关键词： 碳捕集   电厂   优化调度   代理模型   人工神经网络  

摘要： 燃烧后碳捕集技术被认为是目前减少燃煤电厂碳排放最可行的技术之一。但化学法碳捕集装置能耗较高,占用发电负荷,需要将其与发电过程耦合调度,通过错峰捕集降低系统运行成本。本文将碳捕集过程与发电过程集成,通过引入烟气旁路和溶剂储罐两种辅助设备,基于以小时为单位的动态电价和用电量,对耦合系统进行优化调度。针对因碳捕集过程机理模型复杂而无法与系统调度模型协同求解的难题,本文基于流程模拟和神经网络训练构建碳捕集过程代理模型,考虑电力市场和碳市场收益,以电厂日收益最大为优化目标,采用数学规划法优化设计调度方案。最后,以一个600MW的发电厂为算例,进行了系统的最优调度方案和碳捕集过程操作参数的优化。基于优化结果分析了电厂与碳捕集协同调度的规律特性,验证了集成方法的有效性,展示了其在优化碳捕集与电厂集成调度方面的应用前景。

关键词： 县域经济   人口与经济   认知问题   本质变化   经济社会发展   如何看待   消解   转型  

摘要： 正确认识县域经济消解转型,涉及三个认知问题。一是如何看待县域经济;二是如何看待浙江城市化;三是经济社会发展中唯一的不变的是变。要消解陈旧概念,更新认知,转变发展模式,才能更好推进浙江发展浙江尚有33个县,但人口与经济占比均大幅减少,不再对全省经济具有主要作用。且这些县的经济社会发展,均在发生重大转型。与此相应,浙江城市化显然也在发生本质变化。概念必须一目了然无歧义,才能较好地指导行动。康德指出,“不通过范畴,我们就不能思维任何表象;不通过与那些概念相符合的直观,我们就不能认识任何被思维到的现象。”笛卡尔在他第一部著作《指导心智的规律》中表达过这样的意思:“直观是理性的起点。”而我则进一步认为,常识是理性的支撑。

关键词： 关键链技术   水电站   工程进度   遗传算法   缓冲区  

摘要： 针对工期控制管理中工序繁多、电站关系复杂等难题,本研究基于遗传算法构建了动态缓冲监控模型,对任务序列、缓冲区和回溯点进行了深入分析,最后通过训练提出关键链进度计划。结果显示,训练次数较少时,工期从130d降至100d,工期减少趋势放缓,最终稳定在120d,且90%工期都控制在110d以下。任务链进展与缓冲区消耗的分析指出,在问题严重时,任务链进展为50%,缓冲区消耗为75%,表示需要立刻寻找原因并制定解决方案。由此说明,研究提出的关键链理论通过动态缓冲监控模型,显著提升了水电站机电设备安装工程进度计划的灵活性和适应性。

关键词： 装箱问题   遗传算法   手动装箱   多目标优化  

摘要： 近年来,随着集装箱运输的不断发展、集装箱码头吞吐量的不断攀升,如何快速、高效、低成本地完成集装箱装箱任务已成为集装箱码头亟需解决的问题。在此背景下,基于遗传算法和Unity3D物理引擎开发了一款新型的基于多目标的集装箱自动装箱软件系统。其创新之处在于除利用传统的遗传算法进行装箱决策外,还添加了手动装箱功能,使最终方案更合理化、人性化。

关键词： 铌矿物   还原焙烧   高阶多元回归   遗传算法  

摘要： 针对白云鄂博铌粗精矿还原焙烧产生富铌矿相过程中,内部反应复杂,耦合因素多,调控成本高等问题。提出了一种基于高阶多元回归和遗传优化的最佳焙烧条件研究方法,通过模拟计算的手段,大大降低了时间和人力成本。对于焙烧结果的评价,构建了迁移率指标,用于探究铌粗精矿中的含铌矿物和焙烧后的富铌矿相之间的元素迁移情况。通过斯皮尔曼相关系数对各元素之间的相关性进行分析,结果表明,Ti、Sr、La、Ce、Nd等元素与铌元素具有较强正相关性,可以作为协调调控的元素。基于四阶多元回归算法建立元素迁移模型,得到了元素迁移率与FeO含量和CaO/SiO_(2)含量之间的四阶线性模型。对于模型准确性的验证,计算均方根误差RMSE为2.6382;可决系数(R^(2))为:0.87492,证明了模型具有较高的精度。针对最佳焙烧试验条件的寻优问题,利用启发式算法—遗传算法,对训练的模型寻找全局最优解;经过200代迭代后,得到最优适应度函数为-13.3882%,对应的试验条件为:CaO/SiO_(2)含量为1.001,还原Fe的含量为18.3961。在此最优操作条件下,焙烧后富铌矿相中Nb元素的迁移率提升了30%。该计算方案具有很好的可扩展性,可在更高维度的试验条件下推广,相比传统试验方法具有更好的精度和效率。

关键词： 电力系统   检修计划   多目标优化   遗传算法   风险管理  

摘要： 针对目前电力系统检修计划管理中存在的问题,提出了一种基于多目标优化的检修计划管理方法。该方法建立了包括设备健康状态、检修资源约束和电网运行风险等多个目标的检修计划优化模型,采用改进的遗传算法对模型进行求解,得到了兼顾各个目标的最优检修计划。通过仿真分析,证明了该方法能够有效平衡检修成本、设备可靠性和电网风险,较传统方法可节约检修成本15%,设备故障率降低12%,电网风险指数降低20%。

关键词： 交通工程   指路标志   遗传算法   道路交叉口   路径规划  

摘要： 为引导驾驶员能快速便捷地到达兴趣点(学校、景区等),需要为其规划一条综合权值最优的路径,并在路径上布设指路标志。基于此,以交通路网模型为基础,考虑路径长度、交通饱和度、标志布设数量,定义三者综合值最小的路径为最优路径。接着从给定入口开始,采用遗传算法对到达兴趣点的路径进行自适应寻优,寻优过程中引入种群聚集度和个体偏离度对遗传算法进行改进,克服了过早收敛的缺点。最后以广州大学城为实例,利用上述算法模型得到从大学城入口至岭南印象园的指路标志布设的规划路径,并与现状导航推荐路径进行对比分析,对比结果表明,规划路径不仅考虑了路径的便捷性,同时兼顾了标志的建设成本及道路交通情况,具有科学性和可行性。

关键词： 比例溢流阀   压力补偿   乳化液泵站   匹配控制   遗传算法  

摘要： 供液流量匹配的精确控制有助于减少矿山作业设备因液压波动而出现的故障,为此研究比例溢流阀压力补偿下矿用乳化液泵站泵头供液流量匹配控制方法,以泵站泵头在一定时间内完成所有动作乳化液流量负荷波动率和消耗能源量作为目标函数,建立矿用乳化液泵站泵头供液流量匹配控制模型,设置模型约束函数后,利用遗传算法求解供液流量匹配控制模型,得出控制结果。实验表明:该方法计算比例溢流阀当前压力数值较为准确,可迅速对比例溢流阀压力进行补偿,同时可有效对乳化液泵站泵头供液流量进行匹配控制,应用效果较为显著。

关键词： 信道估计   多通道通信   盲源信号   遗传算法   信噪比  

摘要： 针对多通道通信信号盲源分离效果差,提出基于信道估计的多通道通信信号盲分离方法。根据信号频率、相位、斜率等特征建立信号通信模型,利用基扩展模型、傅里叶变换获取接收信号;使用联合函数、目标函数确定信号寻优参数,按照二进制算法编码信号各分量,结合随机函数生成初始种群,并做遗传处理,获取初始参数值,通过顶点函数搜寻出最优参数,确定源信号组成成分并重构,最终得到源信号,实现多通道通信信号盲分离。实验结果表明,所提方法信噪比为14.2 dB,失真比在9.6 dB左右,并且适用于多通道通信信号盲分离,该方法具备可行性和有效性。

关键词： 激光诱导击穿光谱   人工神经网络   支持向量机   铜合金  

摘要： 针对废弃铜合金回收分类的工业应用场景,采用基于微焦级高重频激光诱导击穿光谱技术(MH-LIBS)结合人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)两种机器学习算法,分别对定点模式和运动模式下采集的7种铜合金样品(H59、H62、H70、H85、H96、HPb59-1、HPb62)进行分类识别。结果显示,ANN和SVM对于定点模式下采集的铜合金能够实现100%精确分类,而对于运动模式下采集铜合金的分类精度分别为100%和99.86%。由此可见,微焦级高重频激光诱导击穿光谱系统结合机器学习算法能够实现铜合金的精细分类,适合应用于废弃铜合金的现场快速分析。