检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杜明珠河南理工大学

学位级别：硕士

配电网无功优化作为改善电能质量、减少网损、提高系统运行经济性和稳定性的重要手段,一直是广大电力学者研究的重要课题。目前,能源短缺以及环境污染问题备受关注,分布式电源(Distributed Generation,DG)因其效率高、经济环保、可再生... 详细信息

配电网无功优化作为改善电能质量、减少网损、提高系统运行经济性和稳定性的重要手段,一直是广大电力学者研究的重要课题。目前,能源短缺以及环境污染问题备受关注,分布式电源(Distributed Generation,DG)因其效率高、经济环保、可再生等优点,正成为未来能源的主力军,DG发电技术也越来越多地被应用到电力系统中。但是DG并网在给系统带来便利的同时,也影响到潮流分布,进而对电能质量、系统运行造成影响。因此,对具有DG的配电网进行无功优化具有十分重要的理论价值和现实意义。本文以光伏(Photovoltaic,PV)电源为例,用具有分布式PV电源的配电网作为研究对象,旨在通过理论分析和仿真分析全面的研究分布式PV电源接入配电网后造成的影响以及无功优化问题。首先,针对PV电源接入对配电网的影响进行分析。基于光伏系统并网模型,利用前推回代潮流计算方法,分析PV电源在不同接入方式、接入容量、接入位置、以及功率因数条件下对配电网电压分布和网损的影响。在IEEE33节点系统上进行仿真验证,仿真发现,合理配置PV的并网容量与位置,可以起到抬压降损的作用,为后文无功优化奠定基础。其次,建立具有分布式PV电源的配电网无功优化模型,提出利用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅲ)进行求解。基于负荷与PV出力不确定性,采用分布式PV与离散无功装置协同补偿方式,并考虑可控负荷(Controllable Load,CL)的波动和约束条件,建立以最小化电压偏差、无功补偿量、系统有功网损、CL有功削减量、PV有功削减量为目标的动态优化模型。在对NSGA-Ⅲ算法的原理与求解步骤进行详细介绍的基础上,选取ZDT(Zero-Ductility Transition)和DTLZ(Diode-Transistor Logic with Zener Diode)系列测试函数验证该算法的性能,结果表明该算法在求解多目标优化问题中的优越性。最后,算例测试。将所提模型与算法应用到改进后的IEEE33和IEEE123节点系统上进行算例测试。以最小化电压偏差和无功补偿量为情况一,以最小化系统有功网损、可控负荷有功削减、PV有功削减为情况二,进行仿真验证。结果表明,利用NSGA-Ⅲ算法对本文改进后的具有分布式PV电源的三相平衡系统和三相不平衡系统进行无功优化,能得到较广泛且全面的Pareto解前沿,以及所提算法求解具有分布式PV电源的配电网无功优化问题的有效性与可行性。本文共有图34幅,表13个,参考文献76篇。

关键词：分布式光伏电能质量无功优化潮流计算非支配排序遗传算法

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数据驱动的抽油机井系统工况优化技术研究

数据驱动的抽油机井系统工况优化技术研究

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作者：张富彬中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

石油作为一种不可再生的战略性能源,对国家的发展起着至关重要的作用。我国有杆泵抽油机井的数量众多,约占到总油井数的90%。随着抽油系统的持续运行,油井的工况也在时刻的变化着,及时对油井工况进行分析优化是实现油井高效生产的关键... 详细信息

石油作为一种不可再生的战略性能源,对国家的发展起着至关重要的作用。我国有杆泵抽油机井的数量众多,约占到总油井数的90%。随着抽油系统的持续运行,油井的工况也在时刻的变化着,及时对油井工况进行分析优化是实现油井高效生产的关键。传统的工况分析及优化方法不能满足油田生产管理对工况时效性的要求。在油田信息化建设下,油井积累了大量的工况数据,这些数据存在着潜在的规律,因而本文研究了数据驱动的抽油机井工况分析及优化技术的方法。论文以大庆油田正常生产井的数据为基础,通过分析油井工况的影响因素,选择了冲次、冲程、泵效、最大载荷、最小载荷、示功图特征值等建立了油井工况样本集,并进行了归一化预处理,为后续建模提供了较高质量的数据。采用了单一机器学习算法中的K近邻、决策树和集成机器学习算法中的随机森林、GBDT建了油井日产液量预测模型,经过综合评估,GBDT回归算法在测试集的决定系数为0.95,具有较好的预测效果。利用单井的历史生产数据,建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的神经网络抽油机井工况优化基础模型,将该模型的输出目标日产液量和耗电量作为非支配排序遗传算法(NSGA-II)的适应度函数建立了抽油机井工况多目标优化模型,寻找最优的工艺参数。其输出的Pareto解集中有多个优化方案,为了选择出最优方案,本文利用有序加权平均算子建立了Pareto解集决策模型,以获得最优方案,结果表明优化后的日产液量较历史平均值提高了6.7%,耗电量降低了2.6%。最后,利用Python为编程语言,Py Charm作为开发工具平台,编写了“抽油机井工况分析及优化软件”。对现场50口油井进行了日产液量的预测,10口油井进行了工艺参数的优化,经验证日产液量预测平均相对误差为2.6%,优化后的日产液量平均提高了6.8%,耗电量降低了5.1%。通过现场验证表明,本文提出的数据驱动的方法能较好的满足工况分析及优化的实时性,也能更好地适应油田数字化转型和智能油田建设需要。

关键词：数据驱动产量预测非支配排序遗传算法参数优化软件开发

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混合DE-NSGA II优化算法及在齿轮泵中的应用研究

混合DE-NSGA II优化算法及在齿轮泵中的应用研究

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作者：杨罡上海师范大学

学位级别：硕士

随着智能制造与自动控制技术的发展，多目标优化问题普遍存在于工业设计的各个领域。在多目标优化问题中，多个目标之间的关系复杂，甚至完全矛盾，如何准确表征这种关系，并获取该类问题的最优解集是亟待解决的关键问题。基于此，本文... 详细信息

随着智能制造与自动控制技术的发展，多目标优化问题普遍存在于工业设计的各个领域。在多目标优化问题中，多个目标之间的关系复杂，甚至完全矛盾，如何准确表征这种关系，并获取该类问题的最优解集是亟待解决的关键问题。基于此，本文主要研究了非支配排序遗传算法（NSGA-II）以及差分进化算法（DE）在不同进化策略下的算法特性;采用自适应进化因子对NSGA-II算法进行了改进，同时将改进后的NSGA-II算法与DE算法融合，建立了一种新的混合进化多目标优化算法;并以内啮合齿轮泵为对象，开展了该混合DE-NSGAII算法在齿轮泵齿形参数优化设计上的应用研究。本文主要研究内容包括：　　（1）针对非支配排序遗传算法（NSGA-II）在进化初期种群容易陷入局部极值以及进化后期收敛较慢的问题，提出了基于进化代数的自适应进化因子改进策略，有效提高了算法的全局寻优能力。　　（2）考虑到DE算法中缩放因子对算法性能的影响较大，本文基于标准benchmark函数对缩放因子展开了相关性分析，进一步分析了不同缩放因子取值下DE算法的收敛特性。同时，为了提升种群多样性和算法收敛速度，本文融合了NSGA-II和DE算法的不同进化策略，设计了一种混合DE-NSGAII算法。　　（3）基于内啮合齿轮泵的工作原理，建立了最大化平均流量、最小化流量脉动与体积的多目标优化数学模型。并采用上述提出的NSGA-II和DE的混合算法开展了齿轮泵齿形参数的多目标优化研究。实验结果表明：本文提出的算法在收敛速度以及全局寻优能力上均得到了有效提升。同时，齿廓优化后，泵的排量提升了6.63%，流量脉动率和体积分别降低了24.65%和5.49%。

关键词：齿轮泵多目标优化非支配排序遗传算法 Pareto占优

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基于监测点优化的电力系统电压暂降源定位研究

基于监测点优化的电力系统电压暂降源定位研究

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作者：李凌志河南理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术的创新与发展,大量敏感和精密的设备投入到人们的生产和应用中,这对于电能质量有了更加严格的要求。电压暂降作为电能质量中最突出的问题,发生频率高且具有随机性,严重影响系统中各类设备的正常运行。准确地定位出电压暂降... 详细信息

随着科学技术的创新与发展,大量敏感和精密的设备投入到人们的生产和应用中,这对于电能质量有了更加严格的要求。电压暂降作为电能质量中最突出的问题,发生频率高且具有随机性,严重影响系统中各类设备的正常运行。准确地定位出电压暂降源,是高效治理电网故障的必要前提,对提高供电可靠性以及明确供需双方责任具有重要意义。对于电压暂降源的精确定位,传统的定位方法只适用于简单的传输网络或需遍历所有母线、计算量大且无法实现精确定位。对于复杂的电力网络,定位精度与监测点配置有关,但考虑到经济因素,无法在所有节点安装监测装置,因此合理的监测点优化配置是精确定位的前提。为准确高效地获取数据对故障进行评估,本文以电压暂降全网可观测为前提,在优化监测点配置的基础上,根据监测数据和系统参数信息完成对电压暂降源快速、精准的定位。为简化电压暂降定位流程、提高定位方法适用性和精确性。本文从电压暂降的解析计算入手,通过分段法构建可观测矩阵来对监测配置方案进行优化。但在对电压暂降特征向量分析计算时,受天气、环境变化等因素影响,故障电阻存在随机性,导致监测点之间出现盲区问题。为降低故障电阻的影响,同时考虑到经济性和数据冗余度因素,本文用观测能力改进分段法来构建可观测矩阵,以全网电压暂降可观测为约束条件,监测装置数量、冗余度为目标函数,采用非支配排序遗传算法(NSGA2)实现对电压暂降监测点的多目标优化。确定好监测点配置方案后,根据监测点采集的信息,利用上下游定位法建立暂降源所在区域内的可能性故障线路集合,综合皮尔逊相关系数法和欧氏距离法构建相似度指标,采用相似度信息匹配法从集合中筛选出故障线路,利用粒子群优化算法求解出故障具体位置。实现了在复杂配电网络中从故障区域到故障线路再到故障点位置的分级定位。研究结果在IEEE30节点仿真系统中进行测试,对监测点优化布置方案和暂降源分级定位策略进行验证。通过对监测点位置、数量和冗余度的分配以及对暂降源定位的精确度进行分析,结果证明了本文方法的有效性和可行性。图38幅,表9个,参考文献66篇

关键词：电压暂降监测点优化非支配排序遗传算法相似度暂降源定位

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多维视角下大连港集装箱多式联运路径优化研究

多维视角下大连港集装箱多式联运路径优化研究

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作者：张游天大连交通大学

学位级别：硕士

随着经济全球化和我国“一带一路”政策的不断发展,中国与境外国家及地区的经济来往愈加频繁。大连港作为东北地区的重要港口在“新丝绸之路经济带”中起到桥头堡的作用,并作为“21世纪海上丝绸之路”的延伸点,其战略意义非常重要。大... 详细信息

随着经济全球化和我国“一带一路”政策的不断发展,中国与境外国家及地区的经济来往愈加频繁。大连港作为东北地区的重要港口在“新丝绸之路经济带”中起到桥头堡的作用,并作为“21世纪海上丝绸之路”的延伸点,其战略意义非常重要。大连港在进行国际多式联运业务时由于时间和空间跨度较大,其成本优化问题具有较大的研究价值,而多式联运中运输方式以及路径的选择对物流成本有较大的影响,因此本文主要从优化运输方式和运输路径两个方面对多维视角下的大连港集装箱多式联运路径优化进行研究。首先,本文在介绍了国内外相关研究以及集装箱多式联运相关理论的基础上,介绍了大连港的现状及大连港的发展规划,分析了大连港集装箱多式联运的优势与劣势。其次,本文从市场竞争力、环境保护压力和自身盈利状况三个视角,分析了大连港作为承运人在跨境多式联运中的影响因素与指标选择,从而确定了论文的整体框架。再次,通过选择费用成本、时间成本、碳排放成本和交付准时程度所产生的成本四个指标进行分析,构建出相应的目标函数和约束条件,从而构建大连港集装箱多式联运路径优化模型,并选择使用带有精英策略的非支配序列的遗传算法(NSGA-II)求解该数学模型。在此基础上,解释NSGA-II的相关机理、概念以及使用方法,并使用该方法选择我国吉林长春市至日本东京两个城市作为始终点,利用Matlab软件进行求解。最后,通过求解得到大连港作为承运人和重要港口在不同视角考虑下的中国长春市至日本东京市多式联运的路径优化方案。研究发现,作为承运人和跨境节点,大连港从环境保护压力、自身盈利状况、市场竞争力和综合分析四个角度出发,能够更全面的考虑路径优化后所带来的效果,使路径更具有实用性,研究结论可为大连港运输部门制定多式联运运输方案提供参考。

关键词：集装箱多式联运路径优化非支配排序遗传算法多目标函数模型

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考虑人因的双资源柔性作业车间调度优化研究

考虑人因的双资源柔性作业车间调度优化研究

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作者：解超西南交通大学

学位级别：硕士

《“十四五”智能制造发展规划》提出,要加速建设具有柔性生产能力的智能化车间与工厂,大力发展个性化定制生产等先进制造模式。在这种形势下,如今许多企业都在探索与实践中小批量、多品种的离散型柔性生产模式。柔性作业车间是典型的... 详细信息

《“十四五”智能制造发展规划》提出,要加速建设具有柔性生产能力的智能化车间与工厂,大力发展个性化定制生产等先进制造模式。在这种形势下,如今许多企业都在探索与实践中小批量、多品种的离散型柔性生产模式。柔性作业车间是典型的多产品柔性制造模式,由于这种制造模式更符合实际生产过程,目前已经成为车间调度领域的研究热点。现阶段下,工人仍是该生产系统的重要组成部分,因此有必要将工人疲劳水平、移动时间等各种人为因素考虑到车间调度问题中。与此同时,车间中的工人与机器资源均是有限的,如何高效地利用工人与机器资源显得非常重要。基于以上背景,本文对两个机器与工人资源约束下的柔性作业车间调度问题进行了探究。针对考虑人因的双资源柔性作业车间单目标调度问题(So-DRCFJSP),构建了相应的调度模型,在模型中考虑了工人移动时间这一人为因素,从而使模型更加接近生产实际。为了最小化完工时间,开发了一种混合遗传算法(HGA),通过与遗传算法(GA)、粒子群算法(DPSO)对比发现,本文提出的算法能够更有效地求解SoDRCFJSP。在复杂情形下,仅对完工时间这一目标进行优化很难满足实际生产需要。为此本文进一步对考虑人因的双资源柔性作业车间多目标调度问题(Ma F-DRCFJSP)进行了探究。在调度模型中,考虑了工人移动时间与工人疲劳水平这两个人为因素,并以完工时间、最大工人疲劳水平、关键机器负荷和总拖期为优化目标,以期在优化整个车间的资源配置、提高生产效率与客户满意度的同时降低工人的疲劳水平。根据该问题的特点,设计了改进的第III代非支配排序遗传算法(INSGA-III)对其进行求解。在该算法中,提出了4种初始化策略以提升初始种群的质量与多样性;引入了血缘变异机制以避免算法过快收敛;嵌入了模拟退火算法进行局部搜索以提升算法的局部寻优能力。结果表明,INSGA-III可以有效求解Ma F-DRCFJSP,且能够解决实际调度问题。因此,从理论上来讲,本研究对于提升制造企业的生产效率、平衡车间内工人的劳动负荷以及机器负荷,并保证按时完成交货提升顾客的满意度具有重要意义。此外,本文在一定程度上还具备实际应用价值,得到的实例研究结果能够为调度管理者提供一定决策参考。

关键词：柔性作业车间工人疲劳水平调度优化双资源约束非支配排序遗传算法

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基于启发式矩匹配法的分布式电源选址定容方法

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电力系统及其自动化学报 2021年第8期33卷 15-23页

作者：郑建徐青山施雨松东南大学电气工程学院南京210096

可再生分布式发电普及率的上升,给配电网规划带来了不确定性。针对可再生分布式发电的不确定性问题,提出了一种分布式电源接入配电网的选址定容方法。首先采用综合多种灵敏度指标的方法确定分布式电源候选接入节点顺序,以减小潜在求解... 详细信息

可再生分布式发电普及率的上升,给配电网规划带来了不确定性。针对可再生分布式发电的不确定性问题,提出了一种分布式电源接入配电网的选址定容方法。首先采用综合多种灵敏度指标的方法确定分布式电源候选接入节点顺序,以减小潜在求解空间的范围。然后采用启发式矩匹配法捕获历史风速、辐照、环境温度和负荷需求数据的目标矩(包括期望、方差、偏度和峰度)和相关性,生成代表性场景。最后以年综合费用最小和平均电压偏差最小为目标,采用带精英保留策略的非支配排序遗传算法进行优化求解,确定最佳的分布式电源接入位置和容量。以IEEE-33节点配电系统为例,验证了所提模型的有效性。

关键词：分布式电源不确定性灵敏度指标启发式矩匹配法非支配排序遗传算法

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面向绿色低碳制造的数控机床几何优化方法及装置

面向绿色低碳制造的数控机床几何优化方法及装置

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作者：王立平王冬韩吉辉李学崑 100084 北京市海淀区清华园1号

本申请涉及智能制造技术领域，特别涉及一种面向绿色低碳制造的数控机床几何优化方法及装置，其中，方法包括：建立数控机床的几何误差模型，以利用几何误差模型提取数控机床的关键几何误差项；建立数控机床的总制造成本、质量损失及总... 详细信息

标准号: CN116974241A

本申请涉及智能制造技术领域，特别涉及一种面向绿色低碳制造的数控机床几何优化方法及装置，其中，方法包括：建立数控机床的几何误差模型，以利用几何误差模型提取数控机床的关键几何误差项；建立数控机床的总制造成本、质量损失及总碳排放模型，以总制造成本和总碳排放为优化目标，基于输入的优化变量和非支配排序遗传算法NSGA‑II得到帕累托曲线；基于帕累托曲线，生成评估矩阵和信息熵权矩阵，并获取帕累托曲线上的最优解，以基于最优解得到数控机床几何的优化设计结果。由此，解决了相关技术中的精度设计优化使用成本函数作为目标，无法考虑能源消耗和环境保护的因素，尤其是无法实现低碳排放，增加环境污染的问题。

关键词：数控机床几何误差制造成本最优解总碳非支配排序遗传算法成本函数低碳排放几何优化精度设计绿色低碳模型提取能源消耗评估矩阵优化变量优化目标优化设计智能制造质量损失排放权矩阵信息熵环境保护申请优化制造

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一种基于地理信息的线路隐患点联动监控及决策处置方法

一种基于地理信息的线路隐患点联动监控及决策处置方法

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作者：宋正付林国芳陈亮胡颖杨晨郭志江牛嘉乐李浩颜莹莹 361000 福建省厦门市思明区湖滨西路9号6A-4室

本发明公开一种基于地理信息的线路隐患点联动监控及决策处置方法，通过标准化智能传感技术接收目标区域范围内线路设备的状态感知信号、卫星航拍、无人机巡视信息数据；对目标区域范围内的线路设备和监控装置的分布位置进行分析，获取... 详细信息

标准号: CN116317121A

本发明公开一种基于地理信息的线路隐患点联动监控及决策处置方法，通过标准化智能传感技术接收目标区域范围内线路设备的状态感知信号、卫星航拍、无人机巡视信息数据；对目标区域范围内的线路设备和监控装置的分布位置进行分析，获取隐患点有关联的线路设备和监控装置；优化带精英策略的非支配排序遗传算法得到影响等级最高的线路设备及其对应的监控装置；对标准化方式接收到的各类型信息数据进行聚类分析，关联线路设备本身抗灾能力及周边环境等因素构建算法模型，实现综合分析数据整理；采用基于熵权法和灰色关联分析法对各项状态指标评价值进行综合诊断，最后得到最优的决策方案。本发明提高对线路设备运行状态的智能化监控水平。

关键词：线路设备监控装置信息数据非支配排序遗传算法灰色关联分析基于地理信息智能传感技术标准化方式智能化监控分布位置关联线路接收目标精英策略聚类分析抗灾能力目标区域数据整理算法模型运行状态周边环境状态感知状态指标综合分析构建航拍联动决策巡视标准化关联诊断卫星监控优化分析

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一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法

一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法

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作者：夏春艳张岩霍婷婷郭冰石晨阳 157012 黑龙江省牡丹江市爱民区文化街191号

本发明涉及一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法。该方法给定待测程序和测试用例集，采用十进制的编码方式对测试用例进行编码，对编码后的所有测试用例进行全排列，形成初始种群；依据测试用例的相似度和相异度构建选择函数，... 详细信息

标准号: CN111666209B

本发明涉及一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法。该方法给定待测程序和测试用例集，采用十进制的编码方式对测试用例进行编码，对编码后的所有测试用例进行全排列，形成初始种群；依据测试用例的相似度和相异度构建选择函数，从而对初始种群中的测试用例集进行评价，择优生成种群数据；在此基础上，基于Paroto最优的非支配排序遗传算法，以测试用例集的错误检测率、语句覆盖率和有效执行时间为优化目标，针对测试用例的优先级别进行排序，最终输出测试用例的最优排序集。本发明的目的在于解决复杂软件回归测试成本高昂、测试用例优化目标过于单一的问题，最终实现快速定位软件缺陷，提高软件测试效率，有效降低回归测试成本，保障软件质量的目标。

关键词：测试用例集测试初始种群回归测试排序非支配排序遗传算法测试用例优化错误检测率多目标优化优先级排序语句覆盖率编码方式复杂软件快速定位软件测试软件缺陷输出测试选择函数优化目标优先级别有效执行全排列十进制相似度构建相异种群

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