基于.NET技术的火电机组启停成本软件系统
这是一篇关于火电机组,启停成本,.NET开发,优化调度,机组特性参数的论文, 主要内容为电力系统的优化调度的问题是在满足系统安全约束和电能质量要求的条件下,如何优化地调度系统中各发电机组或发电厂的运行工况,从而使系统发电所需的总费用或者所消耗的总燃料耗量达到最小这样一个运筹决策问题。电力系统优化调度的最优解很复杂,理论研究比较多,偶尔有在工程方面应用,但是多是静态,无法实时指导工程应用。原因在于火电机组运行成本特性参数和启动成本特性参数,需要实时确定,而在理论研究中,测量一次,就不再对其进行实时更新。 另外,电力行业实行“竞价上网”模式后,发电企业更关注于发电成本,即电厂火电机组运行成本和启停成本。如何实时采集运行成本和启停成本相关数据;并对数据进行一定的分析后,将分析的结果做Web发布。 因此,为了解决上面两类问题,即统计火电机组运行成本和启停成本实时特性参数与机组启停实时成本。本文首先对火电机组的启停耗量特性、优化调度的数学模型和解法,进行详细的描述;接着进行火电机组的启停成本现场试验和对电厂软硬件环境进行调研;然后重点对机组启停成本系统进行了总体设计,包括三层浏览器/服务器(Browser/Server-B/S)模型和数据库的选择,以及网络系统和应用数据库系统设计等;最后对软件开发中的关键技术做了详细的介绍和分析,即.NET开发平台,开发语言,接口技术,动态页面(ASP.NET),安全设计等等。
基于Mazak柔性制造系统的优化调度研究
这是一篇关于柔性生产调度,人工智能算法,优化调度,交互界面的论文, 主要内容为本文首先介绍了柔性生产线的背景以及国内外发展状况，同时也分析了柔性制造系统（FMS）的发展情况和本课题研究的意义。柔性制造系统调度本身属于典型的JSP调度模型，本课题研究了以武汉重冶集团的Mazak柔性制造系统建立的JSP调度模型，并且给出整个生产线的概况、车间布局以及本课题研究的模架的装配图与工序表。再次采用人工智能算法对Mazak生产线进行优化，对所采用的遗传算法调度、改进免疫遗传算法调度、粒子算法与模拟退火粒群算法建立数学模型，分析基本原理为以后的模型分析打下基础，给出调度仿真图、仿真时间与加工过程中的机器闲置时间表。最后，以Mazak生产线为基础研究了柔性路径、机床数量、托盘数量等柔性生产的影响因素。 同时，本课题采用Matlab强大的数值计算能力和众多的库函数编写算法，针对调度规则给出了智能算法实例，并且由Matlab中GUI功能设计了基于Mazak柔性制造系统的算法系统软件，实现较好的人机交互界面。由软件绘制出了每个调度方法的调度甘特图，并对五种算法进行对比分析得到基于工序遗传算法与模拟退火粒子群算法仿真结果较为优。选取这两种算法进行实际生产得到，空闲提高比分别为：12.5%与20.1%；对加工整体提高比为：10.8%与12.7%。由此得到，模拟退火算法是最优的，对Mazak柔性生产线缩短总加工时间与机器闲置时间效率有较大提高，将是今后实际生产研究的主要方向。
钢铁企业煤气系统优化调度模型及应用
这是一篇关于钢铁企业,煤气,优化调度,MILP模型,系统设计的论文, 主要内容为副产煤气是钢铁企业重要的二次能源,约占能源总消耗的三分之一。副产煤气的发生量/消耗量与生产关系密切,容易发生煤气不平衡。对副产煤气系统的优化调度问题的研究对降低吨钢能耗,提高能源效率,实现钢铁企业的节能降耗、绿色发展具有重要意义。本文以钢铁企业副产煤气系统为研究对象,在前人的研究基础上,对煤气系统的优化调度问题进行了研究,主要的研究内容如下:(1)分析了钢铁企业煤气系统的特性。根据煤气种类,煤气系统可分为高炉煤气系统、焦炉煤气系统和转炉煤气系统。三种煤气分别发生于高炉、焦炉和转炉工序。本文分析了三种煤气的基本特性、发生情况、消耗情况和缓冲情况。煤气的基本特性分析了煤气的成分、热值。煤气的发生情况分析了煤气的发生机理和影响因素。煤气的消耗情况分析了不同煤气用户的组成及用气情况。煤气的缓冲情况分析了锅炉、气柜和放散塔的功能及煤气消耗情况。(2)建立煤气优化调度模型。本文基于煤气系统的分析,首先采用规则调度完成富余煤气量的计算,以获取最大的经济效益为总体目标,基于混合整数线性规划方法(MILP)建立了数学模型,完成富余煤气在缓冲用户之间的分配。同时针对不同工况下的煤气柜最佳柜位进行了讨论,提出了一种更为简洁的方法设定惩罚因子,用以保证气柜柜位接近最佳柜位。(3)开发了煤气优化调度系统软件。基于所提出的优化调度模型,本文开发了煤气优化调度系统。系统基于B/S架构和Java Web相关技术,综合考虑了煤气系统的优化调度、用户的配置、能源的统计等多种需求,按照需求分析、软件架构设计和系统实现几个层面展开,实现了煤气系统的优化调度。
基于风光出力特性的微网源荷储优化调度研究
这是一篇关于微电网,源荷储,自适应粒子群,天牛须,优化调度的论文, 主要内容为近年来,全球能源短缺和环境污染的问题日益严重,这一现象引起了社会各界的广泛关注。为了缓解能源短缺问题,人们逐渐增加了以光伏、风力等清洁能源为主的分布式发电机组的规模。但当分布式电源接入电网后,由于其出力水平具有很大的随机性和波动性,导致微网系统对电源侧、储能侧以及负荷侧的优化调度问题变得越来越复杂。目前,在微网稳定、经济运行方面仍存在可靠性较差、运行成本高以及供需侧输出功率不匹配等常见问题;同时适用于微网优化调度的智能算法大多数都存在收敛速度和精度不兼容、容易陷入“早熟”等缺点,所以针对以上微网源荷储优化调度相关问题进行研究,本文的主要工作内容如下:1.在对微电网运行的理论和能量优化调度的技术展开研究的基础上,分别建立微电网组成结构的数学模型,分析分布式电源出力特性、储能装置的充放电特性及需求侧负荷的特点。考虑微网各组成单元的日运行成本和负荷变化量,建立微网源荷储双层优化调度模型,依据相应约束条件和分时电价机制,提出微网源荷储优化调度策略。2.提出了天牛须-自适应粒子群(BAS-APSO)求解算法。该算法在对粒子群算法改进动态惯性权重的基础上,结合了天牛须搜索的优势,使BAS-APSO算法同时兼容了收敛速度快、搜索精度高的寻优性能,提高了算法的收敛性和稳定性。通过测试和与其他算法对比,该算法在搜索前期的全局搜索能力和后期局部寻优性能上均优异于其他算法。3.通过MATLAB平台对微网的双层优化调度模型和求解算法进行了仿真分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。对比不同场景的风光出力,选出可以代表风光出力特性的典型场景,分别从微网源荷储的日前优化调度和日内优化调度两个阶段进行研究。结果表明所提出的模型和求解算法在提升微网综合运行效益的同时,有效提升了微网对新能源的利用率;充分发挥了微网源荷储各侧的资源互补和错峰效益,高效完成了微网系统的协调优化调度。4.搭建了微网能量监测与管理系统。具体给出了系统总体设计的结构方案,完成了整体系统的软、硬件设计,实现了对微网系统内设备数据的采集、解析、存储以及对运行数据的远程显示和实时监测。本文提出的双层优化调度模型和针对模型求解的改进算法具有良好的可用性,为微网源荷储优化调度提供了一种可行的办法,对微电网运行的环保性、经济性有着重要意义。
基于.NET技术的火电机组启停成本软件系统
这是一篇关于火电机组,启停成本,.NET开发,优化调度,机组特性参数的论文, 主要内容为电力系统的优化调度的问题是在满足系统安全约束和电能质量要求的条件下,如何优化地调度系统中各发电机组或发电厂的运行工况,从而使系统发电所需的总费用或者所消耗的总燃料耗量达到最小这样一个运筹决策问题。电力系统优化调度的最优解很复杂,理论研究比较多,偶尔有在工程方面应用,但是多是静态,无法实时指导工程应用。原因在于火电机组运行成本特性参数和启动成本特性参数,需要实时确定,而在理论研究中,测量一次,就不再对其进行实时更新。 另外,电力行业实行“竞价上网”模式后,发电企业更关注于发电成本,即电厂火电机组运行成本和启停成本。如何实时采集运行成本和启停成本相关数据;并对数据进行一定的分析后,将分析的结果做Web发布。 因此,为了解决上面两类问题,即统计火电机组运行成本和启停成本实时特性参数与机组启停实时成本。本文首先对火电机组的启停耗量特性、优化调度的数学模型和解法,进行详细的描述;接着进行火电机组的启停成本现场试验和对电厂软硬件环境进行调研;然后重点对机组启停成本系统进行了总体设计,包括三层浏览器/服务器(Browser/Server-B/S)模型和数据库的选择,以及网络系统和应用数据库系统设计等;最后对软件开发中的关键技术做了详细的介绍和分析,即.NET开发平台,开发语言,接口技术,动态页面(ASP.NET),安全设计等等。
基于风光出力特性的微网源荷储优化调度研究
这是一篇关于微电网,源荷储,自适应粒子群,天牛须,优化调度的论文, 主要内容为近年来,全球能源短缺和环境污染的问题日益严重,这一现象引起了社会各界的广泛关注。为了缓解能源短缺问题,人们逐渐增加了以光伏、风力等清洁能源为主的分布式发电机组的规模。但当分布式电源接入电网后,由于其出力水平具有很大的随机性和波动性,导致微网系统对电源侧、储能侧以及负荷侧的优化调度问题变得越来越复杂。目前,在微网稳定、经济运行方面仍存在可靠性较差、运行成本高以及供需侧输出功率不匹配等常见问题;同时适用于微网优化调度的智能算法大多数都存在收敛速度和精度不兼容、容易陷入“早熟”等缺点,所以针对以上微网源荷储优化调度相关问题进行研究,本文的主要工作内容如下:1.在对微电网运行的理论和能量优化调度的技术展开研究的基础上,分别建立微电网组成结构的数学模型,分析分布式电源出力特性、储能装置的充放电特性及需求侧负荷的特点。考虑微网各组成单元的日运行成本和负荷变化量,建立微网源荷储双层优化调度模型,依据相应约束条件和分时电价机制,提出微网源荷储优化调度策略。2.提出了天牛须-自适应粒子群(BAS-APSO)求解算法。该算法在对粒子群算法改进动态惯性权重的基础上,结合了天牛须搜索的优势,使BAS-APSO算法同时兼容了收敛速度快、搜索精度高的寻优性能,提高了算法的收敛性和稳定性。通过测试和与其他算法对比,该算法在搜索前期的全局搜索能力和后期局部寻优性能上均优异于其他算法。3.通过MATLAB平台对微网的双层优化调度模型和求解算法进行了仿真分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。对比不同场景的风光出力,选出可以代表风光出力特性的典型场景,分别从微网源荷储的日前优化调度和日内优化调度两个阶段进行研究。结果表明所提出的模型和求解算法在提升微网综合运行效益的同时,有效提升了微网对新能源的利用率;充分发挥了微网源荷储各侧的资源互补和错峰效益,高效完成了微网系统的协调优化调度。4.搭建了微网能量监测与管理系统。具体给出了系统总体设计的结构方案,完成了整体系统的软、硬件设计,实现了对微网系统内设备数据的采集、解析、存储以及对运行数据的远程显示和实时监测。本文提出的双层优化调度模型和针对模型求解的改进算法具有良好的可用性,为微网源荷储优化调度提供了一种可行的办法,对微电网运行的环保性、经济性有着重要意义。
城镇供水多类型水源智能调度算法研究与应用
这是一篇关于智慧水务,优化调度,水量预测,遗传算法,软件开发的论文, 主要内容为智慧城市建设现今已成为我国实践供给侧改革的一个重要方面,是衡量城镇可持续健康发展的一项重要标准。作为智慧城市的一项重要内容,智慧水务建设依托物联网、大数据和云计算等新型技术不仅可以建立科学的城市用水管理系统,而且能够有效提高用水效率并节约大量水资源。供水系统优化调度是城镇智慧水务建设的重要环节,而精确高效的城镇日用水量预测是实现优化调度的前提条件,能够为供水单位的后续调度决策提供科学依据。本文以陕西省西安市某地区的实际用水系统为例,研究了短期日用水量预测问题和多类型水源调度问题,并开发实用化的信息系统用于运行辅助决策。针对短期日用水量预测,首先通过实验发现传统机器学习预测方法在实际中预测精度不高的问题,然后依据当地自来水公司的历史供水数据和实际运行状况,引入了两项和日用水量相关程度更高且包含日用水量数据时序特征的影响因素来作为改进方案。将之应用于3种常见的机器学习算法后从各个方面进行性能比较,最终实验结果证明该方案能够明显提高水量预测精度,且算法时间复杂度没有明显增加,能够满足企业应用的要求。在实现精确用水量预测的前提下,本文综合考虑配水方式、井群泵组启停、水质要求等城镇供水运行规则,建立了包含多类型水源的原水分配和井群启停联合调度的多目标优化模型,并利用带精英策略的快速非支配排序算法(Elitist nondominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行优化求解,在保证供水质量的前提下,优化出的调度策略相较于传统的人工调度方式,资源消耗和供水费用更低,整个城市的供水结构更加合理。基于上述研究和项目整体需求,开发出对应的城镇智慧水务管理系统,该系统主要包括用户管理、权限管理、站点管理、数据采集与监测(Supervisory control and data acquisition,SCADA)、独立计量分区(District metered area,DMA)、水量预测等系统模块。依据各类数据之间的相关关系设计数据库,后端采用Spring框架和Java语言实现逻辑和算法,前端采用Vue+ElementUI进行代码开发,实现B/S架构的系统开发。城镇智慧水务管理系统能够实现水务信息的实时共享,使得供水单位的决策下发更加方便高效,具有一定的实用意义。
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