实时优化

摘要： 由于油藏的不确定性,导致水平井着陆段不断变化存在不确定性,预设的套管下入方案已经满足不了现场施工要求,现场作业人员不得提前调整套管下入方式而有充足准备时间,因此着陆段钻进过程中基于实测轨迹的套管下入方案实施优化调整就显得尤为重要。本文以南海东部某油田水平井设计为基础,结合实时轨迹数据反演摩阻系数模拟计算,预判着陆段原有下套管方案已不能满足作业需求,需采用相应的漂浮接箍下套管方案。

摘要： 工业用户对于微电网的应用有着极大的经济性和可靠性要求。可再生能源发电的不确定性,和储能充放电损耗过高,影响着微电网的经济性;同时,一般的微电网系统并没有备用储能,影响着微电网的可靠性。针对上述问题,提出了一种应用于工业微电网系统的分组储能控制策略。将储能分为三组分别进行优化调度,减少了可再生能源发电不确定性对微电网的影响,降低了储能蓄电池的充放电次数,提高了经济性,同时延长了断电情况下微电网对重要负荷的供电时间,兼顾到了微电网的可靠性。最后基于MATLAB平台进行仿真分析验证了该策略的合理性和有效性。

摘要： 本文提出了一种基于车载SOA架构解耦整车驾驶辅助系统的硬件、软件和算法,通过采集用户当前的用车场景,通过边缘计算实时优化系统能力的技术方案,并且在福特某款车型上搭建实验平台,通过设计基于ALFUS评价体系的车道辅助驾驶能力测试用例,横向对比多款不同真车,得到本技术方案在湿滑等复杂路况下各种指标明显优于竞品的结论。

摘要： 多目标空间探测是经济理性的太空探索与开发方案,它能以较低的花费获取巨大的收益.多目标空间探测轨迹优化的优化空间巨大,优化难度高,始终是航天动力学中的研究热点,而智能方法面对这些难点有着优异的表现.本文首先通过轨迹优化竞赛介绍多目标空间探测轨迹优化国际研究趋势,从中可以看出智能方法发挥着越来越重要的作用,然后从多目标空间探测轨迹优化的转移轨迹智能优化方法和探测序列智能优化方法两个部分进行综述,最后对该研究进行了展望.

摘要： 以多喷嘴对置式气化炉为研究对象,采用未反应芯收缩核模型为联泓公司煤制甲醇装置气流床气化过程进行建模,采用ROMeo软件实现全厂实时优化。结果表明:气化炉的模拟结果与工厂运行数据基本吻合,气化炉有效气CO和H2组分工厂数据与模拟结果的相对误差均小于2%;ROMeo的模拟、数据整定和优化等功能保证了在线实时优化的成功实施,避免了气化炉氧气的过量消耗,可确保合成气中有效气(H_(2)和CO)的产出和分布最有利于下游生产;可使甲醇产量从123740 kg/h增加到124190 kg/h,甲醇纯度从95.4%提高到95.7%。经核算,实时优化可使联泓公司的收益提高1.6%,效益增量达800万元/a。

摘要： 中国石化齐鲁分公司胜利炼油厂第四常减压装置在线实时优化技术的应用主要包括计算机服务器系统构件的搭设、在线分析仪的安装与调试、实时数据库的建设以及优化模型的搭建和开发等内容。该技术是以经济效益最大化为目标,实时跟踪原料性质和产品的变化,在满足工艺、设备约束的前提下,以产品、公用工程价格为导向,提高高附加值产品收率。在线实时优化技术实施后,系统运行平稳,RTO优化变量有效投用率和APC的投用率均达100%,模型的收敛率达到96.4%,可实现增效约1 500万元/a。

摘要： 针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。

摘要： 油井工况动态变化,需要根据井下状况和供液情况实时调整油井生产参数;近年来,油井低产低效态势严峻,日产液量小于3m3/d的机采井6.7万口,占开井数的1/3以上,平均系统效率为11.29%;现场管理依靠人工,工作量大、效率低;目前智能控制技术不成熟,成本高,难以普及。针对以上问题,勘探院自主设计了可内嵌大数据模型的智能分析与控制核心板,攻克可控硅柔性启动、工频控制停摆、机器学习间抽制度实时优化等技术,研制了基于边缘计算的低产油井智能间抽装置:实时采集分析电参数/示功图等物联网数据,以产量和系统效率为目标进行间抽制度优化,采用工频方式自动控制油井启停,实现停泵不停机,解决地面安全、井筒结蜡等问题。在长庆、吉林、大港等油田应用低成本智能间抽装置58口井,提高泵效82%,系统效率平均提高7.5个百分点,节电率达40.1%。

摘要： 针对电动汽车无序充放电行为对电网的影响,以及传统的峰谷分时电价容易造成新的负荷高峰、无法考虑电动汽车的动态特性等问题,建立了动态分时电价的有序充放电调度策略。以电动汽车充放电电价、电动汽车充放电状态和充放电功率为决策变量,构建了以电动汽车充放电成本最小、电动汽车接入造成的网络损耗最小和节点电压偏差最小为优化目标的电动汽车充放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题;综合考虑电动汽车充电需求和配电网运行约束,在改进的IEEE33节点系统中进行算例验证。结果表明,动态分时电价克服了传统峰谷分时电价下的弊端,能够根据电动汽车的动态特性来调整电价。所提调度策略融合了灵敏度分析方法,可大幅缩短调度过程中潮流计算的时间,并能有效降低电动汽车的充放电成本以及电动汽车接入对网络损耗和节点电压的影响,对于含电动汽车的电网实际调度具有一定的参考意义。

摘要： 张家港盈鼎气体有限公司二期空分装置采用经典的内压缩、全精馏无氢制氩流程,于2017年12月投产。该套空分装置原始设计没有考虑APC控制,经过约3 a的运行考核与调研,于2021年4月立项由盈德气体(上海)有限公司和上海福克斯波罗有限公司共同实施APC项目——首先采用APC理论方法在DCS层面实施PID结构和参数优化,然后基于AVEVA APC软件平台,经过阶跃测试、建模、控制器搭建、APC-DCS界面创建、APC投运调试等环节,成功实现了多个重要CV (被控变量)的稳定控制及卡边优化。2021年12月16日APC系统投运后,空分装置的智能化控制程度及能源利用率明显提升,氩与氧气的提取率上升,经济效益非常可观,并实现了空分装置的自动变负荷操作,同时减轻了操作人员的工作量、降低了人为操作中的风险因素。

摘要： 裂解炉作为乙烯裂解装置的龙头.其优化调整优与劣将直接影响到这个装置乃至整个工厂的效益,镇海炼化通过采用先进控制及实时优化技术,将信息化和工业化进行两化融合,使裂解炉的离线优化时代成功迈入了在线实时优化时代,将裂解炉始终保持在高效益点运行.本文介绍了镇海炼化乙烯装置实时优化项目一期中裂解炉的建设内容、实施效果及配套完善工作.

摘要： 针对火电机组因参与调峰长期、频繁运行于低负荷工况;机组在设计过程中主要考虑额定负荷工况下的运行效率，在中、低负荷下运行经济性差，运行方式没有经过系统优化等问题，提出基于机理模型的汽轮机压力实时优化技术。即基于机组压力、温度、流量等测量误差较大的现状，采用冗余信息术;考虑机组热耗影响因素较多，且彼此祸合复杂难以剥离的特性，立汽轮机机理模型;提出基于精确模型的当前工况下运行参数应达值计算方法;利用情景假设等人工智能方法进行自动寻优;根据机理模型的优化结果，开展基于能耗指标的主蒸汽压力的闭环控制。

摘要： 针对传统实时优化方法需要等待稳态以及模型更新和优化计算复杂等缺点，提出了一种进化式实时优化方法。该方法将模型更新与控制器设定点优化计算表达为一个多目标的进化过程，把扰动后等待稳态的过程划分为若干个“拟稳态”区间，并根据测量值进行连续的模型更新和优化计算。采用粒子群多目标优化算法对模型参数和操作参数进行统一编码和进化操作，详细给出了算法的实现步骤。经Williams-Otto反应器为对象进行了算法的仿真和分析，证明了此优化方法的有效性。

摘要： 长期以来，AMT公司在世界多个大规模精炼装置和石油化工装置的闭环实时优化与先进过程控制方而积累了丰富的经验，基于此，本文在开始部分对RTO技术的历史以及工业应用现状进行了概述，随后讨论了RTO技术对在线分析仪器的依赖性。rn 本文描述了高品质的在线分析仪器是如何为RTO系统提供重要信息的，这些信息将有助于成功有效的实施RTO解决方案。在过去的十到二十年，AMT公司的专家一直关注着在线/离线分析仪器取得的进步。伴随着在线/离线分析仪器的发展，RTO解决方案也在不断地进行调整。rn 本文指出了成功实施RTO系统的一些关键因素，例如，1)与先进过程控制系统保持一致；2)有效地获取进料组分信息；3)有效地获取产品组分信息以评估、修正过程预测模型；4)可靠地市场价格信息：5)资深的RTO应用工程师。rn 从以上关键因素可以看出，在线/离线分析仪器对于闭环实时优化系统的成功实施是至关重要的。

摘要： 本文主要从用户使用角度介绍了ASPEN公司的RTO技术在燕山乙烯装置上的运行平台搭建及闭环应用情况,并初步评价了运行效果.燕山乙烯装置工艺过程复杂，实时优化控制模型涉及乙烯装置全部生产过程，包括裂解炉、压缩机等关键设备，并考虑设备不同的运行状态，如裂解炉的运行／清焦／热备／停炉等，反应器的使用／再生等各类工况，系统日常维护量大，对技术性、专业性、及时性等要求较高。若能充分并灵活的应用好核心技术、完善的做好日常运维，不仅可以持续提升增效空间，而且可以在现有基础上尝试装置的假想设计及改造可行性，综合应用实践成果值得期待。

摘要： 本文主要介绍了燕山乙烯装置全流程闭环实时优化技术应用情况,包括技术实施内容、创新点、复杂性及推广前景等.最优化循环求解包括了与当前装置条件相匹配的模型参数化(PAR)计算过程，以及根据成功收敛的PAR结果进行的最优化(OPT)计算过程，在线模型会持续追踪整个工艺过程的条件和进料改变情况。在装置处于稳定运行的条件下获取装置测量数据，并对数据进行筛选、辨别、整合，在满足PAR的计算要求后通过复杂的方程求解计算出工艺过程的内部关联参数；在开始OPT计算前，根据边界条件如工艺操作参数上下限等再次对数据进行筛选、辨别、整合，而后开始对目标方程进行求解，得到最优化结果并输出；判断装置仍处于稳定运行状态后，将优化值写至APC控制器的外部目标值，由APC引导DCS完成优化目标。

摘要： 为解决四川广安发电有限责任公司600MW发电机定子线圈及定子铁芯各点温度差异大运行分析判断问题,利用生产实时数据系统对生产现场实时数据的采集和处理,由理论推导及现场多种工况的历史趋势数据建立可实时优化的数学模型,该数学模型的相关参数在随后的实时数据中继续优化,始终保持理论与实际偏差在允许范围内。本文根据上述理念,根据发电机、传热学的相关理论,建立了600MW发电机的温度模型,并进行实时优化。通过实时数据和数学模型温度偏差函数分析,为解决600MW发电机定子线圈及定子铁芯各点温度差异大情况下,发电机是否正常提供了一种分析判断方法。

摘要： 超声复合电加工将超声、放电或电解作用有机结合,可强化电极间加工效应,是难加工材料微精加工有效方法,但因影响加工过程参数多而复杂,在加工深度及面积增大时,常难以保持效率与精度的稳定.分析复合电加工系统机械、电子、温度及工作液等参数及特性,确定各类参数测量、控制或补偿策略.采用CMOS高速髙精激光微位移、霍尔电流/电压、电导率及温度等多种传感器,数字存储示波器及PCI-1706U同步数据采集卡,进行在线加工参数检测与数据处理;用中心计算机、STM32单片机控制数字式电位器,实时控制超声激励电压以调节超声振幅;通过RS232串口进行激光位移传感器工作参数设置及电加工加电区间调节;根据极间电参数评定加工过程状态并进行电参数实时调节.利用虚拟仪器技术及LabVIEW平台,编写复合电加工实时测控、优化软件.制作阵列圆截面电极,进行超声及超声复合电加工试验,结果表明:在线参数实时测控系统工作稳定,参数优化控制可靠;同步超声振动、小间隙复合电加工可进一步提高加工效率、改善加工精度.

摘要： 超声复合电加工将超声、放电或电解作用有机结合,可强化电极间加工效应,是难加工材料微精加工有效方法,但因影响加工过程参数多而复杂,在加工深度及面积增大时,常难以保持效率与精度的稳定.分析复合电加工系统机械、电子、温度及工作液等参数及特性,确定各类参数测量、控制或补偿策略.采用CMOS高速髙精激光微位移、霍尔电流/电压、电导率及温度等多种传感器,数字存储示波器及PCI-1706U同步数据采集卡,进行在线加工参数检测与数据处理;用中心计算机、STM32单片机控制数字式电位器,实时控制超声激励电压以调节超声振幅;通过RS232串口进行激光位移传感器工作参数设置及电加工加电区间调节;根据极间电参数评定加工过程状态并进行电参数实时调节.利用虚拟仪器技术及LabVIEW平台,编写复合电加工实时测控、优化软件.制作阵列圆截面电极,进行超声及超声复合电加工试验,结果表明:在线参数实时测控系统工作稳定,参数优化控制可靠;同步超声振动、小间隙复合电加工可进一步提高加工效率、改善加工精度.

摘要： 超声复合电加工将超声、放电或电解作用有机结合,可强化电极间加工效应,是难加工材料微精加工有效方法,但因影响加工过程参数多而复杂,在加工深度及面积增大时,常难以保持效率与精度的稳定.分析复合电加工系统机械、电子、温度及工作液等参数及特性,确定各类参数测量、控制或补偿策略.采用CMOS高速髙精激光微位移、霍尔电流/电压、电导率及温度等多种传感器,数字存储示波器及PCI-1706U同步数据采集卡,进行在线加工参数检测与数据处理;用中心计算机、STM32单片机控制数字式电位器,实时控制超声激励电压以调节超声振幅;通过RS232串口进行激光位移传感器工作参数设置及电加工加电区间调节;根据极间电参数评定加工过程状态并进行电参数实时调节.利用虚拟仪器技术及LabVIEW平台,编写复合电加工实时测控、优化软件.制作阵列圆截面电极,进行超声及超声复合电加工试验,结果表明:在线参数实时测控系统工作稳定,参数优化控制可靠;同步超声振动、小间隙复合电加工可进一步提高加工效率、改善加工精度.

摘要： 本发明涉及嵌入式实时EtherCAT主站实时性优化方法，主站将数据帧发送给参考时钟从站，并通过返回帧接收到参考时钟从站的时钟值，主站根据该时钟值确定发帧时间，并发送下一帧。本发明通过合理估算算法，解决了软件处理时间以及软件操作硬件时间的不确定性问题。具体为将两个不确定并且难以测量的时间消耗，用上一周期能够准确测量的时间值进行替换，用于计算定时器给定值，从而改善主站实时性。

摘要： 公开了一种方法和设备用于确定丢失无线电载体的重建是可允许的时段的满期时间。确定用于某一时段的第一满期时间(206，207)，在该时段期间用于提供第一类别服务(像实时服务)的丢失的无线电载体的重建是可允许的。另外，还确定用于某一时段的第二满期时间(208，209)，在该时段期间用于提供第二类别服务(像非实时服务)的丢失的无线电载体的重建是可允许的。

摘要： 本发明公开了一种基于两阶段优化的电力系统实时无功优化方法，首先明确电力系统无功优化问题的控制变量、目标函数和约束条件；然后将允许操作次数的限制转换成调整代价引入目标函数中，建立实时无功优化模型；其次引入中间变量并增加对中间变量的约束，从而消去目标函数中操作次数部分的绝对值符号；接着将整数变量松弛成连续变量，得到一组下界解；最后将得到的下界解中的整数变量向下取整，引入0‑1变量对模型进行修正，重新求解从而得到无功优化的最优解。本发明可有效避免变压器等元件的频繁调整，有效提高无功优化问题的求解效率。

摘要： 本公开是关于一种利用对象实时检测模型实时检测对象的方法及优化方法。该方法包括：通过所述第一处理模块对输入图像进行预处理，获取预设尺寸的识别图像；通过所述神经网络模块对所述识别图像进行处理，获取得到对象中心点数据和对象尺寸数据；通过所述第二处理模块，根据所述对象中心点数据和所述对象尺寸数据确定所述输入图像中的对象区域，获得对象检测结果。本实施例可以快速确定对象区域，达到实时检测出对象的效果，适于流量统计的应用场景。

摘要： 本发明涉及嵌入式实时EtherCAT主站实时性优化方法，主站将数据帧发送给参考时钟从站，并通过返回帧接收到参考时钟从站的时钟值，主站根据该时钟值确定发帧时间，并发送下一帧。本发明通过合理估算算法，解决了软件处理时间以及软件操作硬件时间的不确定性问题。具体为将两个不确定并且难以测量的时间消耗，用上一周期能够准确测量的时间值进行替换，用于计算定时器给定值，从而改善主站实时性。

摘要： 公开了一种方法和设备用于确定丢失无线电载体的重建是可允许的时段的满期时间。确定用于某一时段的第一满期时间(206，207)，在该时段期间用于提供第一类别服务(像实时服务)的丢失的无线电载体的重建是可允许的。另外，还确定用于某一时段的第二满期时间(208，209)，在该时段期间用于提供第二类别服务(像非实时服务)的丢失的无线电载体的重建是可允许的。

摘要： 本发明公开了一种基于主从优化的大规模应用服务器集群实时能耗优化方法，根据负载状况动态优化集群中各服务器的部署使得集群的能耗最小，各服务器的部署包括：开关状态、CPU频率和承担负载。本发明让服务器CPU的频率在两个相邻的离散频率之间来回切换，以达到能等效工作在任意连续频率上的效果，从而使得服务器始终满载运行。本发明针对每种服务器型号定义变量，将应用服务器集群的能耗优化问题描述成一个主从优化问题，并采用枚举算法求解从优化问题，采用两次变异操作的差分进化算法求解主优化问题。由于变量数目很少，优化问题描述合理，并且求解算法的效率很高，因而即使应用于大规模的集群，集群能耗优化问题依然能够实时求解。

摘要： 本发明公开一种基于近端策略优化的用户实时自治能量管理优化方法，管理优化方法包括S1:对用户DER设备进行分类和建模；S2:基于S1中对用户DER设备的分类及建模，将用户实时自治能量管理优化问题建模为序贯决策问题；S3:利用长短期记忆神经网络提取实时的时序数据的未来走势，辅助步骤S4和S5中深度强化学习进行策略优化；S4:将S3中提取的未来走势和能量管理智能体观测的内部状态特征输入到基于深度神经网络的策略函数，赋能能量管理智能同时学习离散与连续动作，实现对各设备的控制；S5:采用基于近端策略优化算法赋能在S4中的离散与连续动作中学习能量管理优化策略。本发明管理优化方法最小化用电成本的同时提升策略对不确定性的适应性。

摘要： 一种冷链运输车辆实时行驶实时优化配送路线的方法，涉及信号控制技术领域，实现所述方法的具体步骤是：步骤一，组建信息系统，实时接收药品配送变更信息，对药品的配送模式、配送信息、低温环境和自动存取装置进行管理；步骤二，信息系统优化配送路线，确定目标点和起始点，采用矢量串联方法优化配送路线；步骤三，根据配送路线，采用以冷链运输车辆为主，无人机为辅，进行药品配送；信息系统的人工智能AI程序结合矢量串联方法优化药品的配送路线，兼顾药品配送的及时性和效率；采用以冷链运输车辆为主，无人机为辅，进行药品配送，实现了配送方式的多元化，提升配送效率。

摘要： 本发明公开了一种适用于火电厂自主优化运行的实时优化调度方法及其系统，包括：步骤S1：构建热力系统流程模型，生成通用的火电厂调度优化约束集C1；步骤S2：基于稳态筛选，对历史数据进行稳态工况筛选；步骤S3：构建设备属性模型，形成约束集C2；步骤S4：构建日前优化、日内优化、实时优化和应急优化这四种场景名称分别对应的目标和约束条件，以生成这四种场景名称相应的优化模型；步骤S5：根据选择的任一个所述场景名称调用对应的优化模型，以求解生成相应的优化调度策略。本发明可以降低调度决策的工作量以及降低效益的损失。