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供应商选择问题的随机相关机会规划模型

计算机仿真 2023年第3期40卷 302-306,315页

作者：李建婷刘林忠何波波兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

针对经典的供应商选择问题,在供应商报价、延迟交货率以及废品率不确定的情况下,同时结合随机相关机会的特点,以总成本、延迟交货量、货物不合格量小于其对应目标值的可能性最大为优化目标,建立随机相关机会规划模型,并且设计一种嵌入... 详细信息

针对经典的供应商选择问题,在供应商报价、延迟交货率以及废品率不确定的情况下,同时结合随机相关机会的特点,以总成本、延迟交货量、货物不合格量小于其对应目标值的可能性最大为优化目标,建立随机相关机会规划模型,并且设计一种嵌入神经网络和随机模拟的混合自适应遗传算法。并用Microsoft Visual C++编程得以验证,详细说明了算法的关键内容与步骤,结合具体事例验证模型和算法的有效性,并与简单的遗传算法进行对比以验证文章中模型和算法的可行性。

关键词：供应商选择问题不确定理论随机相关机会规划混合智能算法

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求解随机相关机会规划的有效算法

计算机工程与设计 2007年第22期28卷 5472-5474页

作者：肖宁曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会... 详细信息

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会规划算法。通过实例仿真测试该算法的性能,并与遗传算法进行比较,结果表明本算法具有一定的优势。

关键词：随机规划随机相关机会规划遗传算法微粒群算法随机仿真

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基于PSO求解随机相关机会规划的有效算法

计算机与数字工程 2009年第6期37卷 52-56页

作者：肖宁陕西职业技术学院计算机科学系西安710100

随机相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,通过采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解随机相关机会规划的混合智能算法。最后... 详细信息

随机相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,通过采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解随机相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。

关键词：随机相关机会规划微粒群算法神经网络随机仿真

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油田增产措施配置的随机相关机会规划模型

江西科学 2008年第4期26卷 597-600页

作者：宋杰鲲张在旭张宇中国石油大学(华东)经济管理学院山东东营257061 胜利油田东辛采油厂山东东营257091

以最大化措施增油量高于规划措施增油量这一事件的机会函数为目标,兼顾成本、措施量等目标,建立了油田增产措施随机相关机会规划模型,并给出了模型的混合智能算法。实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,... 详细信息

以最大化措施增油量高于规划措施增油量这一事件的机会函数为目标,兼顾成本、措施量等目标,建立了油田增产措施随机相关机会规划模型,并给出了模型的混合智能算法。实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田增产措施配置提供了新的决策依据。

关键词：措施配置随机相关机会规划模型混合智能算法

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基于随机相关机会规划的公交调度模型研究

交通标准化 2006年第12期34卷 152-155页

作者：刘鑫何世伟北京交通大学交通运输学院北京100044

在公交车辆调度问题中,考虑到公交调度中的不确定因素,引入相关机会规划模型及其相关概念,给出基于随机模拟的遗传算法步骤,能使得调度决策更能尽可能地执行,同时更加接近实际调度情况。

关键词：公变调度随机相关机会规划随机模拟遗传算法

基于风电预测误差随机性的火储联合相关机会规划调度

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中国电机工程学报 2014年第S1期34卷 9-16页

作者：赵书强王扬徐岩新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

随着风电并网容量增加,合理利用风电预测误差信息,对含风电电网的实时调度具有重要意义。基于风电功率预测误差随机性,对火储联合调度进行研究。首先,结合风电功率预测值,建立分段误差概率分布模型。然后,基于随机相关机会规划理论,建... 详细信息

随着风电并网容量增加,合理利用风电预测误差信息,对含风电电网的实时调度具有重要意义。基于风电功率预测误差随机性,对火储联合调度进行研究。首先,结合风电功率预测值,建立分段误差概率分布模型。然后,基于随机相关机会规划理论,建立火储联合调度模型;根据火电机组与储能系统的出力特性,制定联合调度策略;采用差分进化算法对模型进行求解。最后,利用实际风电场数据,在4种设定场景下进行计算,对模型进行验证。结果表明,分段统计误差分布能够更全面反映误差信息;火储联合系统中,火电机组和储能系统分别在较大时间尺度和小时间尺度具有较好的调节特性,火储联合调度能够提高系统稳定运行的概率。

关键词：火储联合预测误差分段分布随机相关机会规划差分进化

计及风电预测误差不确定性的风电参与网架重构优化

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电力系统自动化 2019年第7期43卷 151-158,184页

作者：梁海平程子玮孙海新刘英培顾雪平华北电力大学电气与电子工程学院河北省保定市071003 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司河北省沧州市061001

在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测... 详细信息

在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测误差不确定性描述风电场出力不确定性,然后采用风电场限出力接入策略消除风功率波动性对网架重构带来的负面影响,同时定义网架恢复成功率指标描述风电场预测出力不确定性可能导致的恢复失败风险。之后,在机组节点恢复成功率不低于一定置信水平的前提下建立随机相关机会目标规划模型,以最大化网架恢复成功率和最小化网架恢复时间为优化目标,采用离散粒子群算法和随机模拟技术组成的混合智能算法求解模型。最后,以IEEE 39节点为算例对该方法与传统恢复方法进行了分析比较,结果表明,提出的恢复方法在有效应对风电场出力不确定性的同时能够有效缩短网架恢复时间,加快系统恢复进程。

关键词：网架重构网架恢复成功率预测误差不确定性随机相关机会规划离散粒子群算法

考虑风电场出力不确定性的电力系统恢复策略研究

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考虑风电场出力不确定性的电力系统恢复策略研究

作者：程子玮华北电力大学

学位级别：硕士

随着新能源渗透率的不断提高及其控制技术的不断发展,新能源电源作为黑启动电源为周围负荷供电成为可能,在此背景下本文提出了一种黑启动场景下风电场孤网运行控制策略,该策略首先以柴油发电机作为辅助电源启动风电场,然后以柴油发电机... 详细信息

随着新能源渗透率的不断提高及其控制技术的不断发展,新能源电源作为黑启动电源为周围负荷供电成为可能,在此背景下本文提出了一种黑启动场景下风电场孤网运行控制策略,该策略首先以柴油发电机作为辅助电源启动风电场,然后以柴油发电机和风电场形成的孤网小系统为周围负荷供电。为消除风功率波动性的影响,本文在未来风功率预测的基础上,采用限功率控制使风电场在其作为黑启动电源的供电时间范围内以最小平稳出力稳定运行,并在限功率控制基础上引入下垂控制,提高了系统调频能力;同时通过计算双馈风机无功出力极限,优先利用其动态无功调节能力,使其在黑启动过程中能够快速响应系统无功变化。仿真结果表明,本文所提控制策略能够在黑启动场景下由风电场带周围负荷稳定运行直至主网恢复对该区域负荷供电,减小了该区域负荷的停电时间和停电损失,同时风电场和周围负荷组成的孤网小系统具备快速有功无功响应能力,提高了系统的稳定性和安全性。风电场除作为第一批黑启动电源外,在网架重构恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战,为此本文提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法。该方法首先以预测误差不确定性描述风电场出力不确定性,然后采用风电场限出力接入策略消除风功率波动性对网架重构带来的负面影响,同时定义网架恢复成功率指标描述风电场预测出力不确定性可能导致的恢复失败风险。之后,在机组节点恢复成功率不低于一定置信水平的前提下建立随机相关机会目标规划模型,以最大化网架恢复成功率和最小化网架恢复时间为优化目标,采用离散粒子群算法和随机模拟技术组成的混合智能算法求解模型。最后,以IEEE39节点为算例对该方法与传统恢复方法进行了分析对比,结果表明本文提出的恢复方法在有效应对风电场出力不确定性的同时能够有效缩短网架恢复时间,加快系统恢复进程。

关键词：风电场黑启动孤网控制策略网架重构网架恢复成功率预测误差不确定性随机相关机会规划

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铁路编组站鲁棒性阶段计划编制研究

铁路编组站鲁棒性阶段计划编制研究

作者：黎浩东北京交通大学

学位级别：硕士

编组站阶段计划是车站作业组织的具体安排,是车站作业质量及效益的保证。随着信息化水平的提高,部分大型编组站已开始考虑变革原有手工作业类似固定阶段性调度计划的管理模式,代之以编制周期更短、连续动态、鲁棒性较高的计划,以提高作... 详细信息

编组站阶段计划是车站作业组织的具体安排,是车站作业质量及效益的保证。随着信息化水平的提高,部分大型编组站已开始考虑变革原有手工作业类似固定阶段性调度计划的管理模式,代之以编制周期更短、连续动态、鲁棒性较高的计划,以提高作业效率,应对目益提高的运输压力。本文在继承已有研究成果的基础上,对编组站调度计划的编制进行了研究,以期获得鲁棒性较好的阶段计划。论文主要研究工作如下:1、考虑作业过程中存在的不确定因素,如解体时间和编组时间的不确定性等,构建了编组站阶段计划随机相关机会规划模型,设计了基于遗传算法和蚁群算法的混合智能算法。2、以丰台西站为背景,利用其实际作业数据,对列车到达时刻、车列解编作业时间的分布进行了分析。3、对计划编制过程中相关冗余信息进行了分析,以选择正确信息进行计划的编制,提高计划的鲁棒性。同时,针对计划实施过程中的信息变动对计划的影响,分析并给出了计划编制信息更新机制和计划调整机制。4、给出实例以验证前述研究,对列车到达时刻、车列解编作业时间对鲁棒性阶段计划的影响进行了分析。最后,依托实际项目对阶段计划编制系统进行了研究开发。

关键词：鲁棒性阶段计划随机相关机会规划启发式算法信息冗余