多产品批处理过程调度的MILP建模

基于时间间隙的概念和连续时间描述 ,将设备、产品分配给时间间隙分别表达为两类 0 - 1变量 .采用一个时间轴 ,建立了具有并行生产线的单阶段多产品批处理过程的调度数学模型 .模型表达为一个混合整数规划 ( Mixed Integer Linear Programming,MILP)问题 .相对于已有的基于时间间隙描述的调度模型 ,该模型 0 - 1变量少 ,且能处理顺序相关建立时间 .求解采用分支定界法( BAB) .计算表明 ,该模型求解速度快 ,松弛线性规划和 MILP的最优解之差 ( Integrality Gap)小 。

复杂约束下梯级水电站短期厂网协调多目标MILP模型

随着电力系统负荷的增长及峰谷差的加大,电力消费结构不断优化。电网侧期望水电利用灵活启停特性充分参与电网调峰,以减小系统的峰谷差。电厂侧则在调度过程中追求梯级电量最大,以实现效益最大化。为协调厂网两侧对梯级出力过程的矛盾需求,同时满足厂网两侧复杂的约束条件,以梯级水电站的机组为调度单元,选取梯级发电量最大和电网剩余负荷峰谷差最小为目标函数。充分考虑电网侧联络线约束及电站侧尾水顶托、限制出力曲线、不规则振动区等与水头相关的复杂约束并线性化处理,构建了复杂约束条件下厂网协调多目标短期混合整数线性规划模型,对多目标函数进行归一化处理并采用权重法转化为单目标函数,利用Gurobi商业求解器进行模型求解。中国红水河梯级水电站的实际应用表明所提模型可获得兼顾厂网两侧目标期望的梯级发电计划。

多目的批处理过程的优化周期调度

基于状态任务网络 ( State Task Network,STN)描述批处理过程 ,提出了多目的批处理过程的混合整数规划 ( Mixed Integer Linear Programming,MILP)周期调度数学模型 .建模采用连续时间描述 ,并将任务和设备分配给事件点集总表达为一类 0 - 1变量 .相对于已有的多目的批处理过程周期调度数学模型 ,该模型规模小 。

基于MILP的装配企业参与需求响应的调控策略

目前国内外有关需求响应技术的研究主要集中在智能家电和智能楼宇中,然而工业企业的电力消费在社会用电中占比极高,如果可以充分利用企业在生产中的需求响应潜力,那么这种潜力将能在电网平衡和提升企业竞争力中发挥重要作用。因此,该文构建了制造装配企业的生产模型,同时基于混合整数线性规划(mixed integer linear programming,M ILP)设计了一种自动需求响应算法,可以最大限度地提高制造商的利润。通过对某电池制造工厂的案例进行研究可知,提出的算法自动满足了电网的需求,同时增加了制造商的利润。通过3个场景:峰平谷电价、需求侧竞价、新能源消纳(风电平抑),具体论证了算法的优越性。此外,描述了装配企业参与需求响应的潜力与储料箱容量比例的关系,为进一步研究装配企业参与需求响应提供了思路。

改进的混合整数线性模型优化化工厂多层设备布局

化工设备布局是设计化工厂的重要环节,对优化生产管理、整合土地与水电资源、减少输送能耗、降低事故风险以及保证人员安全有着重要的意义。化工设备布局中最常见的是多层设备布局。本文通过对工艺流程特点以及设备特殊性进行分析,预处理某些设备的布置,考虑设备间安全距离,建立改进的混合整数线性规划模型(MILP),用数学规划法求解。将该方法应用于某原油蒸馏工艺流程的布局优化,相较于文献报道的不加入这些工程因素的数学规划方法,模型变量得到了减少,降低求解复杂度,求解时间缩短了38.8%,且布局方案更符合工厂实际,验证了所提方法的有效性和实用性。