随机规划

摘要： 针对原油性质的不确定性,提出了一种基于质量传递机理的随机规划建模框架,以实现炼厂氢气网络在经济效益和抗扰能力上的同步优化。该框架耦合了常减压蒸馏、加氢精制以及闪蒸分离等过程单元,从微观上解析原油性质波动对网络运行的影响;采用了代理模型技术增设脱硫模块,并利用了二阶段随机规划方法改造管网,从宏观上优化氢气网络以满足生产要求。为验证所提方法的有效性和适用性,对某一现有的炼厂氢网络进行了改造设计研究。结果表明,集成过程单元的多场景优化策略能够有效提升网络的经济性能,并且能使其灵活应对因原油性质波动引起的操作场景的改变。

摘要： 在实现碳达峰、碳中和目标的快轨上,中国积极倡导生物质等清洁可持续能源的生产与消费,包含生物质的综合能源系统配置优化问题逐渐成为研究的热点。以生物质电热气肥多能流综合能源系统为研究对象,首先建立了系统中各关键设备的静态模型;其次,采用蒙特卡罗抽样法描述用户负荷、能源价格等不确定性因素,在此基础上以最大化年利润为目标,建立了不确定条件下综合能源系统配置规划模型,并选用人工蜂群优化算法进行求解;最后,研究了不确定性因素对综合能源系统配置优化的影响。算例结果表明,采用两阶段随机规划模型处理综合能源系统中存在的不确定性因素后,能源系统中设备运行参数有所变化,与确定条件相比,牺牲了一定的经济性来提高系统的灵活性。

摘要： 随机对称锥规划问题是一类应用十分广泛的问题,在工程设计、通讯、控制等实际领域有着重要的应用。随着优化问题不断的深入研究和对称锥规划理论的完善,许多很难甚至不能解决的问题,都可以转化为对称锥优化模型。因此,关于随机对称锥规划问题的研究有着重要的价值。对于随机对称锥规划问题的研究,本文采用了基于样本的近似方法,通常需要考虑样本均值近似问题的相容性,本文将对随机对称锥规划问题的样本均值近似问题的最优值和一阶最优性条件的相容性进行分析。

摘要： 目的 降低冷链物流配送成本的同时,保证客户体验及碳排放达到企业要求。方法 综合考虑运输距离、客户软时间窗约束、碳排放、生鲜变质等因素,以制冷成本及对配送时间惩罚成本在内的总成本最低、碳排放量最低、生鲜产品新鲜度最高为目标,建立多目标生鲜配送路径优化模型,并设计模拟退火算法,以北京某冷链物流企业为例进行求解验证。结果 得出生鲜配送方案,通过配送模式对比表明多中心半开放式在降本和缩短路径长度方面更具优势,其中运输总费用和车辆行驶总距离相比于单中心独立配送模式分别降低了8.41%和36.36%。结论 需求不确定下,合理决策路由可在达到企业对生鲜产品新鲜度及碳排放标准的同时,有效降低配送成本。

摘要： 充分调用系统内可再生资源、合理配置系统内各机组容量、利用储能设备解耦各能量之间的耦合关系是降低系统运行成本的重要手段。利用场景分析法,建立了可再生能源出力及负荷不确定性模型,在此基础上,将地源热泵及混合储能系统引入区域综合能源系统,以地源热泵系统解耦CCHP机组“以热定电”约束,并制定合理的长、短期储能协调运行方案,以系统运行成本最小为目标建立了包含能量转换、存储设备在内的区域综合能源系统日前调度模型。运用Yalmip、Matpower工具箱,利用Cplex求解器在Matlab环境下对IEEE39节点系统进行仿真分析,求得夏、冬季典型日运行成本最低情况下的各机组出力情况与组合模式。仿真算例表明,合理调用区域系统内风、光、地热能,并采用长、短期储能相结合的混合储能协调调度形式,能够实现能量的季节性转移,为区域综合能源系统运行带来经济优势,提高能源利用率。

摘要： 针对需求随机的共享单车重平衡问题,建立基于场景抽样的两阶段随机规划模型,第一阶段为车辆路径规划模型,第二阶段基于第一阶段得到的车辆路径信息,最大化重平衡效用度期望。为了求解该模型,提出基于拉丁超立方抽样的变邻域搜索算法,并设计了多种不同规模的测试算例,测试结果表明该算法能在短时间内获得具有较高稳定性的有效解。

摘要： 高铁列车超售策略需要基于客流出行行为和列车能力确定合理的超售数量。当超售数量少于购票后弃乘旅客数量,会造成列车空座损失。超售数量过多,会造成部分旅客被拒载,产生拒载成本。为确定合理的超售数量,探究影响列车运营收益和超售数量的关键因素,对高铁列车超售优化问题和超售策略规律进行研究。考虑旅客的弃乘概率和超售条件下的拒载概率引起的不确定性,将铁路超售净收益细分为客票收益、退票收益和拒载成本3个部分,综合考虑铁路运营收益和社会声誉,以最大拒载概率和最大超售率为约束条件,建立以铁路超售净收益最大化为目标的基于随机规划的非线性整数规划超售模型。并采用具有全局寻优能力的遗传算法求解,优化确定最佳超售数量。结合算例对高铁列车超售策略进行分析,在超售策略下列车的收益提高约3.58%。对弃乘概率、最大拒载概率、最大超售率和单位拒载成本4个重要参数进行灵敏度分析,结果表明:随着弃乘概率的上升,超售收益先增加后降低,弃乘概率较大时采取超售策略会面临着较大的拒载风险;控制最大拒载概率与最大超售率会对超售净收益和超售数量起到相似的影响作用;若加大企业的拒载成本,会使超售策略面临较大的风险,超售数量和超售净收益均会呈下降趋势。

摘要： 为促进数据中心多能互补以及低碳化,基于随机规划,提出了考虑电转气和碳捕集的数据中心微电网“源-荷”低碳优化调度模型。模型综合考虑了发电约束、数据负荷约束、电转气系统及碳捕集等约束,在发电侧引入碳捕集电厂-电转气-燃气机组(CCPP-P2G-CHP),将捕集的CO_(2)作为电转气系统合成甲烷的燃料;在负荷侧考虑即时型和可延迟型两种数据负荷,构建了数据中心功耗和数据负荷分配模型。仿真结果表明,所提模型在考虑碳排放的基础上,通过发电和数据中心数据负荷的优化调度,实现了数据中心微电网运行成本的最小化。

摘要： 针对供应网络中主供应商或运输路径中断导致需求无法满足的问题,提出了基于多种中断恢复策略的弹性供应链网络设计问题。在二级供应链中,考虑主供应商可能发生的随机中断,通过备用供应和现货购买等多种策略恢复供应能力。以供应网络运行总成本极小化为目标,建立弹性供应链网络设计问题的两阶段随机规划模型。第一阶段确定正常情况下网络中的主供应商位置、主供应商向需求点的供应量、备用供应商的位置和备用储备量;第二阶段确定各种中断场景下主供应商和备用供应商向需求点运送产品的数量,以及各个需求点的现货购买量或缺货损失量。当中断场景数量有限时,两阶段随机规划模型可以表示为混合整数规划模型,使用Gurobi求解器求解。最后通过模拟计算,验证了随机规划模型的有效性和多种恢复策略相结合的必要性。

摘要： 近年来,地震、台风等低概率高破坏性的极端灾害的发生对电网造成严重损坏,电网安全运行遭受巨大威胁,建立具有安全性和稳定性的配电网备受关注。因此,国内外学者纷纷提出建设“韧性电网”的概念。本文从电网“韧性”的含义入手,介绍国内外机构或学者对“韧性”的定义与解释及其量化度量指标及评价方法,并总结了部分提升配电网韧性的措施。同时,围绕不同阶段下配电网韧性优化建模,总结模型的约束条件等内容。简介了考虑风电出力不确定性的电网日常调度模型,总结处理和构建风电不确定集的方法。最后,着重介绍了用于求解考虑不确定性问题的两种算法,并对提升电网韧性的方法提出思考和展望。

摘要： 针对不完备信息概率分布条件下的随机规划问题,本文基于线性部分信息理论建立了minimax型补偿随机规划模型.为了求解问题,本文通过引入不精确切割,设计了基于L型的算法.数值算例说明了本文方法的有效性.

摘要： 随着我国人口结构老龄化趋势问题的日益突出,提高养老金管理水平并探索新的运营模式,是我国目前养老保险的重要研究课题.本文基于我国养老保险基金的特征,利用线性部分信息下的二阶段随机规划模型理论,采用Max-Min准则构建了养老金的资产负债管理模型,为中国的养老金量化研究提供了一种新模型.最后,根据2012年的养老基金相关历史数据,利用改进L-型算法进行数值计算,结果表明:本文所研究的模型更加符合现实市场环境并降低风险,是一种更优的模型.

摘要： 大用户购电是目前中国电力市场重要研究内容之一.在不确定的电力市场环境下,大用户可从多个市场购买电能.本文针对大用户最优购电策略问题进行了研究,综合考虑了现货市场电价、备用市场电价及大用户总购电量的随机性,在仅知其概率分布的部分信息时,根据线性部分信息(LPI)理论,提出了以购电成本最小为目标的两阶段随机规划模型.并利用最小期望最大化(MaxEmin)准则定义二阶段补偿函数.用改进的L-型算法实现了对模型的求解.最后,通过算例对所提出的模型和算法进行计算和分析.

摘要： 针对溢油事故应急救援船舶调度问题进行了初步研究,根据溢油事故应急救援船舶调度的特点及相关费用特征,采用马尔可夫决策过程,建立起在不确定环境下的应急救援船舶调运优化模型.引入大连“7·16”溢油事故部分的实例数据,采用Matlab语言计算软件编制求解程序,完成了大规模的马尔可夫决策过程计算,最终得出了较为合理的应急救援船舶调度决策结果.

摘要： 本研究提出基于风险价值的非线性两阶段随机规模型(CNTSP)，并应用其处理水资源管理中的不确定性信息。该模型通过引入条件风险价值可以将决策者的风险偏好纳入到水资源配置方案的决策过程中，并通过对引入非线性惩罚函数对传统的两阶段随机规划模型进行改进，使得CNTSP模型既以 系统收益最大化为目标，又可以避免水资源短缺风险过于集中于某一用户或部门。结果表明，该模型可以辅助决策者在系统经济收益和风险规避之间进行权衡，从而生成有效而合理的水资源配置方案。

摘要： 本文对不确定环境下逆向物流网络优化决策模型进行了研究。文章提出了回收产品的再利用、再制造、再生循环及废弃处理多处理方式的物流系统网络结构，同时考虑网络参数的不确定性，建立逆向物流网络优化的随机规划模型，目的就是评估需求和回收量的随机性对网络优化设计的影响，并提出了将SAA与遗传算法相结合的求解方法。通过实例对随机规划模型和传统的确定性求解模型进行了对比，说明了随机模型的重要性及其有效性。

摘要： 机组组合问题本质上是不确定性优化问题,随着以风力发电为代表的可再生分布式发电大量接入电网,该问题的随机性更加突出了。显式考虑机组组合的不确定性成为目前较活跃的课题,先后形成了基于方案树的随机规划、模糊优化和机会约束规划三种不同的技术。本文对它们进行了分析、从所需数据量,计算复杂度、对参数的依赖性和求解方法等方面进行了比较和评述。结果表明,三种方法在不同的情况下都有其各自的优势,需根据实际情况选择合理的处理方法。

摘要： 介绍了大型球面天线罩随机板块的划分方法，即球面体的基本划分方法，以及在此基础上进行的三角形随机划分和多边形随机划分方法。采用随机划分方法划分的天线罩板块种类最少，随机性好，可直接运用到大型球面天线罩的设计中。

摘要： 介绍了大型球面天线罩随机板块的划分方法，即球面体的基本划分方法，以及在此基础上进行的三角形随机划分和多边形随机划分方法。采用随机划分方法划分的天线罩板块种类最少，随机性好，可直接运用到大型球面天线罩的设计中。

摘要： 介绍了大型球面天线罩随机板块的划分方法，即球面体的基本划分方法，以及在此基础上进行的三角形随机划分和多边形随机划分方法。采用随机划分方法划分的天线罩板块种类最少，随机性好，可直接运用到大型球面天线罩的设计中。

摘要： 本发明公开了一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法，包括：将目标区域进行网格化，收集所述目标区域出租车GPS历史数据，根据GPS历史数据筛选出租车到达的网格；以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型；利用策略迭代法计算离散随机性动态规划模型中的参数，将得到的参数带入到模型中，计算最优策略下对应的最优价值，得到空载出租车的推荐路线。本发明基于离散随机性动态规划对空载出租车进行路径规划，根据真实的道路网和出租车GPS数据建立数学模型，有效提高空载出租车的长期收益；对目标区域进行了网格划分，依托数据的集计模型，有效避免了因数据缺失或异常值对于路径规划结果的干扰，提高了路径规划的稳定性。

摘要： 一种基于随机自适应的焊缝路径规划无示教方法，包括：使用双目相机获取棋盘格图像，利用棋盘格角点坐标位置求解相机到棋盘格的距离；获取棋盘格角点的坐标位置；运用单应矩阵求解相机坐标位置与机械臂基坐标位置的坐标转换；通过相机拍摄工件焊缝取得RGB图像，并识别焊缝区域；根据采集的RGB图像，获取深度图像生成三维点云；对生成的三维点云进行规划；建立点云路径搜索模型，获得点云路径的目标函数；采用随机自适应搜索算法对点云路径寻优的目标函数进行求解，并输出最优路径。本发明通过建立焊接机器人简化的点云路径搜索模型，实现焊缝路径寻优和控制器无示教的目的。提升工件质量水平，提高生产效率。

摘要： 一种基于回环路网随机树的最优路径实时规划方法，包括(1)回环路网预生成：①生成无环树；②在分支之间建立虚拟连接；③消除冗余和无效的虚拟连接；(2)实时优化迭代搜索：①建立起点和终点之间的不包含虚拟连接的路径；②遍历虚拟连接；③形成下一循环的迭代路径；④直到虚拟连接列表遍历完毕，此时的迭代路径即为算法优化搜索的结果，该路径通过松弛之后作为机器人运动的路径；(3)动态运行维护：①当障碍物发生变化时，修剪树分支，删除无效虚拟连接；②将修剪得到的多个子树进行重连接；③进行重生长过程，补充树节点和虚拟连接。本发明实时搜索路网内从起点到终点的最短路径，保证了树和回环路网在任意时刻的有效性、遍布性和联通性。

摘要： 本发明涉及一种配电优化技术领域，是一种基于改进型蚁狮算法的配电随机优化规划方法及装置，前者包括构建集成有光伏分布式发电电源和分布式静态补偿器的配电系统的多目标函数；根据历史数据表征每个季节分布式光伏和负荷需求的随机特性，并确定MALO参数，利用改进型蚁狮优化算法对多目标函数进行迭代搜索求解，确定配电系统的最佳规划方案。本发明结合太考虑太阳辐照度和夏季、冬季、春季、秋季四个季节参数变化的负荷需求的不确定性条件下，建立了一个多目标函数，包括降低成本、电压分布和提高稳定性指数。并提出了改进的蚁狮优化算法，利用两种策略提高了蚁狮优化算法的基本搜索能力，以获得理想的规划方案。

摘要： 本发明涉及一种基于两阶段随机规划的社区多能源系统的混合储能系统规划方法，首先构建社区多能源系统CMES，所述社区多能源系统CMES包括热电联产机组、燃气锅炉、可再生能源机组RES、以及混合储能系统HESS，其中热电联产机组包括燃气轮机和热回收装置，混合储能系统HESS包括蓄电池和蓄热罐；其次构建混合储能系统HESS规划模型，在混合储能系统HESS规划模型基础上构建社区多能源系统CMES运行优化模型；最后根据步骤S2中分阶段构建的模型提出两阶段随机规划模型的紧凑形式，进一步将两阶段随机规划模型转化为确定的混合整数线性模型，使用求解器求解得出规划优化结果。本发明提供的优化方法能够确保社区多能源系统性能、为促进当地可再生能源消费和提高能源效率提供了一个很好的选择。

摘要： 本发明涉及一种基于两阶段随机规划的社区多能源系统的混合储能系统规划方法，首先构建社区多能源系统CMES，所述社区多能源系统CMES包括热电联产机组、燃气锅炉、可再生能源机组RES、以及混合储能系统HESS，其中热电联产机组包括燃气轮机和热回收装置，混合储能系统HESS包括蓄电池和蓄热罐；其次构建混合储能系统HESS规划模型，在混合储能系统HESS规划模型基础上构建社区多能源系统CMES运行优化模型；最后根据步骤S2中分阶段构建的模型提出两阶段随机规划模型的紧凑形式，进一步将两阶段随机规划模型转化为确定的混合整数线性模型，使用求解器求解得出规划优化结果。本发明提供的优化方法能够确保社区多能源系统性能、为促进当地可再生能源消费和提高能源效率提供了一个很好的选择。

摘要： 本发明公开了一种基于随机规划的公交车队设施选址‑路径规划‑调度方法，包括以下步骤：S1：构建时间‑空间‑能源的车流网络模型和时间‑空间的多行为人流网络模型；S2：构建基于两阶段随机规划法的MBLRS模型；S3：求解基于两阶段随机规划法的MBLRS模型，获得考虑能耗不确定性的混合公交车队充能设施选址、路径规划及调度的最优解。本发明的调度方法能有效解决新能源公交车衍生的新运营管理问题，在时间‑空间‑能源车流网络的基础上解决能耗不确定性问题，使模型更具有一般性，针对不同时期的公交车路径规划和调度问题均具有良好的应用价值。

摘要： 本发明涉及基于双层随机规划的风光储场站群功率分配协同优化方法，包括：获取并分析风光储场站群及负荷的参数数据；建立考虑投资和运行成本的风光储场站群出力特性的决策模型，即外层模型；建立考虑风、光、负荷不确定性和多时间尺度特性的风光储场站群出力优化模型，即内层模型；对双层随机规划模型进行求解，得到多种场景下备选的风光储联合运行方案集；根据实际场景，选择确定风光储场站群系统的最优出力分配。本发明充分考量风光储场站群系统的不确定性以及电源、负荷的多时间尺度特性，实现了风光储场站群功率的最优化分配，最大程度上降低风光储场站群系统的投资和运维成本，使不同调峰场景、不同系统运行方式下系统的功率分配均达到最优。

摘要： 本申请提供了一种数据驱动的综合能源系统鲁棒随机规划的方法，属于能源规划技术领域；具体方案为：通过由模糊的概率密度函数围绕一个经验概率密度函数从历史数据构建可再生能源发电和负荷的供应可靠性模型；通过Kullback‑Leibler散度测度对所述模糊的概率密度函数和所述经验概率密度函数之间的距离进行量化；在模糊集约束的最坏情况分布下，通过目标函数使整个服务期内的投资成本和预期运营成本之和最小；在极端条件下供应可靠性模型采用鲁棒机会约束。模糊集最坏分布情况的约束下，使建设成本和预期的生命周期运行成本之和最小。考虑了正常运行条件下的网络能量流以及极端条件下的供需可靠性。本申请还公开了一种考虑转动惯量约束的受端能源规划系统。

摘要： 本发明涉及一种基于多场景技术的综合能源微网两阶段随机规划方法，其包括如下步骤：步骤1：建立不确定因素的分时段概率分布模型；步骤2：基于混合Copula函数的时间相关性模型及参数优化；步骤3：基于典型场景建立综合能源微网的第一阶段随机规划模型；步骤4：基于非型场景建立综合能源微网的第二阶段随机规划模型。本发明充分考虑光伏、风电、价格和负荷的不确定性，更加符合实际统计规律，减小不确定性对综合能源微网规划的影响。