基于相关机会目标规划的风光储联合发电系统储能调度策略

为改善风电、光伏发电出力的不确定性,使风光储联合发电系统具有可调度性,将风电和光伏发电的出力表示为确定性的出力和具有模糊性的误差之和。利用相关机会目标规划方法,以风光储调度出力曲线与计划出力曲线匹配程度最大,储能电池充放电功率最平缓和储能电池可持续工作性最佳为目标,建立了风光储联合发电系统储能调度模型。利用将模糊模拟、神经网络与改进粒子群算法嵌套结合形成新型混合智能算法对模型进行了求解,给出了联合发电系统日前储能调度计划。算例分析表明,新算法能够较好地求解高维数不确定规划问题,其收敛速度快,全局和局部搜索能力强。

基于相关机会规划的风电并网容量优化分析

风能的随机性和间歇性强,所以与传统发电形式相比,风电场容量可信度低,如何计算系统中的最大风电并网容量是风电规划所面临的重要问题。基于相关机会规划理论,在保证系统安全运行的前提下建立了计算风电并网容量的优化分析模型,模型中引入了风电的发电能力约束,并考虑了风电场减出力控制措施的影响。该模型适用于不确定环境下的随机事件评估,基于IEEE39节点系统的风电并网容量优化结果验证了模型的可行性。

基于风电预测误差随机性的火储联合相关机会规划调度

随着风电并网容量增加,合理利用风电预测误差信息,对含风电电网的实时调度具有重要意义。基于风电功率预测误差随机性,对火储联合调度进行研究。首先,结合风电功率预测值,建立分段误差概率分布模型。然后,基于随机相关机会规划理论,建立火储联合调度模型;根据火电机组与储能系统的出力特性,制定联合调度策略;采用差分进化算法对模型进行求解。最后,利用实际风电场数据,在4种设定场景下进行计算,对模型进行验证。结果表明,分段统计误差分布能够更全面反映误差信息;火储联合系统中,火电机组和储能系统分别在较大时间尺度和小时间尺度具有较好的调节特性,火储联合调度能够提高系统稳定运行的概率。

相关机会二层规划法在输电网扩展规划中的应用

建立输电网扩展规划的相关机会二层规划模型。该模型有2层规划问题,上层规划问题以输电投资回报率大于某一实现水平的概率最大化为目标;下层规划包含系统正常运行下的社会利益最大化与系统N-1运行时的系统切负荷量小于给定值的概率最大化2个子规划问题。利用Monte-Carlo法模拟不确定性参数,采用遗传算法进行全局寻优,下层规划利用内点法进行计算。修改的18节点系统验证了所提模型和方法的有效性。

路网车流径路选择随机相关机会规划模型及其混合遗传算法

研究随机环境下车流径路的选择问题,首先给出路网车流径路方案可靠性的定义,并在此基础上建立随机环境下车流径路选择问题的随机相关机会多目标规划模型。模型考虑了车流具有不同权重的情况,目标为极大化车流径路方案的可靠性及极小化期望总费用。用C++语言编写K短路算法,并在Visual Studio 6.0上基于该算法开发了软件,用于计算网络上任意两点之间的K短路。以该软件计算出的K短路作为节点间的可选径路集,提出一种基于随机模拟的混合遗传算法。算例表明,在不同交叉和变异概率的条件下算法均可在给定进化代数内收敛至相同的最优解,有较强的适应性。

编组站阶段计划随机相关机会规划模型及算法

在铁路当前的运输组织模式下,编组站阶段计划鲁棒性和列车到达计划兑现率的矛盾十分突出.为提高阶段计划的鲁棒性,本文运用随机规划方法,研究列车实际到达时刻随机条件下(相对于计划到达时刻)的阶段计划优化编制问题.以最大化阶段计划在列车到达时刻随机扰动下保持最优的概率为目标,建立阶段计划随机相关机会规划模型.并设计了随机模拟、禁忌搜索算法相结合的混合智能算法对模型进行求解.算例结果表明,本文构建的模型能取得鲁棒性较高的阶段计划,能为阶段计划计算机编制提供辅助决策支持.

基于相关机会目标规划的电力系统优化调度研究

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下,考虑功率预测误差对电力系统调度模型功率平衡方程的影响,主要就含有不确定变量的功率平衡方程的求解问题进行研究,建立基于相关机会目标规划的电力系统优化调度模型,实现功率平衡方程中含有随机预测误差的调度模型的求解。首先,为了实现含有随机变量功率平衡方程的求解,将功率平衡的等式约束松弛为不等式约束,把功率平衡约束转化为不确定环境下极大化随机事件发生概率的相关机会规划模型。然后,为兼顾方案的经济性和安全性引入机会约束条件,为模型的快速求解,引入目标规划模型,建立基于相关机会目标规划的电力系统优化调度模型。最后,算例验证了所建模型的有效性。

基于模糊相关机会规划的机会阵雷达方向图综合

研究了机会阵雷达的方向图综合问题,提出了一种基于模糊相关机会规划的方向图综合算法.该算法基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及工作状态的不确定性,以模糊变量来刻画天线单元参与方向图综合时的复杂不确定环境,建立方向图综合的规划模型.并结合模糊模拟算法和遗传算法设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型,仿真实验验证了所设计算法的有效性和稳定性.

艾滋病相关机会性感染病原菌分布及耐药性分析

目的调查艾滋病相关机会性感染病原菌分布及耐药性,为临床经验性使用抗菌药物提供理论依据。方法回顾性分析首都医科大学附属北京佑安医院2018年1月至2021年6月期间确诊艾滋病患者的临床资料、病原菌类型及药敏试验结果。结果共纳入252例艾滋病患者,分离出病原菌381株,其中革兰阴性菌161株(42.26%)、革兰阳性菌87株(22.83%)、真菌76株(19.95%)、分枝杆菌57株(14.96%)。排前5位的病原菌为结核分枝杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯氏菌、新型隐球菌、大肠埃希氏菌。革兰阴性菌以铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯氏菌、大肠埃希氏菌为主,非发酵革兰阴性菌占15.00%(57/381)。革兰阳性菌以金黄色葡萄球菌、屎肠球菌、粪肠球菌为主。白色念珠菌对氟康唑、伊曲康唑和伏立康唑的耐药率均为21.43%,热带念珠菌对氟康唑、伊曲康唑和伏立康唑的耐药率均为62.50%。大肠埃希氏菌对左氧氟沙星和环丙沙星的耐药率最高,分别为85.19%、81.48%。肺炎克雷伯氏菌、沙门氏菌对氨苄西林的耐药率分别为54.55%、73.33%。肺炎克雷伯氏菌对亚胺培南和美罗培南的耐药率分别为15.15%和21.21%,大肠埃希氏菌对亚胺培南和美罗培南的耐药率分别为14.81%和11.11%。铜绿假单胞菌对亚胺培南和美罗培南的耐药率分别为41.67%、25.00%。鲍曼氏不动杆菌对碳青霉烯类的耐药率为50.00%。屎肠球菌对青霉素和氨苄西林的耐药率(86.36%,86.36%)明显高于粪肠球菌(0%,36.36%)(P均<0.01)。金黄色葡萄球菌及粪肠球菌普遍对万古霉素和利奈唑胺敏感。不同水平CD4^(+)T淋巴细胞计数之间,菌株耐药率差异有统计学意义(P<0.01)。结论艾滋病患者感染病原菌分布较广,耐药率较高,为避免广谱抗菌药物的长期应用造成细菌耐药,需加强对艾滋病机会性感染病原菌耐药性的动态监测。

基于相关机会目标规划的电力系统日内滚动调度

可再生能源大规模接入电力系统的背景下,考虑可再生能源出力不确定性对电力系统日内滚动调度模型功率平衡方程的影响,建立了含有预测误差不确定变量的功率平衡方程。为了实现含有不确定变量功率平衡方程的求解,将功率平衡方程的等式约束转化为最大化随机事件成立概率的目标函数,建立相关机会规划模型。考虑可再生能源出力不确定性,兼顾方案的鲁棒性和经济性,建立了系统旋转备用容量的机会约束模型。为了实现所建随机优化调度模型的快速求解,提出基于采样的机会约束条件确定性转化方法,将所建含有多个随机变量的机会约束条件进行等效确定性转换,又引入目标优化将所建多目标优化模型转化为单目标优化模型。最后,算例仿真验证了所建模型的有效性。

基于相关机会目标规划的主动配电网日前优化调度

以风电、光伏为代表的分布式电源具有不确定性,给主动配电网的安全稳定运行带来了挑战。如何考虑可再生能源的不确定性,制定安全经济的调度计划,是一个亟需研究的问题。为此,提出了一种含机会约束条件的基于相关机会目标规划的主动配电网日前优化调度模型。该模型在功率平衡方程、可再生能源容量约束中计入不确定性变量,充分利用主动配电网的有功和无功资源,以高优先级优化代表功率平衡的机会函数,以低优先级优化配电网的运行成本。最后,通过仿真算例对模型的有效性进行验证。结果表明:该方法能减少日内有功的调整量;另外,采用机会约束能更好的控制可再生能源容量越限的概率,从而减少因容量越限而被迫调整无功的概率。

模糊相关机会规划的蚁群优化算法及收敛性分析

模糊相关机会规划(Fuzzy dependent-chance programming,FDCP)因其非线性、非凸性及模糊性,对经典的优化理论提出了极大的挑战.本文为解决复杂的模糊相关机会规划问题设计了一种基于模糊模拟的蚁群优化算法,证明了该算法的收敛性,并通过估算期望收敛时间以分析蚁群优化算法的收敛速度.数值案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性.

求解随机相关机会规划的有效算法

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会规划算法。通过实例仿真测试该算法的性能,并与遗传算法进行比较,结果表明本算法具有一定的优势。

随机网络瓶颈容量扩张相关机会规划模型

文章研究的问题为,在不确定环境中,怎样去增加网络中一组边的容量到一个指定的容量,以至于网络瓶颈扩张的费用不超过给定的总费用上限的概率尽可能的大。本文假定每一条边的单位扩张费用Wi是一个随机的变量,它服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些规则,列出它的相关机会规划模型的通用表达式。随后,本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法。最后,给出数值算例。

相关机会规划的确定性解法

相关机会规划是随机规划的一种,是使事件的机会函数在不确定环境下达到最优的方法.针对机会函数中随机变量几种不同的约束条件和分布,通过其分布函数的等价变换将相应的相关机会规划转化为确定性规划,得到了相关机会规划的确定性解法.

求解模糊相关机会规划的混合智能算法

模糊相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,该文采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解模糊相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。

基于PSO求解随机相关机会规划的有效算法

随机相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,通过采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解随机相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。

多项目多期组合投资优化的双目标模糊相关机会模型

对于多项目单期优化模型已经有了比较满意的结论,现在已有研究基础上讨论一种基于净现值和净现值成本的多项目多期投资组合优化的双目标模糊相关机会模型,并且提出了一种集模糊模拟、改进的神经网络与遗传算法于一体的人工智能算法,结合一种能够实时调整权数的评价函数法,从而对模型进行有效求解。最后数值仿真说明了模型的合理性与算法的有效性。

逆向物流再造网络成本优化的相关机会目标规划模型研究

逆向物流凭借着其重大的经济社会价值,成为了企业物流战略的重要组成部分。本文简要介绍了逆向物流的经济价值和特点,划分了逆向物流产品构成,重点研究了逆向物流再造网络的结构和特点,并运用相关机会规划理论建立了逆向物流再造网络的成本优化模型。

油田增产措施模糊相关机会规划模型

以最大化措施增油量高于规划措施增油量这一事件的机会函数为目标,兼顾成本、措施量等因素,建立了油田增产措施模糊相关机会规划模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田增产措施配置提供了新的决策依据.