导读:本文包含了两层调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,邢台市,两层,物资,启发式,河北省,优先权。
两层调度论文文献综述
刘增庆[1]（2018）在《基于可靠性量化的含新能源电力系统两层协调优化调度策略研究》一文中研究指出随着以光伏、风电为主的新能源发电机组入网渗透率的不断增加,在保证系统环保性的同时,其自身的不确定性对传统电力系统可靠、经济运行造成了巨大的冲击。因此,传统的基于确定性方法的调度策略在解决可再生能源随机波动引起的运行可靠性问题时受到限制,不能灵活的实现复杂电力系统的最优经济调度。在上述背景下,本文针对不确定性因素的电网在满足可靠性为前提,实现最优的经济调度开展了以下研究:首先,分别采用模糊集理论和概率理论对光伏和风电不确定性模型进行建模分析,作为电力系统能量优化管理的基础。接着,利用将运行可靠性划分为系统安全性和系统充裕性两个指标的思想,从可再生能源不确定性对调度策略准确性和可靠性的影响两方面考虑,提出了两种优化调度策略:一是基于可靠性量化的变时间尺度优化调度策略。考虑到可再生能源预测误差随提前预测时间尺度的增大而增大,且时段与时段之间具有较强的耦合关系,在传统的多时间尺度调度模式的基础上,采用区间阈值的方法对安全性和充裕性分别进行量化,并将其转化为改变时间尺度的约束判据,提出一种变时间尺度协调调度模型:当可再生能源预测发电量波动较小时,增大时间尺度以降低系统经济运行成本;而当可再生能源预测发电量波动较大时,通过减小时间尺度提高预测的精度以降低可中断负荷的数量,保证系统可靠性要求。模型中,在日前通过短期预测制定机组运行和备用容量计划;在日内利用模糊函数计算预测误差隶属度,与不同可靠性量化的约束判据进行比较,动态决定下一调度时间尺度。算例中分析了不同权重系数下安全性与运行费用的关系,验证了模型的正确性和求解方法的有效性。二是含备用高、低估成本的机会约束滚动优化调度策略。为了减小新能源预测误差精度对系统调度运行造成的影响,将可再生能源出力预测误差作为随机变量,并以风险理论和可靠性相结合为基础,将预测误差与备用容量调整量有机联系起来。然后,利用数学解析方法对其进行推导得出相应正旋转备用和负旋转备用的高、低估成本,并加入目标函数中。最后,根据可再生能源出力预测信息的滚动更新,提出了满足线路潮流约束的日内滚动优化调度方法,实现了在保证了系统可靠性的基础上,提高了系统运行经济性。算例中,采用改进IEEE-RTS 24节点配电网系统为例进行仿真分析,结果表明:所提方法通过量化备用容量调整量,有效的控制了预测误差带来的风险,在满足线路容量约束下,滚动优化了机组出力和备用容量,实现了经济性的最优调度。(本文来源于《西华大学》期刊2018-03-01）
吕翔,李兆飞,刘国静,杨坤,景莉[2]（2017）在《含风电系统实时调度的鲁棒两层优化模型》一文中研究指出为了应对大规模风电并网,电力系统实时调度所面临不确定性程度显着增强的问题,提出了鲁棒两层优化的解决思路,并建立了该问题的两层优化模型。其中,上层问题以风电允许波动量为决策量,最小化风电允许波动量与预期波动量的差异,以减轻风电波动对电网安全运行的不利影响。下层问题以AGC机组输出功率基点和调控范围为决策量,构成以最小化电网运行成本为目标的决策问题。下层问题考虑了风电波动最苛刻的情况,能够保证决策结果的鲁棒性。本文模型属于线性两层优化模型,最终可将其转化为单层的混合整数线性规划模型予以求解。最后通过构建的6节点算例系统,验证了模型和求解算法的有效性。(本文来源于《2017智能电网新技术发展与应用研讨会论文集》期刊2017-12-25）
臧海祥,余爽,卫志农,孙国强[3]（2016）在《计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度》一文中研究指出随着分布式电源接入电网比例不断提高,其出力的随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行造成威胁,虚拟电厂(VPP)为有效解决分布式电源并网提供了新思路。风电等可再生能源的发电和电价具有不确定性,如何在不确定环境下提高VPP的可调度性成为研究热点。针对电价预测精度高、误差分布较为规律的特点,采用随机规划法处理电价的不确定性,对于风电等可再生能源的出力,其预测误差通常难以准确地用概率分布描述,采用鲁棒优化法处理,在此基础上建立VPP优化调度的上层经济调度模型。进一步考虑电网的安全约束,建立VPP优化调度的下层安全调度模型,最终形成VPP两层优化调度模型。通过对改进的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成VPP的算例分析,验证了所提模型的可行性和有效性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2016年08期）
刘文博[4]（2014）在《基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法》一文中研究指出针对突发事件下的应急物资调运问题,考虑了多个地区同时受灾以及多个出救点需要对其进行救灾并且各出救点的运力有限的情况,以最小化总的车辆运输费用,最大化救灾效率、各受灾点的救灾满意度,以及各受灾点得到救助的公平性为目标,建立了该问题的多目标混合整数非线性规划模型,并提出了一个基于两层架构协调的迭代式遗传算法进行求解。基于仿真数据的实验结果证明了所提出的模型和算法的有效性。(本文来源于《物流技术》期刊2014年21期）
徐丽俊[5]（2013）在《两层网络学习控制系统的快速优化调度策略、分布式计算及扩展应用》一文中研究指出飞速发展的网络和通信技术，与传统控制相互融合，应运而生了适合新世纪需求的网络控制系统。网络控制系统具有设计灵活、资源共享和实用性强等诸多优点，已经逐步应用于先进自动化制造、电力、航天和机器人等领域。然而，由通信网络所支撑的网络控制系统，受到网络容量和通信参量的约束，系统性能不仅取决于控制算法，很大程度上还取决于网络通信资源的合理有效调度。此外，随着控制需求的不断深化，控制算法和优化调度方法也趋于复杂，对有限的计算资源提出了严峻的挑战，系统无法满足算法的快速计算要求，影响整体性能。于是，本文在网络通信和计算资源有限的条件下，针对系统实时性的目标要求，提出基于快速计算平台的两层网络学习控制系统架构，研究公平优化调度策略，设计快速计算平台。主要工作概括如下：首先，提出了基于快速计算平台的控制系统架构，分析了与传统网络控制系统相比所具有的不同特点，并在通信约束下，建立了具有公平性的多目标带宽优化调度模型。针对用户需求提高造成算法复杂的发展趋势和网络控制系统的实时性要求，在传统网络学习控制系统基础上引入快速计算平台，不但可以保证底层网络本地控制的高可靠性要求，也为计算资源的共享、控制优化的计算实时性提供架构保障。在此基础上，考虑通信约束下两层网络学习控制系统带宽调度问题，提出了具有公平性的非合作博弈模型，同时结合专家知识，设计了适合此控制系统架构的带宽调度效用函数，形成了兼具控制、网络多约束的多目标带宽调度优化策略方案。其次，针对上述最优网络带宽调度问题的求解，提出了一种新的基于量子演化的优化方法。与传统的智能优化方法不同，基于量子演化的优化方法通过引入研究微观粒子的量子力学理论，使用量子态概率幅对搜索群的当前位置进行编码，由此增加解空间的遍历性；采用量子旋转门实现对群位置的变异和最优位置的搜索，这样可以进一步增加搜索种群的多样性，以避免优化算法早熟收敛，得到网络带宽调度问题的全局最优解；同时，通过适当设置量子旋转门的转角步长函数，可使算法实现任意精度的搜索。第叁，针对最优网络带宽调度的快速求解，提出了两种新的优化算法解决方案带有加速因子的混合蛙跳算法和分层阶级市场竞争算法。由于带有量子演化的优化方法虽能很好的提升最优解的质量，但其计算时间不稳定，仅适合两层网络学习控制系统带宽调度的离线优化。因此，提出了一种新的基于模因演化的加速混合蛙跳算法，模因演化用于进行个体和全局之间的信息交流，该算法集遗传模因算法和基于全局行为的粒子群算法的优点于一身，在保证解的质量的基础上，实现快速收敛。但是带有加速因子的混合蛙跳算法对重约束、尤其是大规模电力系统应用中的维度困境无能为力。受到微观经济学市场理论启发，由此提出了一种新的分层阶级市场竞争算法，通过分层的市场竞争过程，有效降低优化问题的维度和复杂度，同时又能保证解的质量和计算时间，适合快速求解大规模、重约束优化问题。第四，为了进一步提高两层网络学习控制系统中复杂算法的计算速度，在本地计算资源有限的条件下，提出了基于合作博弈的网格并行计算与负载均衡策略。将网格计算融入两层网络学习控制系统，建立了计算任务并行化的计算模型，包含自私网格数学模型和外来作业计算成本模型，然后利用合作博弈理论进行模型的公平性分析，验证了负载均衡为全局最优策略；同时，提出了一种新的基于合作博弈的有界迭代负载均衡算法，给出了多集群自私网格负载的均衡方案，解决异构负载集群在自私网格中的负载均衡难题；最后，利用网格技术将分布式计算资源整合为高性能计算环境，通过计算任务的有效调度，来满足系统的实时计算要求。仿真结果验证了所提方案的有效性。第五，提出了一种新的基于弹性计算云的两层网络学习控制系统的快速虚拟化计算方案。由于自私网格仍需要消耗一定的本地计算资源，同时整合分布式计算资源对整体系统的要求高，带来了居高不下的计算成本。因此，本文根据两层网络学习控制系统可变的计算需求，提出了一种高性能的具有虚拟化特征的集群架构，该架构支持设计灵活、成本低廉、通用性和可扩展性强的云计算，能动态地提供异构计算环境和集群负载均衡，并且能够避免对实际复杂分布式物理架构的讨论；其次，提出了一种新的弹性集群云资源性能评价模型，该模型能有效的计划分配集群来满足计算性能需求和成本要求；最后，设计了虚拟化外部弹性计算云平台，灵活地管理计算资源，同时满足可靠性和实时性要求，高效地完成两层网络学习控制系统中的动态计算任务。最后，在上述理论研究和仿真结果验证所提方案有效性的基础上，将各项性能最优的分层阶级市场竞争算法结合专家系统的方法来解决电力系统中的难题机组组合调度问题。首先分析了电力系统机组组合调度的优化需求，确定总成本目标函数和优化约束，结合多条专家规则组成专家系统来处理机组组合调度问题的多个复杂约束，并通过决策发电机组的初始运行状态的预调度处理，保证所有搜索区域为靠近最优解的可行解集，提高搜索效率，减少执行时间。通过在虚拟化弹性计算云仿真平台上对10台至100台机组的电力系统调度进行实验，表明提出的分层阶级市场竞争算法结合专家系统的新方法能更快更优的解决机组组合调度问题，不仅大大节省了计算时间，对机组组合调度成本的减少也十分有效，具有良好的应用前景。(本文来源于《上海大学》期刊2013-03-01）
耿雪,段会川[6]（2012）在《两层物资配送中心车辆调度问题研究》一文中研究指出在分析物流配送物资问题的基础上,提出一种基于两层物流配送中心的物资配送方法。供应方在配送物资时需经过两层配送中心到达需求方,否则将予以惩罚。在建立供应方、两层物流配送中心及需求方四层物流网络模型的基础上,采用Dijkstra算法求出从各供应点到各需求点的最短运输距离并将其转化在供需平衡表中,采用表上作业法和节约里程法相结合的算法求解四层物流网络模型。结合算例计算验证,该算法在保证运输总费用最少的同时可有效地减少配送过程中车辆调度的次数。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年05期）
王国磊,钟诗胜,林琳[7]（2009）在《面向多机动态调度问题的两层Q学习算法》一文中研究指出对于单机动态调度问题十分有效的Q学习,在多机动态调度环境下却由于缺乏全局眼光而效果欠佳,因此提出了一种双层Q学习算法.底层Q学习着眼于局部,以最小化设备空闲和作业平均流经时间为目标,学习单机调度策略;而顶层Q学习则着眼于全局,以平衡机器负载、最小化整体拖期值为目标,学习如何分配作业到合适机器.文中分别给出了两层Q学习的动作集、状态空间划分方式和奖惩函数设计,并通过对多机动态调度问题的仿真实验表明,提出的双层Q学习能够很好地解决改善动态环境下多机调度问题.(本文来源于《智能系统学报》期刊2009年03期）
张亮,张国强[8]（2008）在《邢台全力推进惩防体系建设》一文中研究指出本报讯 河北省邢台市采取“复式领导、两层分解、双线调度”的措施，扎实落实中央《工作规划》，全力推进惩防体系建设。 所谓“复式领导”，一是(本文来源于《中国纪检监察报》期刊2008-09-08）
顾擎明,宋文忠,曹丽娟[9]（1999）在《基于成组技术的柔性调度的两层遗传方法》一文中研究指出研究用遗传算法解决柔性调度问题，在工艺的约束条件下，通过对柔性制造系统中工件的加工路线和加工顺序的优化来提高调度质量，利用两层寻化的遗传方法可以有效地解决这一过程的寻优问题，仿真实验说明了这一方法的有效性．(本文来源于《控制理论与应用》期刊1999年04期）
晏平,王志杰,赵象元,刘飞[10]（1999）在《基于相对优先权的两层多目标生产调度模型》一文中研究指出从制造系统工程的角度出发，指出了传统调度方法只强调整个生产系统的总体目标，而忽视组成生产加工系统各加工子系统的局部目标的缺点。建立一个兼顾局部和整体的两层多目标生产调度模型。定义了相对优先权概念，并给出了一个在此基础之上的启发式调度算法，算例表明该算法是可行的。(本文来源于《重庆大学学报(自然科学版)》期刊1999年02期）
两层调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了应对大规模风电并网,电力系统实时调度所面临不确定性程度显着增强的问题,提出了鲁棒两层优化的解决思路,并建立了该问题的两层优化模型。其中,上层问题以风电允许波动量为决策量,最小化风电允许波动量与预期波动量的差异,以减轻风电波动对电网安全运行的不利影响。下层问题以AGC机组输出功率基点和调控范围为决策量,构成以最小化电网运行成本为目标的决策问题。下层问题考虑了风电波动最苛刻的情况,能够保证决策结果的鲁棒性。本文模型属于线性两层优化模型,最终可将其转化为单层的混合整数线性规划模型予以求解。最后通过构建的6节点算例系统,验证了模型和求解算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
两层调度论文参考文献
[1].刘增庆.基于可靠性量化的含新能源电力系统两层协调优化调度策略研究[D].西华大学.2018
[2].吕翔,李兆飞,刘国静,杨坤,景莉.含风电系统实时调度的鲁棒两层优化模型[C].2017智能电网新技术发展与应用研讨会论文集.2017
[3].臧海祥,余爽,卫志农,孙国强.计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度[J].电力自动化设备.2016
[4].刘文博.基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法[J].物流技术.2014
[5].徐丽俊.两层网络学习控制系统的快速优化调度策略、分布式计算及扩展应用[D].上海大学.2013
[6].耿雪,段会川.两层物资配送中心车辆调度问题研究[J].计算机工程.2012
[7].王国磊,钟诗胜,林琳.面向多机动态调度问题的两层Q学习算法[J].智能系统学报.2009
[8].张亮,张国强.邢台全力推进惩防体系建设[N].中国纪检监察报.2008
[9].顾擎明,宋文忠,曹丽娟.基于成组技术的柔性调度的两层遗传方法[J].控制理论与应用.1999
[10].晏平,王志杰,赵象元,刘飞.基于相对优先权的两层多目标生产调度模型[J].重庆大学学报(自然科学版).1999
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