基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法

针对新能源和负荷功率的不确定性,提出基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法。通过聚类方法将大量历史场景数据进行聚类处理,形成聚类场景集序列,基于概率缩减为期望场景集序列。日前计划阶段,以任意场景可行作为约束条件,以期望场景所对应的微电网运行成本的概率加权指标作为目标函数,通过列约束生成算法对微电网经济调度问题进行求解。日内调度阶段,利用新能源和负荷的测量数据,基于日前计划调度结果对微电网进行再调度,通过对传统能源发电功率和电网交互功率调整进行惩罚,来追踪日前计划调度结果,优选出微电网设备最优出力,提高微电网经济性。仿真案例验证了该方法的有效性。

求解度约束最小生成树的一种改进算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP-hard问题。提出一种求解网络G关于指定节点的最大度约束最小生成树的改进算法。算法在保证指定节点最大度的前提下,通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树,同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较,表明新算法的有效性和通用性。

基于列生成的云平台资源约束项目调度研究

随着云计算技术的不断发展,越来越多的实验室以及办公环境都采用云平台来获取计算资源。但是,在对云平台相关技术的研究过程中,发现对于云平台资源约束项目的调度问题一直都是一个比较大的挑战。主要原因就是,对资源约束项目进行调度需要考虑资源利用率以及调度的时间成本。根据问题建立了资源约束项目资源库调度模型和一种基于列生成算法的云平台资源约束项目算法。通过与拉格朗日技术、数字优化技术及自适应遗传算法等进行实验对比。结果表明,该方法在问题的解决上是具有明显优势的,也验证了该方法的有效性。

基于二维约束Non-Guillotine切割的插补算法

分析了二维约束Non -Guillotine切割问题常用求解算法的特点和不足之处。针对二维切割问题的数学模型 ,提出了一种应用列生成法和模拟退火算法的插补算法 ,通过分析该算法的逻辑结构和数据结构 ,展现它运算处理速度快和所得解的最优、性能好的特点。并以依据该算法设计的下料软件系统的生产使用效果进一步反映了该算法的新颖和高效。

基于分支定价算法的多时间窗家庭医护人员调度问题研究

为了减少医护人员调度成本,提高客户满意度,研究了家庭医疗护理人员调度问题。考虑客户具有多个可接受服务的时间窗,并对不同时间窗具有不同偏好的特性,建立以总运营成本最小、满意度最大为目标的数学模型。基于Dantzig-Wolfe分解原理将所建模型重构为集合划分主问题和含多时间窗的最短路径子问题模型。运用将列生成嵌入分支定界框架中的分支定价算法对问题求解,并根据多时间窗的问题特性设计了快速获得初始解的随机贪心算法和求解子问题的改进标签算法。对50组算例进行测试,将所提出的算法与CPLEX对比,验证了算法的有效性。最后比较单时间窗和多时间窗算例结果发现,客户提供多个可接受服务的时间窗能有效降低调度成本。

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中,主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。

氢储能系统容量双层鲁棒随机优化配置方法

氢能作为一种清洁无污染、能量密度大的二次能源,是大规模消纳新能源的理想储能载体,耦合氢储能系统和可再生能源的电热氢综合能源系统为消纳新能源提供新的思路和方案。围绕电热氢综合能源系统中如何以经济合理的方式投入氢储能设备展开研究,解决氢储能设备容量的合理配置问题以及考虑源荷不确定性对电热氢综合能源系统运行的影响,提出了一种考虑季节性存储和源荷不确定性的电热氢综合能源系统中氢储能容量优化配置方法。首先针对风电功率预测误差较大,电热气负荷预测精度较高的特点,分别采用不确定集和抽样场景描述源和荷两侧的不确定性。然后建立了考虑源荷不确定性和季节性存储的氢储能容量配置双层鲁棒随机优化模型,其上层问题以年化投资成本和运行成本的总成本最小化为目标确定氢储能系统装置容量,下层问题采用两阶段鲁棒随机优化模型模拟电热氢综合能源系统典型日在风电出力最恶劣场景下的最优运行方案。由于该模型难以直接求解,提出基于粒子群优化算法和列与约束生成算法对该类复杂模型进行求解。最后,通过对某个电热氢综合能源系统算例进行分析,算例分析结果验证了所提方法的有效性,获得的氢储能系统容量优化配置方案能够促进风电消纳和提高系统运行的经济性。

计及多重不确定性的虚拟电厂响应区间评估方法

为了准确评估虚拟电厂在电源侧和负荷侧出现多重不确定性情况下可为电力系统运行提供的响应能力,提出考虑多重不确定性的虚拟电厂响应区间两阶段鲁棒优化评估方法。基于虚拟电厂内可再生能源与负荷不确定性特征的区间描述,建立以运行成本最低为目标的虚拟电厂响应区间评估模型,通过场景分解将其转化为最劣场景与最优场景下的两阶段鲁棒优化模型,采用列和约束生成算法分别求解2个场景下的各设备功率区间计划,并将虚拟电厂在2个场景下的对外响应功率计划作为上、下限,从而评估虚拟电厂参与电网运行的响应区间。算例仿真结果表明,该方法能够在计及不确定因素影响并保证解空间可行的情况下,评估虚拟电厂对外交互功率和运行成本的适宜区间,为虚拟电厂参与电网调度及电力交易提供参考。

不确定条件下大型铁路建设工程的物资储备基地选址优化

为提升复杂环境下铁路建设工程物流设施网络的可靠性,首先,使用情景削减技术生成最小中断情景子集及其中断概率,以描述运输通道的中断情景;然后,采用多面体不确定集刻画物流需求的不确定性,以运输成本、建设成本、运营成本以及惩罚成本等综合成本最低为目标,应用两阶段的随机优化技术与鲁棒优化技术,构建物资储备基地选址不确定优化模型,并基于一种列与约束生成(C&CG)算法求解模型;最后,以复杂环境下的C铁路建设工程为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:在随机中断情景中,模型获取方案的成本变异系数是传统模型的4.3%,在极端需求波动情况下,模型获取方案的成本波动幅度可达传统模型的38%,两阶段不确定优化模型能有效减少物流设施网络因运输通道中断及需求波动导致的成本变动。

面向光伏集群扩展规划的两阶段分布鲁棒优化

随着双碳目标的深入推进,可再生能源的渗透率逐年攀升,其消纳问题备受关注。分布式可再生能源集群是一种消纳可再生能源的新模式,在规划时需要着重考虑源荷不确定性的影响。以分布式光伏集群新增光伏并网规划为背景,计及源荷的不确定性,提出了一种基于两阶段分布鲁棒优化的光伏集群扩展规划方法。考虑规划阶段和运行阶段侧重的不同,建立了以年等值成本最小为目标、考虑机组出力约束和电网承载能力的两阶段分布鲁棒优化模型。为了提高计算效率,结合K-means聚类和极限场景法对区域分布式光伏和随机负荷的历史数据进行削减和修正,并基于修正后的场景集构造了基于Wasserstein距离的概率分布模糊集。接着采用列和约束生成算法将建立的两阶段分布鲁棒优化模型分解为主问题和子问题,通过主问题和子问题的迭代进行求解,进一步提高了求解效率。其中,为实现子问题的求解,引入了拉格朗日对偶法将子问题转化为确定性优化问题。最后,以某分布式光伏集群为例开展算例分析,结果表明:所提的基于两阶段分布鲁棒优化的光伏集群扩展规划方法可以有效协调规划运行方案的经济性和鲁棒性,根据历史场景集的大小和可靠程度可以灵活调整模型控制参数以满足多种工程应用场景下对可靠性和经济性的不同需求。

考虑条件风险价值的交直流系统两阶段分布鲁棒低碳经济优化调度

考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器(VSC)的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法(C&CG)及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。

考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度

针对新能源占比不断增加导致的配电网线路过载和灵活性不足问题,提出一种考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度方法。首先,考虑节点灵活性资源的功率支撑作用、网络灵活性资源智能软开关的系统潮流优化,提高配电网灵活运行能力;其次,考虑供需平衡和功率传输能力提出了灵活性裕度和线路容量裕度灵活性评价指标;然后,以灵活性裕度、线路容量裕度最优和运行成本最小为目标,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型,通过列与约束生成算法对模型求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型对提升配电网经济灵活运行的有效性。

面向可加工性的复杂约束状态下一维优化下料

根据目前对优化下料问题的研究现状,指出优化下料问题应综合考虑产品设计、生产、制造过程,给出了影响一维优化下料问题的复杂约束状态;以可加工性好和原材料利用率高为目标,建立了复杂约束状态下以综合资源消耗最少为目标函数的优化下料问题的数学模型;提出并实现了非定长优化和定长优化相结合的两阶段一维优化下料方法。最后,通过实例验证了所提方法的实用性和有效性。

考虑电力间接碳排放不确定性的电-冷-热综合能源系统两阶段鲁棒优化方法

在“双碳”政策外力驱动下,传统电力系统的低碳化转型至关重要。该文重点研究碳-源-荷多重不确定因素对综合能源系统低碳经济运行的影响,提出综合能源系统两阶段鲁棒优化运行方法。首先,分析综合能源系统并网点的电力间接碳排放强度的不确定性,并使用多面体不确定集对其进行建模;其次,对综合能源系统所聚合的设备建立数学模型,并引入碳排放交易机制,分析设备运行成本与碳排放成本;然后,采用列和约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件与big-M法对子问题中存在的双层结构与非线性项进行化简与线性化处理;最后,通过算例分析验证所建模型和求解算法的有效性,并剖析所提综合能源系统鲁棒优化方法的低碳经济性与抵御不确定因素波动的能力。

飞机排班一体化模型与算法研究

为了改善航班计划两阶段完成的次优性,将机型指派、路线选择与机尾号指派综合考虑,构建了飞机排班的整数规划与约束规划杂交一体化模型.通过设计了一种基于约束编程思想的列生成算法对该问题进行求解.最后,通过航空公司实例数据验证了模型算法的正确性和有效性.

考虑分布式光伏不确定性的输配电系统供电能力评估

输电断面供电能力计算是保证电力系统安全运行的基本任务。近年来,为加速实现“双碳”目标,分布式光伏海量分散接入各配电系统中,而各个配电系统又与输电系统紧密互联,成为规模巨大的输配一体系统。因此,在计算输电系统中各断面的供电能力时,有必要考虑光伏发电大量接入带来的不确定性,并降低其计算负担。为此提出一种考虑分布式光伏不确定性的输配电系统供电能力的评估方法,建立含分布式光伏的输配电系统供电能力计算模型,针对输配电系统规模大、约束复杂的特点,提出一种基于目标级联分析法的分布式求解算法,实现输配电系统解耦及上下层优化问题的并行独立求解。此外,在求解下层配电系统优化子问题时,采用列与约束生成算法将其分解后进行求解。所提方法既考虑了分布式光伏的不确定性,确保了配电系统的安全运行,还可以保持输电系统和配电系统之间的独立性。

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP-Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.

机型指派与飞机路线一体化建模及算法研究

通常航班计划都是分阶段完成的,即航班时刻表→机型指派→飞机排班→机组排班,每一个问题都相对独立的建模并求解。通常无法得到全局最优解甚或无解,对后续问题求解造成很大困难。为了克服这种困难及改善航班计划的次优性,将机型指派、飞机路线问题综合考虑,建立多机型的一体化飞机排班多商品网络流模型。为实现模型的有效求解,提出了基于约束编程的动态列生成算法;即用约束编程快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代。最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班和分阶段优化情况进行比较研究。

基于两段排样方式的矩形件优化下料算法

针对矩形件下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化下料算法。首先构造一种约束排样算法,生成矩形件在板材上的两段排样方式。然后采用列生成算法依据矩形件剩余需求量迭代调用上述约束排样算法生成一个虚拟下料方案,按照不产生多余矩形件原则选取虚拟下料方案中的部分排样方式加入到实际下料方案中,更新矩形件剩余需求量;重复上述步骤直到矩形件剩余需求量为零。采用文献中基准例题将该算法与2种文献算法进行比较,数值实验结果表明该算法下料利用率比2种文献算法分别高1.61%和0.78%。