电热联合系统多时间尺度滚动调度策略

"三北"(西北、华北、东北)地区热电、风电并存,电、热负荷与风电功率预测精度对电热联合调度影响较大。考虑到电负荷、热负荷及风电预测精度随预测时间的缩短而提高,采用滚动调度可以逐级降低预测误差对调度计划的影响,提高调度精度。结合二级热网电锅炉分布式日调峰的消纳弃风方案,提出了电热联合系统多时间尺度滚动调度策略,建立了日前、滚动、实时三个时间尺度调度计划的调度模型。提出了一种通过粒子自调节提高可行解比例的改进粒子群算法,加快了算法的寻优速度,并对比分析了不同时间尺度调度计划风电消纳情况。算例分析表明,单一的日前调度计划与实际参考计划偏差较大,而通过滚动修正、实时调节后的实时调度计划能够提高电网对风电的接入能力,有效跟踪负荷曲线。

静态单机调度问题改善全局性能的滚动策略

借鉴控制界对滚动时域控制性能研究的思路,对一类具有可分的正规性能指标的大规模静态单机调度问题,提出了一种子问题带终端约束的滚动调度策略.在这种滚动调度策略下,全局调度的性能可以进行一定程度的评价和分析.性能分析的结论是,随着局部调度的滚动进行,全局调度性能可以不断改善,初始调度性能是全局最终调度性能的一个上界.

结合遗传算法和滚动调度的多机器人任务分配算法

研究多机器人任务分配(MRTA)的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题,提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法(ACGARS)。首先,在遗传算法中采用基于有向无环图(DAG)的编码方式高效地处理任务之间的优先级约束;其次,在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率;最后,设计基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模,从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例上的实验结果表明,相较于构造性启发式算法(CHA)、最小化干扰算法(MIA)和基于惩罚策略的遗传算法(GAPS)生成的方案,当任务组数为20时,所提算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%和75.65%,验证了所提算法能有效地缩短订单的平均等待时间,提升多机器人任务分配效率。

基于免疫算法的柔性制造单元动态调度研究

为了将调度理论实用化,研究接近生产实际的柔性制造单元动态调度,既解决路径选择问题,又优化工序调度方案。不仅考虑了零件分批、工艺路线柔性可变、不相容指标协同优化等问题,而且探讨了由于设备故障、加工任务临时变动等扰动因素引起的动态调度。建立了柔性制造单元动态调度的数学模型;针对这个组合优化问题的难处理性,提出了一种免疫算法;引入了滚动-扰动混合再调度策略。采用提出的方法求解西安航空发动机(集团)有限公司的柔性制造单元动态调度问题,得到满足实际生产要求的优化调度方案。实例仿真结果表明柔性制造单元动态调度问题采用提出的算法、策略和方法基本能够得到解决。