的可持续发展提供坚实基础。

安全第一的证券组合优化模型与绩效管理

对传统确定最优证券组合方法即马可维茨方法需知道投资者无差异曲线 ,从而较难在实践中运用 ,提出了安全第一准则 ,借用安全性参数直接求解一个最优化问题 ,得到了基于安全第一下证券组合优化模型 ,对其中概率约束条件给出两种处理方法。

小学门前交通安全设施组合优化实验研究

学校地区作为交通安全重点保护区域,已受到各界的广泛关注.本文以提高小学地区的交通安全为目的,并以北京市小学门前交通安全设施对车速的影响为出发点,通过实地调查小学地区道路交通环境、人车之间的冲突等对小学类型进行划分.并通过问卷调查获取不同类型小学门前交通参与者对交通安全设施的需求,进而利用驾驶模拟实验方法对不同的交通安全设施组合方案进行评估.选取平均速度、相对速度变化率、加速度标准差作为方案评价指标,提出不同类型学校门前所应设置的交通安全设施最优组合方案.希望能够为规范小学地区交通安全设施设置提供依据.

基于改进约束序优化方法的带安全约束的不确定性机组组合问题研究

为快速有效地求解考虑间歇性可再生能源接入的SCUC问题,在现有约束序优化的基础上,提出了一种适用于不确定性SCUC问题求解的改进约束序优化算法。该方法针对序优化的粗糙模型和精确模型分别融入了离散变量识别策略和无效安全约束削减策略。相比于传统求解方法,提出的改进约束序优化算法在充分发挥传统序优化计算效率方面优势的同时,进一步增强了算法的紧凑性,降低了计算冗余度,有效提升了算法的求解效率。基于IEEE-118节点标准算例的仿真验证了所提算法的正确性和有效性。

基于DNA遗传算法的大坝安全组合优化监控模型

大坝安全的组合优化监控模型实际上为一带约束的优化问题,将DNA遗传算法应用于大坝安全监控领域中,用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束的优化问题,建立了大坝安全监控的组合优化模型。实例计算表明,该方法是可行的,所建立的组合优化模型在拟合与预报精度上要优于单一的模型。

地铁基坑工程安全风险视频监控组合布置优化研究

针对地铁施工现场环境复杂及施工风险监控难等问题,通过分析不同施工场景风险特点和监控需求,基于集合覆盖理论方法,提出了远中近程视频监控组合布置优化方法。通过开展地铁基坑工程施工现场安全风险视频监控研究,得出远中近程视频监控组合布置方案中视频监控布置点具体数量和位置信息,并结合实际工程案例验证该组合布置优化方法的可行性。以提升基坑工程施工风险管控能力,并为基坑施工现场风险安全管理提供借鉴和参考。

基于辅助优化问题的安全约束机组组合约束削减方法

安全约束机组组合(Security-constrained Unit Commitment,SCUC)问题作为制定发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。针对考虑故障态约束后SCUC问题规模庞大、难以求解的情况,提出了一种基于辅助优化问题的故障态安全约束削减方法。首先引入与具体故障态安全约束相关的辅助优化问题,从而建立判别相应故障态安全约束是否冗余的充分必要条件。然后探究冗余故障态安全约束辨识过程的具体加速方法,包括松弛辅助优化问题方法,使用可行性判据进行故障态安全约束预分类方法,以及多线程并行计算方法。最后,在IEEE118测试系统上对所提方法的正确性和有效性进行了仿真验证。

基于组合优化理论的网络系统安全风险评估研究

针对当前网络系统安全风险评估错误大、结果可信度低等缺陷,设计了基于组合优化理论的网络系统安全风险评估方法。首先分别采集网络系统安全风险评估数据,其次分别采用3种方法对网络系统安全风险进行评估,然后根据组合优化理论,采用证据理论确定3种方法的网络系统安全风险评估权值,最后根据权值对3种方法的网络系统安全风险评估结果进行组合,输出最终网络系统安全风险评估值,并采用仿真实验分析了网络系统安全风险评估性能,结果表明,这种方法的网络系统安全风险评估正确率要高于对比方法,具有更好的实际应用价值。

机组检修与运行组合的协同优化

机组检修计划和机组运行组合都是电力系统电源运行结构优化的重要组成部分。风电等新能源的大规模接入和智能电网调度的推进对电力系统电源运行结构优化提出了新的要求。为了进一步提高电网运行的安全性,提高电网消纳新能源的能力,提升电网调度的精确化、智能化水平,文中提出一种内嵌N-1安全校核的月度电源运行结构优化的新模式。该模式在更长的时间尺度、更广的空间维度充分挖掘机组检修与机组组合的协同优化空间,内嵌考虑N-1安全校核,有效提高了机组检修计划与发电计划的安全性与经济性。IEEE 30节点系统和某省级电网的算例分析揭示了实现机组检修计划与运行组合协同优化的效益。

基于组合代理模型的车身多学科设计优化

本文对比分析了4种单一代理模型和两种组合代理模型的预测能力,并基于各代理模型进行正面碰撞安全性多目标优化,结果发现,组合代理模型不仅具有较好的预测精度和稳健性,还能促进最优解的搜索。基于上述分析,采用组合代理模型拟合正面碰撞、侧面碰撞和白车身模态分析的各种响应,建立针对安全性的车身结构多学科优化模型,并用协同优化方法求解。结果表明:组合代理模型在多目标优化中有利于得到更满意的最优解;基于组合代理模型的车身结构多学科设计优化有效改善了汽车的碰撞安全性,并兼顾了轻量化和NVH性能。

基于改进轻鲁棒优化模型的风、火机组组合

基于鲁棒优化理论的机组组合问题存在解的保守性较大,计算过程复杂等缺点。该文基于改进轻鲁棒模型,建立了新型的风–火电机组组合新模型,并推导出其混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)对应式。该模型通过弃风变量实现了风电出力调度,并通过设备的防止过度过载和连续过载约束,实现了对设备短时过载能力的安全利用,改善了保守性;所推得的MILP对应式为一个线性确定性优化问题,可以直接求解,不会像其他方法那样因对偶变换产生非线性项而不易求解,所以计算效率明显提高。该文的算例证明了文中所提的ILR-UC模型及其MILP对应式的有效性。

一种计及静态安全约束机组组合的有效算法

以直流潮流模型为基础,将计及电网静态安全约束的机组组合问题分解为无安全约束的机组组合问题和计及电网静态安全约束的优化潮流问题2个子优化问题。通过在后者中引入虚拟变量来反映机组组合对输电元件传输限制的牵制及影响,并借用虚拟变量和发电转移因子,构建前者与后者间关联的补充约束条件,从而形成前者随后者变化的影响机制及优化方向的修正手段,由此提出了2个子优化问题间交替求解的算法。该算法充分兼容现有成型方法,符合电力系统实际,对解决电网静态安全对机组组合制约现象,以及对机组组合方案评价,有良好的适应性。

鲁棒均值-CVaR投资组合模型及实证:基于安全准则的视角

考虑证券市场的不确定性,将资产的收益率看成区间随机变量。利用鲁棒优化方法,构建鲁棒均值-CVaR投资组合模型。采用对偶理论,将鲁棒均值-CVaR投资组合模型转换为线性规划问题,降低了模型的求解难度,有助于计算大规模的资产组合。进一步地,考虑投资者的安全性需求,在模型中引入最大违反概率,控制模型的保守程度,并直观反映投资者的安全性要求。采用实证的方法,研究模型的有效性。结果表明:鲁棒均值-CVaR投资组合模型具有较好的稳健性,且满足投资者的安全性要求,在实际的投资决策中具有可行性。

基于组合赋权和云模型的堤防安全评价

针对堤防安全评价研究中影响因素选择与现行规范结合不紧密以及对堤防安全状态这个复杂系统的模糊性和随机性考虑不足的问题,以现行堤防安全评价相关规范为基础,构建由5个一级评价指标、22个二级评价指标、11个三级评价指标组成的层次指标体系。在此基础上,建立组合优化赋权模型对改进群组G1法和熵权法计算的权重进行组合赋权。通过引进云模型理论,把堤防安全评价的3种安全类别转化为对应的云评语,以浮动云和综合云计算得到堤防安全状态总目标云参数和云图,能直观确定堤防的安全类别,且与实际安全状态一致。同时,分析一级指标安全状态云图,锁定影响堤防安全的关键因素,对堤防安全状态发展的趋势作出分析,给出有针对性的建议。对于复杂堤防系统,基于组合赋权和云模型的方法更好地将模糊性和随机性结合起来,可为堤防安全综合评价和除险加固提供依据。

铁路信号安全关键软件的组合测试序列集约简

针对现有铁路信号系统安全关键软件t-路组合测试序列生成方法在处理大规模输入时产生冗余测试序列,导致测试执行成本较高的问题,提出了一种基于贪婪-粒子群混合优化算法的t-路组合测试序列集约简方法,用于降低序列集的执行成本.首先,以执行成本最低为约简目标,建立针对t-路组合测试序列集约简的优化模型;然后,在保证测试序列集逻辑覆盖特性的基础上,采用贪婪-粒子群混合优化算法求解模型,计算约简后的测试序列集;最后,以ZPW-2000轨道电路接收器软件作为研究对象,以其生成的2-路组合测试序列集为例开展约简验证.结果表明,所提方法在保证2-路组合覆盖和逻辑覆盖的前提下,对单个序列集的执行成本约简幅度最高达到98.33%,对序列集总的执行成本约简幅度达到36.10%,验证了所提方法的可行性和有效性.

考虑安全约束的机组组合免疫算法模型

根据机组组合问题的特点,尤其是电力系统中安全约束的特性,提出了一种基于改进免疫算法的机组组合算法。免疫算法的优势是处理0-1变量,该算法对免疫算法有2个改进:一是以一个抗体片段表示一个机组在调度期间的状态,并以抗体片段记忆库形式保留优秀抗体的信息;二是扩展抗体,将起作用的安全约束信息也作为抗体信息的一部分,并形成安全约束记忆库,从而模拟了调度中"人工选择起作用的约束"过程,解决了以往基于启发式算法的机组组合模型一般难以处理大规模安全约束的问题。此外,算法中采用基于群搜索优化的最优逼近变异法,减少了抗体随机变异的盲目性。最后用IEEE118节点系统算例对所提出的方法的有效性和合理性进行了验证。

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。