Bad-scenario-set Robust Optimization Framework With Two Objectives for Uncertain Scheduling Systems

This paper proposes a robust optimization framework generally for scheduling systems subject to uncertain input data, which is described by discrete scenarios. The goal of robust optimization is to hedge against the risk of system performance degradation on a set of bad scenarios while maintaining an excellent expected system performance. The robustness is evaluated by a penalty function on the bad-scenario set. The bad-scenario set is identified for current solution by a threshold, which is restricted on a reasonable-value interval. The robust optimization framework is formulated by an optimization problem with two conflicting objectives. One objective is to minimize the reasonable value of threshold, and another is to minimize the measured penalty on the bad-scenario set. An approximate solution framework with two dependent stages is developed to surrogate the biobjective robust optimization problem. The approximation degree of the surrogate framework is analyzed. Finally, the proposed bad-scenario-set robust optimization framework is applied to a scenario job-shop scheduling system. An extensive computational experiment was conducted to demonstrate the effectiveness and the approximation degree of the framework. The computational results testified that the robust optimization framework can provide multiple selections of robust solutions for the decision maker. The robust scheduling framework studied in this paper can provide a unique paradigm for formulating and solving robust discrete optimization problems. © 2014 Chinese Association of Automation.

基于LMDI和Tapio脱钩模型的甘肃省碳排放研究

在定量核算2005—2021年甘肃省碳排放量和强度的基础上,预测分析基准情景、高排放情景和低排放情景3种发展情景下甘肃省碳达峰时间及路径.研究表明,甘肃省整体脱钩状态较为理想,贡献主要来源于煤炭碳排放量与经济增长长期处于弱脱钩;经济增长具有增排效应,能源强度、能源结构和人口规模具有节能减排效应,尤其是能源强度.从情景预测分析看,基准情景下,甘肃省将在2035年碳排放达到峰值,2035年之后经济与碳排放处于强脱钩状态,很难在2060年之前实现碳中和;高排放情景下,将在2045达到峰值,经济与碳排放一直处于弱脱钩状态,后续实现碳达峰的难度较大;低排放情景下,2030年后经济与碳排放一直处于强脱钩状态,碳排放量下降幅度较大,在2060年之前实现碳中和较为容易.

设定情景下的地震避难场所需求估算研究——以天津市河东区为例

地震应急避难场所是提高地震灾害风险防治能力的一个关键环节,然而,现有的地震避难场所需求人数估计方法却难以满足当前精细化地震灾害风险防治需要。为此,以天津市河东区为例,提出一种基于精细基础数据的地震避难需求分析方法。首先,根据精细建筑物数据,进行人口空间化;然后,基于单体建筑物数据,提出三种不同地震强度设定情景下临时和长期避难人数的计算方法;最后,在研究区验证所提方法的可行性,并给出相应场景下避难场所需求能力的估计结果。研究结果表明,当遭受相当于设防烈度和罕遇烈度的地震作用时,研究区内现有的临时避难场所和长期避难场所均无法满足应急避难需求。

面向新能源高渗透系统调峰和调频的系统级储能容量需求分析

高渗透新能源的强不确定性及火电机组占比的逐步减小使得系统灵活性资源不足,系统级储能可高效缓解系统的调峰和调频压力。为此,从系统角度提出了一种面向新能源高渗透系统调峰和调频的系统级储能需求容量确定方法。基于分位数回归分析和高斯混合模型聚类,提出了一种刻画净负荷不确定性的场景集生成方法;基于生成的场景集,建立了一种无储能容量约束的常规火电机组与储能联合优化运行模型,以获取最优运行时储能参与调峰和调频的功率;为了同时兼顾储能利用率和系统运行成本,构建了基于储能电量偏离程度、运行成本增长率指标的储能功率修正模型,并确定储能需求功率和容量,进而分析新能源渗透率、储能功率和容量与满足需求的置信度水平三者之间的关系。算例仿真结果表明,所提方法能够有效确定新能源高渗透系统调峰和调频对储能的需求容量。

考虑风电出力和电价不确定性的水风联合现货市场竞价策略

以风电为代表的新能源参与现货市场已是大势所趋,但出力不确定性导致其市场竞争力较弱,而电价的不确定性又进一步增大了其承担的收益风险。联合具有灵活调节能力的水电是有效的解决途径,而制定符合决策者风险意愿的竞价策略则是其中亟须解决的关键问题。为此,从价格接受者角度提出了水电联合风电参与现货市场的竞价模型。模型中采用笛卡尔积组合后的典型场景集描述风电出力、市场电价等多种不确定性,采用条件风险价值衡量不确定性导致的市场风险,并以风险因子作为决策者风险偏好纳入决策过程。通过引入0/1整数变量,将模型中的非线性函数转换为混合整数线性规划模型予以求解。以中国西南某省梯级水电站和风电场为背景,验证了模型的有效性,并进一步分析了风险偏好对竞价决策的影响。

考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法

场景聚类是描述不确定性光伏典型出力特性的有效途径之一,如何度量波动繁杂的光伏发电曲线相似性以及生成具有代表性的光伏出力场景是目前亟需解决的问题。为此,提出一种考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法,其基本思路是首先考虑光伏发电的电量大小、形态趋势、波动位置相似性,得到适用于光伏发电曲线的综合相似性度量距离;其次将形态质心作为优化问题求解,再用同倍比放大法得到兼顾电量和形态的实际质心,针对传统聚类算法在初始中心确定等方面的不足,以二十四节气为区间提出基于改进K-means算法的光伏典型场景集生成模型;最后构建光伏发电场景集指标评价体系,以熵权Topsis法对典型出力场景集进行综合评价。云南某地装机50MW的光伏电站2018—2020年算例结果表明:该文算法能准确划分和提取典型光伏出力场景,且以节气为区间生成的典型场景集在波动和电量指标上都有较好的表现,证明算法的有效性。

基于复杂种植结构多情景分析的灌区多目标多水源优化配置

为改善多水源灌区农业用水供需矛盾,通过合理调整种植结构,优化灌区水资源配置,该研究以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究对象,将农业灌溉缺水量最小和农作物经济效益最大作为目标函数,兼顾灌区生态安全约束,构建了基于种植结构优化的多目标多水源优化配置模型,针对作物熟制、作物种类、种植制度以及灌溉方式设置了8种不同的种植结构优化情景,通过自主改进的基于精英策略并协遗传算法(NSGAⅡ-S)对模型求解,获得不同情景下的水资源优化配置方案。结果表明:应用模型进行水资源配置后,各情景配水总量均有所减少,其中水库配水量高于其他水源的配水量,水库水、引黄水和引江水均达到用水总量控制目标,民有分区的各计算单元间的配水量变化明显,总配水量高于滏阳河分区;适当压减主要依靠抽取地下水灌溉的冬小麦的播种面积,变灌溉农业为旱作雨养农业,可以极大地减少地下水用量,增加灌区经济效益;最佳的种植结构优化方案为CS_(4)(削减冬小麦的种植面积,种植苜蓿,灌溉方式采取管灌或喷灌),该方案冬小麦播种面积压减17.10%,地下水开采量减少了16.42%,灌区的经济效益增加了26.41%,在保证配水总量最小的同时,具有更高的经济效益。该研究所构建的多目标多水源优化配置模型和作物配水结果可为类似地区的水资源配置提供参考。

基于PLUS和InVEST模型的荆州市碳储量评估与土地利用多情景模拟

以碳中和为背景,探讨荆州市近20 a碳储量的时空分布特征,分析土地利用变化与碳储量之间的关系,为优化土地利用结构提供支撑。结果表明:(1)2000—2020年荆州市土地利用共分为6类,包括耕地、林地、草地、湿地、水体、建设用地,其中耕地、草地、建设用地面积增加,林地、湿地、水体面积减少,其他地类向耕地、建设用地转换最多,其中人口、GDP、交通是主要驱动因子。(2)2000—2020年碳储量值整体呈增加趋势,共增加640万t,其中耕地、林地、草地贡献最多。(3)预测2030年自然发展、城镇发展、生态保护情景下碳储量值分别为13269万t、13225万t、13189万t,城镇发展情景下土地利用价值最高。以2000年、2010年土地利用为初始数据,利用PLUS模型模拟2020年土地利用,与2020年实际土地利用比较,得到Kappa系数=0.71,总精度=0.84,模拟结果具有显著一致性,该模型进行多情景模拟能够为国土空间规划和城市生态系统保护提供理论参考。

考虑多场景运行的电网继电保护定值区正确性校核方法

为了确保继电装置在不同运行场景中能稳定运行,提出一种考虑多场景运行的电网继电保护定值区正确性校核方法。根据继电保护装置的瞬时流速,计算出装置运行方式,结合关联矩阵、支路阻抗矩阵、信息矩阵以及多场景区域矩阵计算出每个场景抗阻,并利用相间距离原则完成对继电保护定值区的正确性校核。试验结果表明:所提方法的校核误差小、时间短和校核能力强。所提方法有利于提高故障处理的速度和准确性,确保电网的稳定运行。

2级驾驶自动化系统安全测试与评估方法

针对智能驾驶中基础测试场景集缺失、传统里程测试存在局限性,且现有测试方法难以满足2级驾驶自动化系统(简称L2系统)快速迭代的安全评估需求,系统地分析了L2系统的行车控制辅助功能、主要特征和安全测试评估要点,提出了一套基于L2系统的场景仿真、场地和实车道路测试,以及安全保障评估的安全测试与评估方法,为L2系统的全面安全测试评估提供参考。

基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法

针对新能源和负荷功率的不确定性,提出基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法。通过聚类方法将大量历史场景数据进行聚类处理,形成聚类场景集序列,基于概率缩减为期望场景集序列。日前计划阶段,以任意场景可行作为约束条件,以期望场景所对应的微电网运行成本的概率加权指标作为目标函数,通过列约束生成算法对微电网经济调度问题进行求解。日内调度阶段,利用新能源和负荷的测量数据,基于日前计划调度结果对微电网进行再调度,通过对传统能源发电功率和电网交互功率调整进行惩罚,来追踪日前计划调度结果,优选出微电网设备最优出力,提高微电网经济性。仿真案例验证了该方法的有效性。

基于认知冲突的情景设置培养学生的批判性思维——以普通生物学实验课为例

文章主要探讨如何通过普通生物学实验课程培养学生的批判性思维。批判性思维是一种重要的思维能力,有助于学生更好地分析问题、评估证据,以及提出合理的解决方案。普通生物学实验课程可以通过设置课程内容激发学生的好奇心和探索欲,培养其观察能力、分析能力和推理能力。文章将通过具体教学案例,阐明如何将批判性思维自然融入课程,以及如何培养学生的质疑精神,包括引导学生提出科学问题、进行实验设计、分析实验数据、评估实验结果,以及鼓励学生进行团队合作和主动学习等。

指向学科核心素养的高中生物学情境套题命制及改进

本文以区级原创情境套题“高原鼠兔”为例,阐述了指向学科核心素养的试题情境选择、有价值的试题素材的搜集和选择、情境套题的情境材料和问题串编写、初稿情境材料中的数据和图的修改、试题中逻辑问题的发现和修改等试题命制的路径和改进方法,使试题表现较好的核心素养水平的进阶梯度,提高指向学科核心素养的命题质量。

缺陷式情景模拟在急诊科护生心肺复苏教学中的应用

目的:探讨缺陷式情景模拟在急诊科护生心肺复苏教学中的应用效果。方法:按照随机数表法将2021年1月-12月在某医院急诊科实习的64名护生随机分为对照组(32例)和观察组(32例)。两组患者分别接受常规急诊科心肺复苏带教、基于缺陷式情景模拟教学的心肺复苏培训。评估并比较两组护生干预后的心肺复苏知识考核分、技能考核分、总考核分、岗位胜任力评分及批判性思维能力评分。结果:培训后观察组护生岗位胜任力水平、心肺复苏知识考核分、技能考核分、总考核分、评判性思维能力均明显优于对照组(P<0.05)。结论:缺陷式情景模拟法应用于急诊科护生心肺复苏教学中,可明显增强护生的岗位胜任力及批判性思维能力。

基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。

基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型

针对风电的间隙性和波动性给电网调度决策带来的不确定性影响,引入了极限场景优化方法来进行抑制。同时,为提高风电的消纳能力,加入弃风惩罚作为优化目标,构建了含蓄电池储能装置的风电机组安全调度两阶段决策模型。模型包括基于极限场景集的日前机组组合和基于机会约束含弃风惩罚的经济调度模型。最后,建立了潮流裕度指标,并评估了该模型的安全性。算例结果表明:所提模型能有效抑制风电机组的不确定性波动影响,得到了适应力和鲁棒性更强的调度优化方案,提高了风电消纳能力和电网安全性,为风电的深入开发和利用提供了参考。

考虑风储一体的多场景两阶段调度决策模型

考虑风电的波动性和随机性,将风电功率的不确定性引入含风电调度模型中,建立基于场景集的日前机组组合和日内经济调度滚动修正两阶段决策模型。应用场景集描述风电功率的不确定性,建立基于场景集的机组组合模型,同时考虑合理弃风和切负荷有利于系统的稳定经济运行,在日内修正模型中引入弃风量以及切负荷量作为松弛变量,提高了模型的收敛性。两阶段模型均包含了储能系统来平抑风电功率的波动。算例结果表明:该模型有效抑制了风电的不确定性影响,提高了调度决策的鲁棒性。

采用模糊自修正粒子群算法的碳排放权交易冷热电多目标调度

随着碳排放配额和交易机制的推进,CO2排放不再只是以固定形式作为环境惩罚成本来考虑,其排放权也可用于买卖交易,其交易价格由市场主导。为了综合考虑碳排放对冷热电联供系统的影响,引入碳排放权交易成本函数,建立考虑碳交易成本、燃料成本、环境成本的冷热电联供系统低碳调度多目标优化模型。提出一种模糊自修正粒子群算法求解此优化问题,通过利用模糊推理机制建立粒子适应度值隶属度函数,使得每次寻优过程中粒子可以充分根据自身当前适应度隶属度函数值来修正惯性权重的取值,进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力。算例分析结果表明,在保证系统负荷需求的前提下,考虑碳排放权交易成本后可有效控制CO2排放总量和获取额外的收益,进而降低联供系统的综合运行成本。

京津冀水资源-粮食-能源-生态协同调控研究Ⅱ:应用

京津冀是我国水资源-粮食-能源-生态(以下简写为水-粮-能-生)关系表现最显著、联合风险最突出的地区之一。针对该地区特点以及水资源管理实践需求,构建了京津冀水-粮-能-生协同调控模型,识别了耦合系统现状状态,开展未来多情景推演式模拟调控,提出基于水-粮-能-生关联视角下京津冀协同调控方案。结果表明,京津冀现状水资源供需平衡是以地下水超采、河湖生态用水被挤占来维持的,在保障水-粮-能-生耦合系统平衡下,即使南水北调中线一期工程达效运行,仍存在30.9亿m^(3)的破坏性缺水;通过需求变化、生态保障和供给能力3个方面进行未来情景推演式模拟调控,提出了保障2035水平年京津冀水-粮-能-生耦合系统协同发展情景,从水资源衰减和受水区需求角度出发,建议京津冀地区南水北调中东线后续年调水工程规模为46.2亿~60亿m^(3)。

基于情景分析的配电网运行风险预警方法

针对已有电网运行风险评估研究不能直接应用于配电网运行风险预警的现状,结合情景分析和电网风险评估的理论,建立了一套多因素影响下的配电网运行风险预警方法。首先,应用情景分析理论,对影响配电网运行风险的因素进行风险情景界定,建立完整的未来情景集;接下来应用电网风险评估理论,建立了一套全面的风险指标进行配电网运行情景风险表达;最后算例证明本方法能够展现配电网运行中可能面临的多种情景下的风险变动情况,从而对运行风险进行科学预警。