配额制下区域电力系统中多主体低碳行为决策研究

这是一篇关于区域电力系统,动态博弈,数学建模,信息不对称性,可再生能源配额制的论文, 主要内容为电力系统中的多主体行为决策问题一直深受学者的广泛关注,含有供电商、售电商、消费者、政府等博弈参与者的博弈问题的研究近年来被不断完善。随着可再生能源的快速发展和电力体制改革的不断深化,电力系统中各博弈主体的市场角色和交易行为变化颇大。此外,为促进可再生能源生产与消费,实现碳中和目标,我国近两年开始实行可再生能源配额制,这些都使得区域电力系统中各主体战略选择面临新的挑战。因此,在可再生能源参与下,针对区域电力系统中多主体低碳行为决策展开研究彰显必要。为研究碳中和背景下区域电力系统中多主体低碳行为决策以及政策对于电力系统中源侧主体的行为决策的影响,本文首先建立了以传统能源、可再生能源以及储能供电企业为主的多寡头动态售电博弈模型,得到一个六维的离散动力系统;进而研究该系统的稳定性条件,并分析可再生能源配额制、信息不对称性等因素对系统稳定性的影响。结果表明,与市场交易电价权重相比,储能供电企业边际利润的权重对于企业售电交易决策影响显著,而信息不对称性也会对系统稳定性产生一定程度的冲击。针对信息不对称性对系统纳什均衡点稳定性的影响这一问题,本文提出宏观调控下部分共享的信号传递缓解机制,并发现该缓解机制能有效缓解信息不对称性对系统产生的影响。从长远角度而言,配额制政策的实行有助于提高系统的稳定性能。十九大以后,我国放开售电侧。针对电力系统中电力零售商在该政策背景下的行为决策,本文首先建立了团队联盟参与下的区域电力系统中具有实力异质性的电力零售商之间的购电投资博弈模型,得到一个六维的离散动力系统,分别研究系统稳定性条件及不同电力零售商的电量释放率对其他零售商购电决策的影响,并分析配额制、联盟利润权重等参数对系统内在的复杂性的影响。研究发现,正常实力的零售商在进行购电投资决策时,既不能释放全部的储能设备电量,也不能过分保守;相反地,强实力的零售商在进行购电投资决策时,要尽可能多地释放储能设备电量以满足用户消费市场需求。此外,配额制的实行最终会增强系统稳定性能;虽然技术的进步也能增强系统稳定性能,但也可能导致成本降低与市场饱和,造成无序紊乱的竞争而使得市场陷入混沌状态。最后,通过设计时滞控制器对模型实施有效的混沌控制,使得系统重回纳什均衡,区域电力系统恢复到有序竞争状态。本文以供电企业和电力零售商作为配额制的典型考核主体,提出多寡头动态售电和购电投资的博弈理论框架,考虑信息不对称性、团队联盟等影响因素,并深入研究区域电力系统中各主体的购售电投资决策行为。研究结果可为发、售电公司管理层投资决策提供参考,有助于完善和发展我国可再生能源政策。

基于多辅助电源的电动汽车能量管理策略仿真研究

这是一篇关于光伏电池,数学建模,模糊控制,粒子群算法的论文, 主要内容为当今社会中,电动汽车的使用越来越普及,然而其续航能力以及电池寿命仍然是行业内的瓶颈问题。为了解决这一问题,本文提出一种由锂电池、超级电容和光伏电池搭配的多辅助电源的混合储能系统。锂电池具有高能量密度的特性,因此作为主电源为储能系统提供主要能源;超级电容具有高功率密度的特性,因此作为第一辅助电源为储能系统提供高功率需求;光伏电池属于可再生性能源电池,将其作为第二辅助电源为储能系统提供再生能源,提高电动汽车续航能力。为验证本文想法的合理性,以电动汽车混合储能系统为对象,开展了模型建立和能量管理策略及优化的仿真研究。首先,本文研究了锂电池、超级电容和光伏电池的工作特性,并选取合适的等效电路在MATLAB/SIMULINK中建立出三种储能元件的等效模型。采用电导增量法作为光伏电池的MPPT控制算法,并验证了算法的可行性。在超级电容半主动式拓扑结构的基础上引入光伏电池,设计出多辅助电源混合储能系统的拓扑结构。其次,分析了电动汽车行驶过程中的动力学因素,根据循环工况匹配出仿真所需的电机规格以及各储能元件参数。搭建了电动汽车整车模型,为仿真实验提供环境基础。然后,设计了电动汽车行驶过程中混合储能系统的五种工作模式,并按照这五种工作模式设计了三种能量管理策略,分别是逻辑门限值能量管理策略、模糊控制能量管理策略以及粒子群算法改进模糊控制的能量管理策略并对改进前后进行了对比分析。最后,使用混合仿真方法,在ADVISOR电动汽车仿真平台搭载前文搭建的整车模型、储能系统模型以及能量管理策略模型进行了仿真对比实验。仿真结果证明了本文提出的多辅助电源混合储能系统的确能够有效降低锂电池SOC的下降速率,提升电动汽车续航能力。相比逻辑门限值和未改进的模糊控制能量管理策略,本文设计的粒子群改进模糊控制能量管理策略能够降低锂电池工作电流,加大超级电容保护锂电池的程度,提高锂电池寿命,并在不同的循环工况下也有着优秀的适应力。本文设计的多辅助电源混合储能系统达到预期目标,具有良好的可靠性与稳定性,能够配合的循环工况进行工作,未来在电动汽车能量管理的应用上可以提供参考。

某军用车辆渐变节流式液压缓冲器缓冲特性分析及优化

这是一篇关于液压缓冲器,数学建模,结构优化,流场分析,悬挂仿真的论文, 主要内容为液压缓冲器是车辆悬挂系统的重要组成部件,其具有减速平稳、缓冲效率高、使用寿命长等优势,因此在机械、车辆、建筑及军事设备等诸多领域得到广泛应用,其性能的优劣很大程度上关系到车辆的驾驶舒适性及操控灵活性,缓冲器依靠液压阻尼对作用在其上的物体进行缓冲,并将吸收的能量以热能的形式散发掉。为了研究渐变节流式液压缓冲器缓冲特性及不同参数对其缓冲特性的影响,建立缓冲器在整个缓冲过程中的数学模型,利用MATLAB求解微分方程,得出缓冲特性曲线,并分析不同参数对缓冲器缓冲特性的影响。研究结果表明,增大阻尼孔半径的同时减小阻尼孔长度及针形节流杆初始半径可提升缓冲性能,验证数学模型有效性与正确性的同时为结构优化提供了理论依据。为了提升渐变节流式液压缓冲器的缓冲性能,且针对以往优化算法中存在的早收敛、易陷入局部搜索等不足,提出了一种将免疫算法用于优化缓冲器阻尼孔与针形节流杆的方法。研究结果表明,采用免疫算法优化缓冲器结构,缓冲效率提高4%左右、最大缓冲力降低15.6%左右、最大缓冲行程增加15%左右,且同已有文献优化结果进行对比后三者的变化率均有较为明显的提升,为后续对新型液压缓冲器的设计计算提供参考,进而进行有针对性的优化。为了研究渐变节流式液压缓冲器缓冲过程中内部流场的变化情况,建立其部分结构的二维模型,利用Fluent动网格技术与用户自定义函数UDF对缓冲器内部流场进行动态数值模拟,得出缓冲器内部在不同时刻下的压力、速度云图及压力分布曲线,并对内部流场压力与速度随时间的变化规律进行分析,研究结果为渐变节流式液压缓冲器结构设计与改进提供参考,且针对气穴现象提出了解决措施。为了研究渐变节流式液压缓冲器在车辆悬挂系统中的作用及与油气弹簧的匹配性能,基于油气弹簧力学特性建立单轮油气悬挂系统动力学模型,赋予负重轮不同冲击初速度,利用Recur Dyn对悬挂系统进行多体动力学仿真,可得缓冲器与油气弹簧性能匹配度良好,缓冲器起到了缓冲作用,为整车实验提供了理论依据。

基于改进遗传算法的旅游路线优化研究与应用

这是一篇关于多目标优化,旅游路线规划,数学建模,遗传算法的论文, 主要内容为当前乡村旅游已成为人们追求淳朴生活和放松身心的一种旅游方式。然而,部分乡村旅游缺乏为用户提供服务的统一信息平台,无法提供个性化旅游体验服务。面对陌生的景区,复杂的旅游环境及匮乏的旅游服务信息平台游客很难实现对目标旅游目的地的提前旅行规划。本文针对游客外出旅行中面临的旅游路线规划问题,提出了一种改进遗传算法的旅行商问题求解。以宁夏彭阳县旅游景点信息为例,结合旅游行程中游客所关注的游行时间、游玩费用、景点热度等多目标约束条件建立行程规划数学模型,得到满足游客需求的最优路线规划。最后,基于改进的遗传算法,设计行程规划模块体系结构,并采用Spring Boot框架完成彭阳县乡村旅游信息服务平台的设计与实现,提升彭阳县旅游的智慧化服务。本文主要研究内容如下:(1)提出适用于旅游路线规划问题的改进遗传算法。针对遗传算法存在的不足,提出了一种新的混合遗传算法。该混合遗传算法主要从种群初始化、交叉概率调节机制、引入搜索能力强的局部算子3个方面改进基本遗传算法。为了证明算法改进的有效性,采用国际标准数据集TSPL IB中多个实例进行实验,结果表明,混合遗传算法求解精度更高、收敛速度更快,更适合于求解旅游路线规划问题。(2)研究了乡村旅游中旅游路线规划问题的建模与求解。本文以彭阳县15个景点为应用实例,结合问题实际,研究有时间和费用、景点热度的多目标约束的行程规划问题,并建立基于行程规划的数学模型。通过收集景点相关数据,采用混合遗传算法求解路线规划问题,给出具体行程安排结果。(3)设计并实现了彭阳县乡村旅游信息服务平台。该平台能够为游客提供景点介绍、特产销售、农家乐、酒店预订、路线定制推荐等多种服务,其中旅游路线定制推荐功能可以直观的展示景点之间的路线结果。该平台可以帮助游客更真实、更丰富、更全面的了解彭阳旅游资源,方便游客提前安排旅游计划。系统运行流畅,运行结果皆能达到预期效果,具有较强的实用性,可以有效的提升彭阳县乡村旅游服务体验。

船用分油机仿真训练系统的开发及应用

这是一篇关于船舶分油机,数学建模,可视化仿真,轮机模拟器,自动评估算法的论文, 主要内容为船舶分油机系统的主要作用是确保燃油和滑油的净化,同时在备车时兼顾滑油加热,因此它是保证船舶安全航行的重要系统之一。随着船舶燃、滑油净化设备的不断发展,ALFA LAVAL新一代S系列无比重环型分油机已经广泛应用在实船上。轮机模拟器作为船员培训的技术方式已经比较成熟,但在当前国内外轮机模拟器仿真系统中,分油机及其控制单元均为传统类型,无法针对新型分油机系统的进行培训,同时不能根据培训需要进行不同类型分油机和控制单元的转换,此外,其管网模型和其他辅助设备模型过于简化,已经无法满足现代模拟器培训的需要。为解决上述问题,本文以某万箱集装箱船的分油机系统作为研究对象,研究并开发了ALFA LAFAL S型分油机仿真训练系统并将其成功应用到现有轮机模拟器仿真系统中。首先,利用模块化建模方法分别建立了ALFA LAFAL S型燃油和滑油分油机数学模型、EPC50控制单元数学模型、燃油和滑油管网数学模型、齿轮泵数学模型、燃油和滑油加热器以及温度控制器数学模型;利用VC++编写了上述数学模型的计算程序,仿真计算表明:分油机各参数的稳态和动态变化数据能够正确反映实际系统的变化规律;EPC50的时序控制计算结果与实际系统功能一致;泵和管路模型能够正确反映出实际管路系统的压力和流量变化规律;加热器和温度控制器能够正确反映实际系统的温度变化规律和PID温度控制器规律。其次,设计了与实船相似的分油机、EPC50控制单元、燃油和滑油管路、齿轮泵、温度控制器等可视化操作界面;利用VC++编写了操作界面的程序;完成了ALFA LAFAL S型分油机仿真训练系统的开发,仿真实验表明:可视化仿真界面与实际系统的操作界面功能完全相同;EPC50可视化操作界面能够完成与实际系统相同的操作、报警和显示;燃油和滑油管路可视化界面具有缩放功能,并能实现开关阀件、泵的启停、温度调节等功能,满足了操作训练和故障排查的需要。此外,将开发的ALFA LAFAL S型分油机仿真训练系统以动态链接库的形式融入轮机模拟器仿真平台中,实现了不同类型分油机和控制单元的动态切换。最后,为了实现分油机操作训练的自动评估,提出并实现了一种基于分油机系统仿真参数变化的自动评估算法,为了验证评估算法的正确性,根据《中华人民共和国海船船员适任考试与评估大纲》的要求,设计了典型的分油机试题并进行操作,操作结果验证了评估算法的正确性和可行性。

基于改进遗传算法的旅游路线优化研究与应用

这是一篇关于多目标优化,旅游路线规划,数学建模,遗传算法的论文, 主要内容为当前乡村旅游已成为人们追求淳朴生活和放松身心的一种旅游方式。然而,部分乡村旅游缺乏为用户提供服务的统一信息平台,无法提供个性化旅游体验服务。面对陌生的景区,复杂的旅游环境及匮乏的旅游服务信息平台游客很难实现对目标旅游目的地的提前旅行规划。本文针对游客外出旅行中面临的旅游路线规划问题,提出了一种改进遗传算法的旅行商问题求解。以宁夏彭阳县旅游景点信息为例,结合旅游行程中游客所关注的游行时间、游玩费用、景点热度等多目标约束条件建立行程规划数学模型,得到满足游客需求的最优路线规划。最后,基于改进的遗传算法,设计行程规划模块体系结构,并采用Spring Boot框架完成彭阳县乡村旅游信息服务平台的设计与实现,提升彭阳县旅游的智慧化服务。本文主要研究内容如下:(1)提出适用于旅游路线规划问题的改进遗传算法。针对遗传算法存在的不足,提出了一种新的混合遗传算法。该混合遗传算法主要从种群初始化、交叉概率调节机制、引入搜索能力强的局部算子3个方面改进基本遗传算法。为了证明算法改进的有效性,采用国际标准数据集TSPL IB中多个实例进行实验,结果表明,混合遗传算法求解精度更高、收敛速度更快,更适合于求解旅游路线规划问题。(2)研究了乡村旅游中旅游路线规划问题的建模与求解。本文以彭阳县15个景点为应用实例,结合问题实际,研究有时间和费用、景点热度的多目标约束的行程规划问题,并建立基于行程规划的数学模型。通过收集景点相关数据,采用混合遗传算法求解路线规划问题,给出具体行程安排结果。(3)设计并实现了彭阳县乡村旅游信息服务平台。该平台能够为游客提供景点介绍、特产销售、农家乐、酒店预订、路线定制推荐等多种服务,其中旅游路线定制推荐功能可以直观的展示景点之间的路线结果。该平台可以帮助游客更真实、更丰富、更全面的了解彭阳旅游资源,方便游客提前安排旅游计划。系统运行流畅,运行结果皆能达到预期效果,具有较强的实用性,可以有效的提升彭阳县乡村旅游服务体验。

基于多辅助电源的电动汽车能量管理策略仿真研究

这是一篇关于光伏电池,数学建模,模糊控制,粒子群算法的论文, 主要内容为当今社会中,电动汽车的使用越来越普及,然而其续航能力以及电池寿命仍然是行业内的瓶颈问题。为了解决这一问题,本文提出一种由锂电池、超级电容和光伏电池搭配的多辅助电源的混合储能系统。锂电池具有高能量密度的特性,因此作为主电源为储能系统提供主要能源;超级电容具有高功率密度的特性,因此作为第一辅助电源为储能系统提供高功率需求;光伏电池属于可再生性能源电池,将其作为第二辅助电源为储能系统提供再生能源,提高电动汽车续航能力。为验证本文想法的合理性,以电动汽车混合储能系统为对象,开展了模型建立和能量管理策略及优化的仿真研究。首先,本文研究了锂电池、超级电容和光伏电池的工作特性,并选取合适的等效电路在MATLAB/SIMULINK中建立出三种储能元件的等效模型。采用电导增量法作为光伏电池的MPPT控制算法,并验证了算法的可行性。在超级电容半主动式拓扑结构的基础上引入光伏电池,设计出多辅助电源混合储能系统的拓扑结构。其次,分析了电动汽车行驶过程中的动力学因素,根据循环工况匹配出仿真所需的电机规格以及各储能元件参数。搭建了电动汽车整车模型,为仿真实验提供环境基础。然后,设计了电动汽车行驶过程中混合储能系统的五种工作模式,并按照这五种工作模式设计了三种能量管理策略,分别是逻辑门限值能量管理策略、模糊控制能量管理策略以及粒子群算法改进模糊控制的能量管理策略并对改进前后进行了对比分析。最后,使用混合仿真方法,在ADVISOR电动汽车仿真平台搭载前文搭建的整车模型、储能系统模型以及能量管理策略模型进行了仿真对比实验。仿真结果证明了本文提出的多辅助电源混合储能系统的确能够有效降低锂电池SOC的下降速率,提升电动汽车续航能力。相比逻辑门限值和未改进的模糊控制能量管理策略,本文设计的粒子群改进模糊控制能量管理策略能够降低锂电池工作电流,加大超级电容保护锂电池的程度,提高锂电池寿命,并在不同的循环工况下也有着优秀的适应力。本文设计的多辅助电源混合储能系统达到预期目标,具有良好的可靠性与稳定性,能够配合的循环工况进行工作,未来在电动汽车能量管理的应用上可以提供参考。

AGV系统作业调度策略研究

这是一篇关于柔性制造,AGV作业调度,粒子群优化算法,数学建模的论文, 主要内容为随着电商等新兴业态的崛起,消费需求的不确定性逐渐增高,为了提高市场响应能力及盈利水平,制造行业的生产制造模式逐渐由大规模、批量式生产向单元化、个性化、柔性化的生产作业方式转变。柔性制造对于柔性物流的依赖逐渐加强,AGV作为一种集自动化、信息化、智能化于一体的柔性物流运输工具,其服务领域得以延伸到企业物流的各个角落,围绕任务分配及路径规划的AGV系统作业调度成为首要解决的问题。在国内外专家学者的研究基础上,本文对多AGV系统的任务分配及路径优化问题进行研究。以任务均衡(即AGV工作量均衡)及无冲突路径规划为目标,以粒子群算法为框架,建立调度模型,给出调度算法步骤,结合实例仿真对模型进行验证分析。本文首先对AGV系统作业场景进行分析,选取最为普遍的AGV系统应用场景确立环境模型,并且据此制定任务分配策略及路径优化策略。其中任务分配以“先进先出”为原则,在保证任务执行效率的前提下,引入任务优先级对任务执行序列进行排序,并将其分配给状态正常(无故障、不缺电)的AGV；此外通过对AGV任务序列的执行状况进行满意度评价优化任务分配策略,避免AGV任务积压而延误系统整体效率,而且可以据此评判是否需要增加系统内AGV数量缓解任务积压。路径规划以无冲突为原则以最短时间为目标,首先针对AGV在运行过程中可能出现的各种冲突进行归纳分类,然后基于几何路径调节和速度调节实现冲突规避；通过对AGV运行状况进行在线检测并结合任务优先级对AGV路径进行动态微调,采用前置规划和在线调整的策略增强针对AGV系统应对时间及物理路径冲突的应激性处理能力。最后,以最短时间完成整批任务为目标函数,通过添加约束条件保证任务均衡分配及任务优先级排序构建AGV系统作业调度数学模型。在算法选择问题上,由于粒子群算法容易通过编程实现,且具备收敛快、精度高等优点,本文在仔细对比后选取粒子群优化算法为框架,通过对算子进行修正,给出调度算法步骤,最后通过实例进行验证分析。仿真结果表明,在满足AGV系统路径无冲突的前提下,AGV系统能够实现在最短时间内完成全部任务的预期目标,且实现了多AGV系统的任务均衡分配,证明了本文观点的有效性。

AGV系统作业调度策略研究

这是一篇关于柔性制造,AGV作业调度,粒子群优化算法,数学建模的论文, 主要内容为随着电商等新兴业态的崛起,消费需求的不确定性逐渐增高,为了提高市场响应能力及盈利水平,制造行业的生产制造模式逐渐由大规模、批量式生产向单元化、个性化、柔性化的生产作业方式转变。柔性制造对于柔性物流的依赖逐渐加强,AGV作为一种集自动化、信息化、智能化于一体的柔性物流运输工具,其服务领域得以延伸到企业物流的各个角落,围绕任务分配及路径规划的AGV系统作业调度成为首要解决的问题。在国内外专家学者的研究基础上,本文对多AGV系统的任务分配及路径优化问题进行研究。以任务均衡(即AGV工作量均衡)及无冲突路径规划为目标,以粒子群算法为框架,建立调度模型,给出调度算法步骤,结合实例仿真对模型进行验证分析。本文首先对AGV系统作业场景进行分析,选取最为普遍的AGV系统应用场景确立环境模型,并且据此制定任务分配策略及路径优化策略。其中任务分配以“先进先出”为原则,在保证任务执行效率的前提下,引入任务优先级对任务执行序列进行排序,并将其分配给状态正常(无故障、不缺电)的AGV；此外通过对AGV任务序列的执行状况进行满意度评价优化任务分配策略,避免AGV任务积压而延误系统整体效率,而且可以据此评判是否需要增加系统内AGV数量缓解任务积压。路径规划以无冲突为原则以最短时间为目标,首先针对AGV在运行过程中可能出现的各种冲突进行归纳分类,然后基于几何路径调节和速度调节实现冲突规避；通过对AGV运行状况进行在线检测并结合任务优先级对AGV路径进行动态微调,采用前置规划和在线调整的策略增强针对AGV系统应对时间及物理路径冲突的应激性处理能力。最后,以最短时间完成整批任务为目标函数,通过添加约束条件保证任务均衡分配及任务优先级排序构建AGV系统作业调度数学模型。在算法选择问题上,由于粒子群算法容易通过编程实现,且具备收敛快、精度高等优点,本文在仔细对比后选取粒子群优化算法为框架,通过对算子进行修正,给出调度算法步骤,最后通过实例进行验证分析。仿真结果表明,在满足AGV系统路径无冲突的前提下,AGV系统能够实现在最短时间内完成全部任务的预期目标,且实现了多AGV系统的任务均衡分配,证明了本文观点的有效性。