基于三菱PLC的时序循环电路通用设计方法

以交通灯的模拟控制为例,说明了基于三菱PLC时序循环电路设计的通用方法。该方法简洁明了,易于掌握。程序调试方便,程序步数少,运行周期短,速度快。将程序中循环环节去掉,该方法还可设计多种时序非循环电路。

考虑反弹效应的空调负荷可调潜力评估与控制策略研究

当前需求侧响应研究以需求侧响应发生时段为研究重点,很少关注需求侧响应后反弹效应对电网的冲击。文章提出了一种考虑反弹效应的空调负荷可调潜力评估与控制策略。首先,从统计学角度出发,选取空调负荷运行功率和室外温度两个特征,基于用户历史数据评估空调负荷的可调潜力区间。然后,以负荷历史功率在不同温度出现的频率衡量负荷可削减的难易程度,建立用户激励成本模型,并以负荷聚合商激励成本与通信成本之和最小为目标函数,建立用户挑选模型。最后,为减轻用电反弹现象对于电网的冲击,轮换选取不同用户参与需求侧响应,提出了一种考虑反弹效应的时序循环控制策略。通过美国Pecan数据集分析不同削减量下全员参与策略、增加延迟单元策略与所提的时序循环控制策略的平抑反弹效应效果,验证了所提策略的有效性。

基于混沌演化和CNN-GRU的机床热误差建模

为充分利用温度数据中时空特征的联系,提高机床热误差的预测精度,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的热误差预测方法。首先,采用混沌演化(chaotic evolution,CE)重构温度测量数据的相空间,以机床整体温度信息、气候环境和工件误差特征集作为模型输入,演化出机床更深层次的信息;其次,利用CNN提取热误差与温度信息在高维空间的联系,构造具有空间特征的时序向量;最后,通过GRU捕获其时序特征并输出热误差预测值。使用该方法对机床热误差进行预测实验,并与单纯型CNN-GRU模型、CNN模型相比,在预测精度与泛化性方面具有明显优势。

Synthesis and Scheduling of Optimal Batch Water-recycle Networks

This work develops an optimization-based methodology for the design and scheduling of batch water recycle networks. This task requires the identification of network configuration, fresh-water usage, recycle assignments from sources to sinks, wastewater discharge, and a scheduling scheme. A new source-tank-sink representation is developed to allow for storage and dispatch tanks. The problem is solved in stages by first eliminating scheduling constraints and determining minimum usage of fresh water and wastewater discharge. An iterative procedure is formulated to minimize the total annual cost of the system by trading off capital versus operating costs. The work overcomes limitations in previous literature work including restricted recycle within the same cycle, lumped balances that may not lead to feasible solutions, and unrealistic objective functions. A case study is solved to illustrate the usefulness of the devised procedure.