短期风电功率预测研究与系统实现
这是一篇关于风电功率预测,预测精度,差分进化,XGBoost,预测系统的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,能源需求不断增长,保障能源供应安全已经成为社会稳定发展的必要前提。传统能源在开发利用过程中导致了一系列环境污染问题,同时也因过度开采而面临资源枯竭,能源结构转型已成为当前能源发展的必然趋势。随着双碳目标的不断落实,以风电为代表的新能源迎来新的发展机遇,但因风电具有不稳定、波动大等缺点,容易对电力系统的稳定运行和电能的远距离传输造成严重的影响,因而风电行业的发展受到了限制。风电调度是以风电功率的预测为基础的,如何更精准地预测风电功率已成为当前风电行业急需解决的问题。针对这一问题,本文对短期风电功率预测进行研究,具体内容如下:首先,风电场的风能资源因受地理条件等因素的影响而存在明显的分布差异,本文从风电转化原理出发,论述了影响风电功率的主要因素,并对内蒙古某风电场的相关因素进行了统计分析。此外,针对风电异常数据对预测精度的干扰问题,采用四分位法分别从风速、风电功率的角度对异常值进行识别与处理,并采用插值法修复缺失数据,提高了风电数据的质量。其次,分别基于BP神经网络、SVM以及XGBoost算法构建了单一短期风电功率预测模型。根据仿真实验可知,三种预测模型均能预测未来风电功率的变化情况,其中XGBoost模型的预测精度更高,效果更好。然后,为了进一步提高风电功率的预测精度,避免人工经验对模型参数的影响,本文采用差分进化算法(DE)对模型参数进行优化,提出了一种基于DE-XGBoost的短期风电功率预测模型。通过仿真实验对比可知,差分进化算法可以明显提高模型预测精度,DE-XGBoost模型与DE-BP模型、DE-SVM模型相比预测精度更高、效果更好。最后,考虑到风电场运行与管理的需要,基于前文研究内容,设计并实现了一套基于B/S架构的短期风电管理及预测系统。该系统包含信息管理、综合数据查询和系统管理三部分,可为风电场的运行和管理提供可视化支持,具有一定的实用性。
柔性作业车间调度Web系统设计与开发
这是一篇关于柔性制造,车间调度,差分进化,web系统设计的论文, 主要内容为随着经济全球化的不断发展,制造业企业在面临日益激烈的国际竞争的同时也迎来了新的发展机遇;同时,由于人们对多样化、个性化的产品需求越来越高,传统的生产模式已不能适应现代化生产需求,企业需要根据市场需求来组织生产,最大限度的发挥生产柔性,从而促进了柔性制造系统的快速发展。柔性作业车间调度作为车间生产工作中的关键技术和核心内容之一,对降低生产成本,提高生产效率至关重要。优良的调度方案能够最大限度的提高资源利用率,使企业利益最大化,所以如何制定高效合理的调度方案成为生产管理中急需解决的重要问题。针对柔性作业车间调度问题,本文在分析了国内外研究现状和发展趋势的基础上,建立了满足生产工艺约束条件的车间生产调度模型,采用基于工序和设备双层编码方式,设计了基于动态策略的差分进化算法,并通过案例验证了所提算法的有效性。分析了柔性作业车间调度的需求,基于Java与JavaScript等语言,采用OPC、数据库存储等技术设计并开发了柔性作业车间调度Web系统,本文的主要工作和研究内容如下:(1)介绍了柔性制造和柔性作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了柔性制造和柔性作业车间调度问题的国内外研究现状和发展趋势;介绍了柔性作业车间调度问题基本概念、分类、特点、研究方法以及系统实现的相关理论和技术,建立了满足工艺要求的车间调度数学模型。(2)提出了一种动态策略差分进化算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用工序与设备双层编码方式,利用各个体之间的距离衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应变异策略池,实现变异策略的动态选择;最后,对算法得到的最优解进行解码,确定产品加工的顺序和机器的分配。(3)在系统信息需求和功能需求分析的基础上,基于B/S三层架构,采用前后端分离技术,完成了系统功能模块的详细设计;利用AngularJS+SSH框架,PostgreSQL数据库技术,开发了柔性作业车间调度Web系统;系统测试和实际应用表明了系统的可行性。
仓储货位分配优化管理系统设计与开发
这是一篇关于智能立体仓库,差分进化,货位分配,精英个体的论文, 主要内容为经济全球化和信息化进程的发展,促进了我国智能生产制造业的高速增长,对相应企业的生产效率和生产产品质量提出了越来越高的要求。货位分配优化是智能生产制造业的一项重要研究内容,合理的进行仓储货位分配优化可以提高生产效率和有效利用仓储存储空间。同国外先进的货位分配优化技术相比,我国在自动化立体仓库的信息化、货位分配优化以及系统化方面还存在着一些问题。因此,仓储货位分配优化系统的研究及开发具有重要的理论意义和实际应用价值。在国内外研究现状分析的基础上,针对仓储货位分配优化问题,本文提出了一种精英多策略差分进化算法,对仓储货位分配优化模型进行相应的优化分析;在系统需求分析的基础上,遵循J2EE规范,基于SSH和AngularJS等开源框架,设计与开发了仓储货位分配优化管理系统。本文的主要工作和研究成果有以下几点:1)综述了自动化立体仓库货位优化调度的研究背景和意义,阐述了仓储货位分配优化问题的基本概念和发展历程,重点介绍货位分配优化方法在物流行业和智能生产制造行业上的研究和应用现状。2)针对智能立体仓库货位分配问题,提出了一种基于精英多策略的货位分配优化方法。首先,考虑货物重量、出入库频率和出入库时间等因素,以货架重心低、出入库频率高、货物离出入库口近等原则建立货位分配优化模型;然后,提出一种精英多策略差分进化算法,通过提取部分精英个体的信息指导变异,并根据精英个体的拥挤度变化针对不同的阶段使用不同的策略,从而产生高质量的解,同时加快算法的收敛速;最后,通过10个经典测试函数验证了所提算法的有效性,并基于该方法对系统案例进行优化得到了满意的货位分配方案。3)在系统需求分析的基础上,对仓储货位分配优化管理系统功能模块进行了详细的设计;遵循J2EE规范,基于Redis和PostgreSQL开源数据库建立服务器会话数据库和业务逻辑数据模型,采用Nginx作为反向服务器代理设计集群服务器,使用AngularJS前端开发框架,实现了仓储货位分配优化系统货位分配优化、仓储货位实时监控、出入货物的管理、用户管理和个人中心等功能模块。最后,系统测试和运行结果表明开发系统的有效性。
柔性作业车间调度Web系统设计与开发
这是一篇关于柔性制造,车间调度,差分进化,web系统设计的论文, 主要内容为随着经济全球化的不断发展,制造业企业在面临日益激烈的国际竞争的同时也迎来了新的发展机遇;同时,由于人们对多样化、个性化的产品需求越来越高,传统的生产模式已不能适应现代化生产需求,企业需要根据市场需求来组织生产,最大限度的发挥生产柔性,从而促进了柔性制造系统的快速发展。柔性作业车间调度作为车间生产工作中的关键技术和核心内容之一,对降低生产成本,提高生产效率至关重要。优良的调度方案能够最大限度的提高资源利用率,使企业利益最大化,所以如何制定高效合理的调度方案成为生产管理中急需解决的重要问题。针对柔性作业车间调度问题,本文在分析了国内外研究现状和发展趋势的基础上,建立了满足生产工艺约束条件的车间生产调度模型,采用基于工序和设备双层编码方式,设计了基于动态策略的差分进化算法,并通过案例验证了所提算法的有效性。分析了柔性作业车间调度的需求,基于Java与JavaScript等语言,采用OPC、数据库存储等技术设计并开发了柔性作业车间调度Web系统,本文的主要工作和研究内容如下:(1)介绍了柔性制造和柔性作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了柔性制造和柔性作业车间调度问题的国内外研究现状和发展趋势;介绍了柔性作业车间调度问题基本概念、分类、特点、研究方法以及系统实现的相关理论和技术,建立了满足工艺要求的车间调度数学模型。(2)提出了一种动态策略差分进化算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用工序与设备双层编码方式,利用各个体之间的距离衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应变异策略池,实现变异策略的动态选择;最后,对算法得到的最优解进行解码,确定产品加工的顺序和机器的分配。(3)在系统信息需求和功能需求分析的基础上,基于B/S三层架构,采用前后端分离技术,完成了系统功能模块的详细设计;利用AngularJS+SSH框架,PostgreSQL数据库技术,开发了柔性作业车间调度Web系统;系统测试和实际应用表明了系统的可行性。
仓储货位分配优化管理系统设计与开发
这是一篇关于智能立体仓库,差分进化,货位分配,精英个体的论文, 主要内容为经济全球化和信息化进程的发展,促进了我国智能生产制造业的高速增长,对相应企业的生产效率和生产产品质量提出了越来越高的要求。货位分配优化是智能生产制造业的一项重要研究内容,合理的进行仓储货位分配优化可以提高生产效率和有效利用仓储存储空间。同国外先进的货位分配优化技术相比,我国在自动化立体仓库的信息化、货位分配优化以及系统化方面还存在着一些问题。因此,仓储货位分配优化系统的研究及开发具有重要的理论意义和实际应用价值。在国内外研究现状分析的基础上,针对仓储货位分配优化问题,本文提出了一种精英多策略差分进化算法,对仓储货位分配优化模型进行相应的优化分析;在系统需求分析的基础上,遵循J2EE规范,基于SSH和AngularJS等开源框架,设计与开发了仓储货位分配优化管理系统。本文的主要工作和研究成果有以下几点:1)综述了自动化立体仓库货位优化调度的研究背景和意义,阐述了仓储货位分配优化问题的基本概念和发展历程,重点介绍货位分配优化方法在物流行业和智能生产制造行业上的研究和应用现状。2)针对智能立体仓库货位分配问题,提出了一种基于精英多策略的货位分配优化方法。首先,考虑货物重量、出入库频率和出入库时间等因素,以货架重心低、出入库频率高、货物离出入库口近等原则建立货位分配优化模型;然后,提出一种精英多策略差分进化算法,通过提取部分精英个体的信息指导变异,并根据精英个体的拥挤度变化针对不同的阶段使用不同的策略,从而产生高质量的解,同时加快算法的收敛速;最后,通过10个经典测试函数验证了所提算法的有效性,并基于该方法对系统案例进行优化得到了满意的货位分配方案。3)在系统需求分析的基础上,对仓储货位分配优化管理系统功能模块进行了详细的设计;遵循J2EE规范,基于Redis和PostgreSQL开源数据库建立服务器会话数据库和业务逻辑数据模型,采用Nginx作为反向服务器代理设计集群服务器,使用AngularJS前端开发框架,实现了仓储货位分配优化系统货位分配优化、仓储货位实时监控、出入货物的管理、用户管理和个人中心等功能模块。最后,系统测试和运行结果表明开发系统的有效性。
短期风电功率预测研究与系统实现
这是一篇关于风电功率预测,预测精度,差分进化,XGBoost,预测系统的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,能源需求不断增长,保障能源供应安全已经成为社会稳定发展的必要前提。传统能源在开发利用过程中导致了一系列环境污染问题,同时也因过度开采而面临资源枯竭,能源结构转型已成为当前能源发展的必然趋势。随着双碳目标的不断落实,以风电为代表的新能源迎来新的发展机遇,但因风电具有不稳定、波动大等缺点,容易对电力系统的稳定运行和电能的远距离传输造成严重的影响,因而风电行业的发展受到了限制。风电调度是以风电功率的预测为基础的,如何更精准地预测风电功率已成为当前风电行业急需解决的问题。针对这一问题,本文对短期风电功率预测进行研究,具体内容如下:首先,风电场的风能资源因受地理条件等因素的影响而存在明显的分布差异,本文从风电转化原理出发,论述了影响风电功率的主要因素,并对内蒙古某风电场的相关因素进行了统计分析。此外,针对风电异常数据对预测精度的干扰问题,采用四分位法分别从风速、风电功率的角度对异常值进行识别与处理,并采用插值法修复缺失数据,提高了风电数据的质量。其次,分别基于BP神经网络、SVM以及XGBoost算法构建了单一短期风电功率预测模型。根据仿真实验可知,三种预测模型均能预测未来风电功率的变化情况,其中XGBoost模型的预测精度更高,效果更好。然后,为了进一步提高风电功率的预测精度,避免人工经验对模型参数的影响,本文采用差分进化算法(DE)对模型参数进行优化,提出了一种基于DE-XGBoost的短期风电功率预测模型。通过仿真实验对比可知,差分进化算法可以明显提高模型预测精度,DE-XGBoost模型与DE-BP模型、DE-SVM模型相比预测精度更高、效果更好。最后,考虑到风电场运行与管理的需要,基于前文研究内容,设计并实现了一套基于B/S架构的短期风电管理及预测系统。该系统包含信息管理、综合数据查询和系统管理三部分,可为风电场的运行和管理提供可视化支持,具有一定的实用性。
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