基于模糊规划理论的云计算资源调度研究

传统云计算资源调度方式,当调度数据短时间激增的情况下,极易导致云计算服务器崩溃,直接影响了资源调度的时间,为此提出基于模糊规划理论的云计算资源调度研究。首先,通过细粒度任务的方式,确定云计算资源调度优先级;其次,根据用户任务对云计算下不同资源的偏好值,设置模糊规划函数条件下的相关参数,进而通过构建基于模糊规划理论的模型,实现云计算资源的高效调度。根据实验对比结果可知,在云计算任务量与资源调度量一致的情况下,基于模糊规划理论的云计算资源调度方法用时最少,仅需17s。

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的 Job shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的不确定 Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上 ,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法 ,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性 。

系统可靠度的模糊优化分配

针对系统可靠性优化中约束条件及目标函数往往具有模糊性的实际情况，本文应用模糊规划理论，提出了系统可靠度的模糊优化分四方法。

考虑响应意愿的电动汽车群-空调集群需求响应策略研究

可再生能源大规模并网,给电力系统安全运行带来了严峻的挑战。需求侧资源(如电动汽车、空调)具有巨大的需求响应潜力,能够参与电网有功调度,积极消纳可再生能源。因此,提出了考虑响应意愿的电动汽车-空调集群需求响应策略。首先,考虑价格、荷电状态及温度等多重因素的影响,基于Takagi-Sugeno-Kang模糊模型量化了电动汽车群和空调集群的响应意愿,采用三角隶属度函数描述意愿的不确定性。在此基础上,建立了电动汽车-空调集群响应潜力评估模型,获取集群需求响应的可调度裕度。然后,考虑价格型需求响应负荷、风光发电以及响应意愿的不确定性,建立了激励型需求响应策略模型。根据模糊机会约束规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束转化为确定性的清晰等价形式。最后,通过算例仿真分析验证了模型的有效性和可行性。

P2P能源共享下考虑意愿动态调整的电动汽车群需求响应策略研究

以新能源为主体的电力系统需要灵活性调节资源的支撑,而市场化交易发展不足限制了需求响应灵活调节能力的充分发挥,为此国家出台相关政策积极推进分布式发电市场化交易。在端对端(peer-to-peer,P2P)能源共享市场中,明确需求侧响应意愿与可调度容量,厘清意愿、行为和市场的交互关系,对市场的需求响应策略实施和分布式能量平衡具有重要的意义。在此背景下,提出P2P能源市场下考虑响应意愿动态调整的电动汽车群需求响应策略,基于充放电行为建立了响应意愿量化模型,以表征充放电价格和电池荷电状态(state of charge,SOC)的影响。采用三角隶属度函数描述意愿的不确定程度。P2P市场交易决策分为定量和定价两阶段,定量阶段在考虑响应意愿影响的基础上,建立市场利益最大化的模糊机会约束规划模型,定价阶段根据价格对意愿的影响,提出改进市场中间价(mid-market rate,MMR)定价方法确定市场收益分配机制。考虑光伏出力波动的影响,利用信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)建立需求响应策略鲁棒模型。算例分析表明,考虑意愿动态调整的需求响应策略能够合理调用电动汽车群响应能力,提高可调度容量利用率和市场参与者经济利益,促进光伏就近消纳。

基于FPP和D-S证据理论的城市轨道交通PPP项目风险评估

针对城市轨道交通PPP项目风险错综复杂且难以科学评价的问题,提出基于D-S证据理论的风险评估方法.首先在指标体系构建的三项原则基础上,通过案例分析识别关键风险因素,结合德尔菲法及相关研究成果,构建城轨PPP项目风险评价指标体系;其次借助三角模糊数及模糊优先规划理论(FPP)确定指标权重值,削弱专家主观打分极端值的不利影响,并建立D-S证据理论的风险评估模型,引入信任函数与似然函数的概念,确定信任区间评判风险等级;最后将模型应用到青岛地铁13号线实际PPP项目中,融合多位专家证据信息表明该项目风险等级"很低",评价模型具有合理性与可行性,并提出相应风险控制措施,进一步丰富了城市轨道交通PPP项目风险评估方法.

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。

干燥机质量屋建模中系统参数确定与仿真

针对干燥机QFD系统的内在模糊性 ,运用带有对称模糊系数的模糊回归及模糊规划理论 ,建立了关联函数及自相关函数的模糊规划模型 ,分析了h值与各模糊系数展值的关系 ,提出了确定h最佳取值的方法 .仿真研究表明 ,这些干燥机模型能够在信息不确定、不完整、不充分的环境下 ,帮助开发人员有效确定质量屋中的关联函数及自相关函数 .该结果可应用于各种质量屋建模过程 .

考虑需求响应和风电不确定性的能源系统调度

将价格型需求响应的影响因素分为电、气分时自弹性和电-气交叉价格弹性,两者分别考虑价格调控下能源需求在时间、类型上的转移.依据模糊数的物理意义对风电历史数据进行拟合;考虑不同场景的发生概率对不确定性的影响,提出基于多场景的模糊优化模型.依据模糊规划理论,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立考虑风电消纳的电-气综合能源系统源荷互动日前模糊优化调度模型.采用模糊期望约束、模糊机会约束的等效处理方法和天然气气潮流线性化方法将非线性约束转化为线性约束并求解该模型.算例表明,通过考虑价格型需求响应和风电不确定性,可以更加准确地模拟在不确定的市场环境下,用户在不同能源间的选择行为,同时降低用能的峰谷差,提高风电的消纳能力.

A Novel Robot Motion Planning Model based on Visual Navigation and Fuzzy Control

In this paper, we propose the novel robot motion planning model based on the visual navigation and fuzzy control. A robot operating system can be viewed as the mechanical energy converter from the joint space to the global operation space, and the fiexibility of the robot system refi ects the global transformation ability of the whole system. Fuzzy control technology is a kind of fuzzy science, artificial intelligence, knowledge engineering and other disciplines interdisciplinary fields, the theory of strong science and technology, to achieve this fuzzy control technology theory, known as the fuzzy control theory. Besides this, this paper integrates the visual navigation system to construct the better robust methodology which is meaningful.

计及需求响应不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度

园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)通过多能互补可显著提升其运行经济性,然而园区可控资源响应的不确定性会给日前调度策略的制定带来挑战,为此提出了一种考虑综合需求响应及其不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度策略。文章首先运用三角模糊数描述光伏、负荷预测功率以及柔性负荷响应量的不确定性,建立计及不确定性的日前调度模型;然后以系统总运行成本最小为目标,对系统供需两侧可控资源进行协同优化,并根据模糊规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束等效转换为确定性约束形式便于求解;最后通过算例验证了所提策略通过综合需求响应可有效降低系统运行成本,并分析了模糊机会约束置信水平对系统运行成本的影响。