面向执行体的PTIDES调度策略

PTIDES对离散事件模型(Discrete Event)的改进主要体现在两方面:一是将DE的模型时间与物理时间进行关联,使独立事件的调度脱离时间戳顺序;二是采用层次异构思想对DE进行层次化建模,实现了层次化并行。现将模型时间延迟作为限定因子,提出一种面向执行体的PTIDES执行策略(AOEPTIDES),实现了执行体间的并行;并以一个实例阐述AOEPTIDES的正确性。

基于低碳经济优化调度的电-碳联合需求响应改进策略研究

随着中国双碳目标的提出以及全国碳市场的快速发展,探索碳市场环境下电力系统的发展和优化调度策略具有十分重要的意义。以电力系统最小化成本和碳排放量为目标,提出了一种基于低碳经济优化调度的电-碳联合需求响应改进策略,该策略将碳排放权交易市场中的碳成本引入到需求响应目标中,通过日前模拟优化调控的方法,获得系统各节点参与需求响应的最优策略。研究结果显示,所提改进策略能够在满足需求响应要求的条件下有效减少碳排放。

考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略

为了解决快速频率恢复和缓慢实际功率调度之间的时间尺度分离问题,提出一种考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略。引入的一致性策略能够在同一时间尺度上处理优化调度和频率恢复,另外提出的实际功率调度方案分布式模型预测控制解决了通信延迟、通信中断和即插即用情景,并且将下垂、实际功率传输和相位角方程作为等式约束,从而预测每个微电网的行为。此外,终端值和不等式约束有助于确定可行解空间的界,从而减少优化时间。在4种测试情景下对控制器的动态性能进行实验评估,结果证明该控制器对负载变化和通信问题具有较强的鲁棒性,并且保证了频率快速回复与高效功率调度。

风氢耦合系统参与现货市场的竞标策略及优化调度方法

为解决高比例风电市场竞标能力弱、市场消纳困难的问题,提出高比例风电耦合氢储能系统联合参与现货市场竞价的双层Stackelberg博弈模型。首先,研究风氢耦合系统内部能量转换关系,揭示风氢耦合系统的能量“时空平移”机理,在综合考虑风氢耦合系统收益和成本的基础上,建立风电投标和氢储能充放电决策模型;其次,兼顾风氢耦合系统和独立系统运营商的利益诉求,基于Stackelberg博弈建立以火电机组、风氢耦合系统为主体的市场出清模型;最后,针对双层模型求解困难的问题,运用KKT条件和强对偶理论将双层模型转换为易于求解的单层混合整数规划模型。仿真结果表明,所提策略对高比例风电的市场消纳起到了积极作用。

分段分策略调度的遥感卫星任务规划架构

随着遥感卫星对各类应用的支撑保障不断深入,卫星任务规划系统面临的外部环境复杂多变,如卫星轨道调整、在轨突发故障、任务随机到达、成像条件变化等,应急突发事件发生的随机性大大提高,传统的定期集中式任务规划架构逐渐无法满足高时效、高响应要求。通过分析系统外部环境种类及变化规律,设计分段分策略调度的任务规划架构,以及相应的调度策略和对象状态管理机制,实现对应急突发事件的高效响应能力。并在某遥感卫星任务管控系统项目中采用该技术架构并研制相应软件。系统实际运行结果表明,该分段分策略的任务规划技术架构基本上满足了外部环境动态变化引起的高适应和高响应要求,极大提升了系统的自动化程度和时效性指标。

基于近端策略优化算法含碳捕集的综合能源系统低碳经济调度

为了实现园区综合能源系统(PIES)的低碳化经济运行和多能源互补,解决碳捕集装置耗电与捕碳需求之间的矛盾,以及不确定性源荷实时响应的问题,提出了基于近端策略优化算法含碳捕集的综合能源系统低碳经济调度方法。该方法通过在PIES中添加碳捕集装置,解决了碳捕集装置耗电和捕碳需求之间的矛盾,进而实现了PIES的低碳化运行;通过采用近端策略优化算法对PIES进行动态调度,解决了源荷的不确定性,平衡了各种能源的供给需求,进而降低了系统的运行成本。实验结果表明:该方法实现了不确定性源荷的实时响应,并相比于DDPG(deep deterministic policy gradient)和DQN(deep Q network)方法在低碳化经济运行方面具有有效性及先进性。

NISQ设备的量子电路调度策略优化研究

在嘈杂的中尺度量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)时代,调度是量子电路编译的关键步骤。传统调度策略未充分利用量子计算的并行性,忽略了层内操作的潜在并行优化。因此,设计了两种优化策略:拓扑层级调度策略(topological layered scheduling strategy,TLSS)和层内冲突优化策略(layerwise conflict optimization strategy,LCOS)。TLSS利用贪心算法和拓扑排序原理,在层结构中分配量子门,以最大化并行执行量子门操作的数量。LCOS在层内插入SWAP门并最小化冲突以提高并行度,优化整体计算效率。实验结果表明,在涉及4至22量子比特、平面拓扑结构以及双量子比特的平均寿命为67μs的特定环境下,TLSS与LCOS分别降低51.1%和53.2%的SWAP门数量,减少14.7%和15%的硬件门开销。由于量子电路的复杂性及层间时序关系的干扰,将两策略结合后SWAP门数量降低51.6%,硬件门开销减少14.8%。然而结果的适用性受到不同结构和硬件限制的影响。

考虑风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略

针对新能源随机性较大而出现一些极端情况时,现有分时电价下弃风、弃光与火电机组调节能力不足而导致切负荷成本较大的问题仍较为突出的现象,提出了一种考虑风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略。首先,制定综合考虑风电、光伏、火电机组调节能力与基础负荷的分时电价,新增凹谷与尖峰电价时段,并引入价格弹性系数定量描述电动汽车对新增时段的响应;其次,基于电价信息建立电动汽车充放电模型,确定电动汽车充放电调度的电量信息;再次,统筹考虑电网、电动汽车聚合商以及电动汽车用户的三方利益,构建以负荷波动最小,弃风、弃光与用户充电成本最小和最大化聚合商收益为目标的电动汽车充放电优化调度模型;最后,通过算例验证所提模型的可行性与有效性。

基于动态掺氢策略的综合能源系统低碳经济调度

针对现有综合能源系统中传统碳捕集电厂灵活性较差,电负荷系数、管道长度和管道运维成本等因素对计及气网掺氢的综合能源系统调度的影响尚未明确等问题,提出了一种基于动态掺氢策略的综合能源系统低碳经济调度模型。首先,建立综合灵活碳捕集电厂模型,对二氧化碳的吸收与再生环节进行解耦;其次,建立基于动态掺氢的管道运维成本模型,实现掺氢比的动态调整,提高系统调度的灵活性;然后,引入阶梯式碳交易机制,构建考虑气网掺氢管道运维成本的综合能源系统低碳经济调度模型,利用McCormick松弛方法将非线性问题转化为线性问题,并进行求解。最后,算例仿真结果表明:气网各节点处管道运维成本系数与气体体积、输送距离等因素相关,应综合考虑上述因素对气体定价;在综合能源系统调度中综合考虑电负荷系数、气网管道长度等因素合理选择气网掺氢比上限、制定动态掺氢策略,系统的经济效益与环境效益分别提高了44.1%、47.8%。

应用混沌反向灰狼算法的多终端复杂任务调度策略

大型复杂机电设备或特种高危贵重物品仓储、运输过程常需要对设备状态及周围环境信息进行实时监控。而在监控过程中经常遇到多终端复杂任务协调难题,由于多终端任务调度是一个NP(non-deterministic polynomial)优化问题,高效的调度策略可极大缩短调度等待时间。基于此,文章提出一种融合多种策略的灰狼调度方法,建立新的编码方式与离散空间映射,应用混沌系统不确定性初始化种群,以自适应惯性权重来平衡调度方法的全局优化性能与收敛速度,引入反向学习思想扩大算法寻优范围。实验结果表明调度方法将系统等待时间有效缩减10.06%,其终端负载及最小等待时间明显优于其他算法,验证了调度策略的有效性及优越性。

基于近端策略优化的IES经济调度方法研究

【目的】综合能源系统(IES)的经济调度是能源技术改革的重要研究内容,其本质是一个复杂的混合整数非线性规划问题。传统的优化调度方法计算复杂度较高,也无法适应IES中耦合了可再生能源的源荷不确定性。利用深度强化学习方法对原始问题进行分解加速,提升IES经济调度模型的求解效率。【方法】提出了一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的IES优化调度框架,利用PPO算法拟合原始模型中非线性约束的部分变量,从而将其转换为线性约束以加速求解。【结果】通过算例验证了该方法的有效性,以及相较于其他方法的高效性。可以预见在大规模的IES优化问题上,该方法计算优势将更加明显。

面向资源约束的电动公交车充电调度策略

为减少公交运营成本、合理制定插入式充电模式下公交总站的电动公交车充电调度方案,本文基于帝国竞争算法提出了一种面向资源约束的公交车充电调度策略(RCO-CSS)。基于电动公交车运营的时空特点和充放电特性,应用多技能资源约束多项目调度问题(MSRC-MPSP)运筹规划思想对电动公交车充电问题进行抽象建模,以车队规模与充电桩数量为主要资源参数,以最小化充电成本和日均设备购置成本为目标,构建资源约束充电调度模型,进而设计一种二阶段演化帝国竞争算法(TSE-ICA)对模型进行求解,输出最佳的充电调度方案及匹配的行车运营计划。采用4个分别包含5、10、20和36条线路的公交运行实例对RCO-CSS进行了性能评估与有效性验证。在实例探讨中,首先运用Taguich法对资源参数进行了敏感性分析,发现资源越宽裕,模型输出的日充电费用越小,但车辆与充放电设备平摊至每日的购置成本越大;其次,将TSE-ICA与其他4种先进的元启发式算法进行实验数值对比,验证了所提算法的寻优性能;最后,通过与无序充电调度策略和常规有序充电调度策略进行比较,证明了RCO-CSS能够更好地降低用电成本、设备购置成本和电池充放电次数。基于MSRC-MPSP和TSE-ICA的RCO-CSS为公交运营商制定充电调度方案和行车运营计划提供了一种可行且敏捷高效的新思路。

用于提升风电消纳能力的高载能负荷调度策略研究

近年来,我国大力发展以风电为主的新能源发电,尤其是在我国风资源丰富的“三北”地区,但这些地区往往负荷需求量较小,与风电装机容量难以匹配,因此在我国“三北”地区存在大量弃风现象。为解决这一问题,文中介绍了用于提升风电消纳能力的高载能负荷调度策略。参与调度的负荷为两种高载能负荷,分别为电解铝负荷和铁合金负荷。根据两种高载能负荷的运行特性及调节特性,对其进行分类并建立数学模型,并根据两类负荷的不同特性,分别建立日前调度和日内调度的数学模型,通过算例验证了所提调度策略的有效性。

基于自动驾驶车辆调度的停车系统收费策略优化

针对有人驾驶车辆与自动驾驶车辆共存的停车系统,设计基于自动驾驶车辆调度的停车系统收费策略,以提升停车系统运行效率.该策略在停车场无可用停车泊位但存在自动驾驶车辆时向有人驾驶车辆提供自动驾驶车辆调度服务,停车系统向有人驾驶车辆收取一定调度费用后,通过在多个停车场间调度若干自动驾驶车辆,为有人驾驶车辆在其目标停车场创造可用停车泊位.各停车场的调度费用会影响有人驾驶车辆用户的停车选择,进而影响停车系统的运行效率,构建基于智能体的停车仿真模型,采用遗传算法差异化地设置系统内各个停车场的停车调度收费方案.仿真结果显示,采用基于自动驾驶车辆调度的差异化收费策略,可以有效地减少有人驾驶车辆用户的行驶时间、步行时间、总出行时间及行驶里程,增加停车系统营收,降低社会成本,有效地缓解停车矛盾.

不同跟随策略下RMFS调度问题研究

随着电商行业的快速发展,移动机器人仓储系统(robotic mobile fulfillment systems,RMFS)在现代化物流中心被广泛应用。在RMFS中,机器人在一次分拣搬运任务中,可以采用完全跟随或不跟随两种策略,即机器人可以全程跟随拣选货架直至该任务完成;或者当货架在工作站排队时机器人离开货架去执行其他任务。针对两种跟随策略下的机器人调度问题,以机器人完成批次任务的总时间最短为目标,建立了两种跟随策略下的机器人调度模型,并基于遗传算法设计了两种跟随策略下的仿真实验平台,通过仿真实验对完全跟随与不跟随两种策略下的系统性能进行了比较,得出了基于完工时间最短的跟随策略决策决策曲线,证明结合具体工况选择合适的跟随策略能够有效提高拣货系统作业效率,利用跟随策略曲线可以帮助企业进行机器人跟随策略的选择。

考虑冷热电多能流的混合储能系统三阶段能量优化调度策略

针对综合能源系统(Integrated energy system, IES)中可再生能源(Renewable energy, RE)能量耦合的复杂性和能量波动问题,提出了一种改进的混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS)三阶段能量优化调度。分析了IES中各种器件在不同时间尺度下的功率响应特性,表明三阶段能量优化调度方法可以与包括HESS在内的IES很好地耦合。比较分析了HESS在稳定功率波动和延长储能寿命方面优于单一储能系统的优点,提出了三阶段能量优化调度下超级电容的控制方法。根据日前预测数据,一次能源消耗、运营成本、二氧化碳排放被视为日前滚动优化阶段的优化目标。在日内滚动调整阶段,该方法可以减少RE日前预测误差的影响,实现日内能源调度平衡,确保IES设备的安全运行。考虑到IES中可再生能源比例较高的背景,创新性地利用HESS的优势来改善系统的功率响应特性。仿真结果表明,所提方法在提升系统功率响应速度、延长储能电池(Lithium-ion battery,LiB)寿命和减少碳排量上具有显著提升。

垃圾量有限预知下环卫车在线调度策略

目前,垃圾清运是环保工作重点关注的问题之一,一般垃圾清运成本占总垃圾处理成本的60%~80%,所以以成本最小化为目标的环卫车调度问题就成为热点问题。现有对该问题的研究大部分都是基于静态需求,最后计算出环卫车调度的离线最优。因此,将需求动态变化的特征纳入考虑范围,提出了在垃圾量有限预知的情况下城市环卫车在线调度的诱导策略和组合优化策略,同时证明了两个策略不同情况下的竞争比。最后通过实例比较策略的执行效果,得出了该实例的最优在线调度策略为诱导策略。

电力市场环境下生物质气化耦合燃煤机组与风电场联合自调度优化策略

利用生物质气化耦合燃煤发电技术可以提升火电机组的燃料及运行灵活性,从而促进风电的高水平消纳,同时实现生物质能的有效开发利用。该文首先建立反映生物质气化耦合热电联产机组内部能流过程和外部出力特性的运行模型。然后,从能源供应商视角出发,给出耦合机组与风电场联合参与日前、日内和实时平衡市场的多阶段决策框架,提出反映联合体期望收益和条件风险价值的多目标自调度策略。最后,利用基于字典优化框架的增强ε约束法,给出构建帕累托前沿的多目标优化求解流程。以一台350 MW燃煤热电联产机组和一座600 MW风电场构成的联合体为例进行分析。结果可知,增设生物质气化子系统和联合运行能够使其经济效益提升6%左右,同时有利于降低能源供应商的运营风险。

基于多级队列择优的信号处理资源调度策略研究

新型航天地面测控装备采用虚拟资源池架构和容器云技术,按需进行测控资源调度和测控业务能力生成。资源池系统包含种类繁多的异构资源,针对其中信号处理资源的调度需求,本文设计了一种基于多级队列择优的信号处理资源调度策略,将资源聚合管理、统一分配,根据任务需求分级择优进行分配调度,保证系统资源调度的高可靠性,兼顾资源的高效利用和负载均衡。

考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度策略

文章以风-光-柴-储系统为研究对象,为了研究新能源出力不确定性对该系统的影响,提出了一种新能源出力复合预测模型。为提高风-光-柴-储系统运行的经济性、环保性和安全性,提出了考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,并采用了带有Monte Carlo模拟的遗传算法对模型进行求解。文章采用了负荷缺失率(load loss rate,LLR)和置信概率对系统的安全性进行评价,并分析了其对系统调度结果的影响。仿真结果表明,文中所提出的考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,可以降低新能源出力不确定性对系统的影响,且该方法可以有效地平衡系统的经济性和安全性。