优化进展

优化进展（精选九篇）

优化进展 篇1

饲料是动物得以生存繁殖的物质基础。养殖成本中70%左右来源于饲料, 而单一的饲料原料用途各异, 有的以供应蛋白为主、有的以供应能量为主, 矿物质和维生素等含量差异也大, 所以单一饲料原料存在营养不均衡、不能很好的满足动物基本营养需要, 有的饲料还存有适口性差、含抗营养因子和毒素等问题, 不能直接饲喂动物, 需科学加工方可。为有效利用各种饲料原料, 提高饲料利用率, 有必要将各种饲料进行合理搭配, 以便充分发挥各种单一饲料的优点、弥补其不足。如何有效的进行饲料配方优化设计, 尽可能的做到减少试验次数, 对实验结果建立合适的数学模型, 探索配方中各因子间的隐藏规律, 获得满意配方, 一直是该领域相关专家和学者关注及研究的重点。

1 饲料配方现状

发达国家在饲料配方设计上起步早, 相应饲养标准和饲养技术领先我国。发达国家的许多著名育种公司有专门一套饲养标准, 针对动物的种类、生长环境和生长阶段的不同而采取相应的配方标准, 固定的一套饲养标准受到种种约束, 用起来不是那么方便。国内一些饲料配方专家也大多依靠经验总结出一套自己的饲养标准, 在此标准内, 根据配方中影响因子的重要性结合实践做出相应优化。如国内外均没有相应的饲养标准作为参考, 就需要查阅大量资料, 依靠类似种群的饲养标准进行尝试。饲料的配方优化设计是一个专业性很强的工作, 在计算机用于饲料行业之前, 配方的设计大多依靠经验约束几个成分通过手工计算, 此类方法简单易懂, 对于初次接触饲料配方设计的人员容易上手。但缺点是计算繁琐、工作量大, 当饲养标准中规定的指标由几项逐渐增加到更多项时, 会出现无法满足多数指标的需要, 配方难度加大, 难以获得满意配方。随着计算机用于饲料配方设计越发普遍, 配方的设计也从单纯的配合发展到配合与筛选结合, 克服了传统手工配方的缺点, 大大提高配方设计效率, 同时可以兼顾营养、成本和效益, 能很好的优化饲料配方。

2 饲料配方实验设计

饲料的配方优化设计经历了从传统简单的手工配合到依靠计算机技术进行配合和筛选的阶段, 实验设计也从单单考虑一个或两个因素水平数的线性问题发展到可以考虑更多因素水平数的非线性问题。实际操作配方设计的实验方法诸多, 应根据具体情况选择合适的实验方法, 遵照一定的设计规则, 科学有效的进行配方优化。饲料配方优化设计常用的实验方法有线性规划法、目标规划法、正交设计和均匀设计。

2.1 线性规划法

线性规划法是运筹学中发展较快, 应用广泛的一种数学方法。是解决目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值问题, 也就是说只能解决不变常数的问题, 其约束条件往往是硬性的, 在配方最优解存在时, 可以求得满足约束条件下的最低成本配方。

2.2 目标规划法

目标规划法是在线性规划法的基础上发展而来的, 是线性规划的一种特殊应用, 其约束为软约束, 目标规划通过权重来确定目标值的优先顺序, 其不足在于权重低的约束条件不易接近目标, 在这就导致配方优化必须经过多次调整才可能得到满意配方。优点是配方优化较线性规划法效果明显, 不足是无法处理非线性问题。

2.3 正交设计

正交设计是研究多因素多水平的一种设计方法, 根据正交性从全面试验中挑选出有代表的点进行试验, 且所选的点具备“均匀分散, 整齐可比”的特点。正交设计对于水平数不多的试验, 有高效、快速的优点。该方法受到很多学者和专家重视, 且在实践中得到广泛应用。莫美华等[7]通过应用二次正交旋转回归组合的设计方法, 在筛选小菜蛾半人工饲料配方中, 配方优化获得成功。

2.4 均匀设计

均匀设计是在正交设计的基础上发展而来, 虽不能够满足“整齐可比”的特点, 但相对正交设计灵活性增加, 其核心思想是找出试验中有代表性的点, 通过响应值进行分析并找出有用结果, 试验次数也比正交设计明显减少。在系统模型完全未知的情况下采用均匀设计可以降低试验成本, 可以捕捉到更多隐藏信息。方照琴等[11]采用好格子点法构造均匀设计表的原理, 选择均匀设计表安排试验, 对UPVC型材和管材的配方进行研究, 基于实验结果, 采用逐步线性回归及二次多项式回归分析方法建立了数学模型进行分析并最终获得了理想配方。

3 模型建立与分析

为得到更为理想的配方, 需要对实验设计后的结果进行数学建模和统计分析, 常用配方优化的后续分析方法有以下几种:

3.1 方差分析

方差分析又称“变异数分析”或“F检验”用于两个及以上的变异数样本均数差别的显著性检验, 其核心思想就是通过分析不同来源的变异数对总变异数的影响大小, 对多因素的配方而言, 方差分析可以找出显著因素对配方整体大小影响及确定各个因素间的交互作用等。如王超等[8]探讨乳化剂、增稠剂、品质改良剂、微生物转谷氨酰胺酶、复合保鲜剂等对面条品质和贮藏效果的影响中, 基于正交试验的基础上, 进行方差分析以确定各种添加剂对面条品质的影响达到显著水平。

3.2 逐步线性回归

逐步线性回归是从一组样本中找出各变量间的关系式, 并对找出的这些关系式进行统计检验, 来确定哪些是显著变量, 哪些是不显著变量以及各变量间相互依赖的关系。逐步线性回归是在线性条件下可剔除对因变量效应不显著的因子, 但由于因变量与自变量之间往往呈非线性关系或拟线性关系, 因此在非线性条件下, 往往效果不明显, 近几年很少有单纯依靠逐步线性回归方法进行配方设计。

3.3 偏最小二乘回归

偏最小二乘回归是一种新型的多元数据统计分析方法, 核心思想是研究多个因变量对多个自变量间的回归建模, 其特点是允许自变量间存在交互作用, 适用于小样本数试验, 当自变量间存在高度线性关系时, 效果明显。在简单的拟和非线性情况下, 用偏最小二乘回归建模比逐步线性回归效果明显有效。

3.4 遗传算法

遗传算法的基本思想依据达尔文理论, 模拟自然界“物竞天择, 适者生存”的一种自适应的收索最优解算法, 也是解决数学问题中最优化问题的常用算法。优点是仅需要确定目标函数和约束条件, 不需要过于复杂的求导和积分运算;有良好的并行性, 可以对多个群体同时收索;扩展性强, 可以和其他算法很好结合。遗传算法的不足之处是收索速度慢时间长, 同时所获结果精度不高且内部优化度不理想, 容易仅造成局部优化。

3.5 人工神经网络

人工神经网络是基于人脑神经网络建立的数学模型, 是模仿大脑神经网络结构和功能的一种信息处理系统。这种网络依靠系统的复杂程度, 通过调整内部大量节点之间相互连接的关系, 从而达到处理信息的目的, 具有高度的非线性, 能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现, 特别适合考虑多因素且不确定的信息处理。不足处在于只有样本数趋于无穷大时, 机器学习才能统计出相应规律, 同时可解释性差、易陷入局部最小、训练不做或训练过度等。

3.6 支持向量机回归

支持向量机回归基于结构风险最小, 可以较好的解决小样本、非线性等问题, 不足是存在可解释性差、核函数选择依赖经验、大样本数下计算复杂等缺陷。袁哲明等[2]在优化产谷氨酸脱羧酶大肠杆菌诱变株的培养基配方与发酵条件时, 发展了最优核函数选择与非线性变量筛选变量方法, 并采用强制汰选变量的方法对变量的重要性进行排序, 使支持向量机具有了一定的解释性。

结语

进年来饲料行业发展迅速, 先进的计算机技术用于饲料配方设计领域已是大势所趋。为追求经济利益最大化, 要求配方的精度更高、成本更低。为缩短实验周期, 不遗失关键因素, 需谨慎考察选择合适的实验方法, 加之实验配方内部因素水平数的影响因子主次及因子间交互关系等大多也都是非线性关系。对于多因子的配方设计, 线性回归及目标规范法由于不能拟合非线性关系, 限制了其在饲料配方设计中运用, 正交设计和均匀设计可以很好的减少实验次数、降低实验成本, 但饲料配方设计是典型的小样本实验, 做到更好的优化, 需要考虑更多的水平因数, 正交设计会因水平数的增加, 实验相应增多, 在这一点上均匀设计可以做到更好。因每一种算法都有各自的优缺点和适用范围, 单纯依靠一种算法已很难得出理想有解配方, 需进行实验设计后的统计再分析, 逐步线性回归、偏最小二乘回归仍停留在在解决线性或拟线性的问题。方差分析、人工神经网络、遗传算法和支持向量机都可以很好的解决多因素水平的非线性问题, 均匀设计由于不满足正交设计的整齐可比特点, 方差分析作为后续分析优势不明显;人工神经网络基于大数定律, 对于小样本的优化, 效果不佳;遗传算法和支持向量机可以很好解决小样本优化设计, 但遗传算法在处理内部因素间的优化效果差, 而支持向量机由于可解释性差, 且核函数的选择困难。为了寻求更为理想的优化配方, 需要几种算法相结合以弥补各自缺陷, 算法结合也应遵照科学及实验规则进行, 理论上的可行不代表实验中的可行, 实验中的可行不代表实践中的可行, 需要结合理论和实践反复尝试。饲料配方优化设计是一个复杂又专业的工作, 小样本、非线性的设计方法将是饲料配方优化的发展趋势。

参考文献

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[8]周勇, 满云, 钱宗华等.配方设计的研究进展[J].现代生物医学进展, 2010, 10 (2) :379-382.

优化进展 篇2

摘要：文章综述了AODV路由协议在路由链路修复、能量控制以及安全保障等方面的最新研究进展，并指出了下一步研究方向。

关键词：自组网；路由协议；AODV协议

引言

移动自组网是由一组带有无线收发装置移动终端组成的一个多跳临时性自治系统。当发生自然灾害、基础通信设施遭到破坏等情况时，这种无中心分布式控制网络就可提供临时通信的便利。路由选择协议是自组网的关键技术之一。近几年，提出了很多自组网路由选择协议，大致可分为表驱动路由协议和按需路由协议两类。AODV协议是一种比较经典的按需路由协议，它借鉴了DSR算法中路由发现和路由维护的思想，又从DSDV中吸取了序列号识别和周期性信号更新等策略，是自组网路由协议研究中的热点。

一、AODV协议概述

AODV协议实质上是DSR和DSDV的综合，它借用了DSR中路由发现和路由维护的基础程序，及DSDV的逐跳路由、顺序编号和路由维护阶段的周期更新机制，又以DSDV为基础，结合DSR按需路由思想加以改进而成。AODV使用了分布式的、基于路由表的路由方式。所以建立路由表项以后，在路由中的每个节点都要执行路由维持、管理路由表的任务，在路由表中都需要保持一个相应目的地址的路由表项。实现逐跳转发。AODV有别于其他协议的最显著特点是引入了组播路由协议扩展，通过序列号的方式解决无限计数问题，这样可以避免发生环路，并容易用编程实现，但需要定期地发送HELLO报文，造成了一定的额外开销。

二、AODV协议的优化研究

AODV是少数几个通过IETF组织批准成为RFC文档的移动自组网路由协议之一，具有很多优点，但也存在着路由表仅维护单一到达指定目的节点的路由，以及没有提供足够的安全保护措施等局限。为了进一步优化AODV协议，路由研发者做了大量研究工作。

(一)AODV协议路由维护研究

AODV协议中每个节点的路由表中只保存到达各目的节点的一条路由，而节点的移动性很容易导致链路断裂从而造成路由失效。文献[1]在AODV协议基础上提出了多路径AOMDV协议，该协议经过一次路由发现可以在源节点与目的节点间建立多条链路不相交或节点不相交路由，这样一旦某条路由因为链路断裂而失效，就可采用另外一条路由继续进行数据包的发送。AOMDV可有效处理由于节点的移动性而造成的路由失败，显著降低分组的丢失率及平均端端延迟。由于路由重构次数降低，网络开销也会相应明显减少。节点不相交路由比链路不相交路由具有更强的独立性。能够为网络提供更好的负载均衡和容错能力。

文献[2]对AOMDV路由数量在不同网络环境下的运行效率进行了多项性能的模拟测试和分析，得出保持三条不相交路由可获得最优性能。

文献[3]在多路径基础上加入了负载平衡技术，将数据流均衡地分布到多条路由上，既可平衡链路负载，更能适应路由变化，降低了单条链路上的拥塞可能，进一步提高了协议的效率。

(二)AODV协议节能控制研究

由于无线节点只能依靠可携带的有限电源提供能量，因此如何提供节能策略也是移动自组网路由协议必须考虑的问题。

文献[4]对当前移动自组网能量保护策略进行了分析和综述，从功率管理和功率控制两个角度分析了各种策略的设计思路和特点，分析了关键的能量保护策略及其在各协议层的分布情况，并在分析了跨层设计在移动自组织网络中的需求后给出了包含若干创新思路的跨层协同能量保护构架。

文献[5]在AODV协议基础上，通过调整节点的发射功率，改变路由代价函数，能动地关闭无线接口，来达到节能的目的。从仿真结果来看，改进后的AODV在节能方面效果明显，但是由于在每个数据包中增加了pt域，降低了网络层以上的数据传送能力，导致数据传送时延增加，并由于将pt作为选路时依据，使丢包率有不同程度增加。

文献[6]在AODV协议基础上提出了ES-AODV协议，在综合考虑节点自身剩余能量，并利用链路上的每个节点使用反比例函数计算出与自身能量成反比的权值(能量越高，权值越小)。再以链路上各个节点的权值和作为链路的代价，选择其中代价最小的链路进行数据传输，进而有效平衡网络中的能量消耗，提高网络中节点的平均生存时间。

(三)AODV协议路由安全研究

由于移动自组网具有开放媒体、动态拓扑结构、缺少中心授权、分布式协作以及受限的网络能力等众多安全方面的弱点，很容易受到各种形式的恶意攻击。AODV协议没有添加任何安全保障机制，而将协议直接建立在网络中各节点都是安全节点的基础之上，因此路由安全是协议发展必将要考虑的问题。

文献[7]在AODV协议基础上提出了SAODV协议，采用公钥认证和Hash链机制来增强AODV协议路由发现过程的安全性，使得可能的攻击节点无法声称一条并不存在的路由；同时，AODV在RREQ和RREP中还增加了与路由跳数相对应的Hash链字段，用以校验分组中的跳数值是否正确。

文献[8冲采用公钥体制对敏感的路由信息进行认证和加密，只有产生路由请求信息RREQ的源节点才能验证这些敏感信息。在一次路径搜索过程中，只需要产生RREP的节点和源节点进行公钥运算，这样就不会过多增加计算开销，但是解密运算由源端节点进行，增加了源端节点的额外负载，并且加密报文由发起RREP的节点一直传输到源端节点，传输距离过长，容易被侦听。

文献[9]利用各个节点的签名机制进行安全防范，路径上的每个节点都参与运算，各个节点运算负载过大，极大地消耗了各个节点的能量，从而导致协议的效率下降。

三、结束语

本文从链路修复、能量控制以及安全保障等方面对目前AODV协议的研究进行了总结和分析，可以看到，虽然AODV协议在其发展过程中进行了一系列卓有成效的改进，但是都只能从某一方面改善AODV协议性能，如何合理有效地选取中介方案，实现AODV协议各方面均衡优化，是当前研究的一个难点。相信随着AODV协议不断改进和完善，必能在未来移动自组网的应用中发挥更加重要作用。

参考文献

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[7]Manel Gueerero Zapata Secuer Ad hoc on-demand distancevector(sAODV)routing[z]draft-guerrero-manet-saodv-04，lETFinternet draft，September 2005

[8]杜欣军，葛建华，王莹一种增强AODV路由协议安全性的方案[J]西安电子科技大学学报(自然科学版)，2002,29(6)：819-821，

医院门诊护理流程优化管理研究进展 篇3

1 护理流程优化的定义

1990年“流程优化”这一概念由美国博士迈克尔·哈默首先提出。对医院来说, 是指彻底性的再设计和根本性的再改革医院的各种业务流程, 或者是仅对医院现有的医疗护理流程进行改善, 通过优化, 以获得优异的业绩和良好的声誉。以获得显著的成就[1]。

2 国内外研究现状

2.1 国外护理流程研究现状

在一些较发达的国家, 其医院门诊护理事业已经具备了一套规范化的管理体制和科学完整的医疗护理服务流程。例如, 在2002英国政府就已经成立了患者建议和联络的服务组织, 作为一种文化传播方式, 即护理人员主要是通过患者建议和联络的服务组织修订的“病人计划”使护理服务流程体系中的大多数问题被发现, 都是由于在更加细化的服务问题或者缺乏沟通上产生的。这样采取相应的优化后其治疗护理的服务质量得以提升。美国政府根据病种付费的变相补偿方式, 在某种程度上使患者就医方式得到了逆转, 这就大幅度提高了医院门诊急诊类服务的需求量, 这必然导致了在治疗诊断过程中某些科室或病房的诊疗瓶颈或漫长的等待。基于上述状况, 政府和医院发现了护理流程的潜在问题, 就鼓励和倡导各大企业、个人对于护理流程控制的相关理论和分析。以此来尽可能的满足病人的治疗护理需求。

3 目前国内门诊护理流程中存在的问题

3.1 医院门诊具有病种复杂、患者人数多的特点

医院门诊患者可能会来自社会各阶层的各年龄段, 因此对于一些急性、慢性或感染性的疾病, 在等待就医的过程中, 就非常容易造成各种患者之间的交叉感染[3]。所以, 对于医护人员, 就必须采取合理的讲解和疏导, 配合医生尽可能快的对门诊患者做出正确的诊断和治疗。除此之外, 更要注意对于病症急、变化快、不稳定以及病种难以确定的患者, 要做好相应的应急准备。用以预防突发病例的发生。

3.2 患者侯诊时间长

由于对于大型医院, 其门诊的接诊量每天都可高达2 000多例, 就诊高峰时段最甚, 尤其是当某一个护理流程或是治疗操作环节发生意外, 就会造成患者的滞留。就非常容易造成各种患者之间的交叉感染。除此之外, 科室之间、科室内部之间患者分配的不均匀也会导致患者就诊的时间长。

3.3 门诊主治医生流动性大的特点

一般来说, 对于综合性医院都是由各个科室派出的门诊大夫轮流进行门诊坐诊来诊断患者, 这样就会给患者的诊治连续性造成一定的影响, 此时, 门诊的护理人员就要相应地与患者做好沟通工作, 解释工作的特点, 以此来获得患者的支持和理解。

4 对策

4.1 建立系统化管理体制和科学的护理服务流程

护理服务流程随着医疗体制的改革逐渐由从“以医疗为中心”向“以患者为中心”转变。使医护人员的整体素质普遍提升, 提高工作效率。并且从服务范围和服务质量等各个方面树立健全的规范化管理体制和科学服务流程。

4.2 转换布局, 顺畅流程

可以根据各个科室治疗的病例和特点, 科学、统筹地安排各个楼层各个科室的布局大小和位置, 尽可能地将类似地检查科室及设备集中到一个区域, 这样就有助于患者适应就诊的环境, 方便患者就诊。

4.3 强化门诊信息化管理

为了确保在尽量不增加护理资源的基础上, 提高患者的就诊效率。就应该充分发挥信息技术所带来的优势。要以患者为中心来合理的安排接诊流程, 使就诊的等候时间减少, 医院门诊护理的管理效率和服务质量得到提高。建立门诊医护人员的工作信息系统, 可以有效的缩短接诊高峰期患者的时间, 提高管理效率。除此之外, 也可以及时发现护理流程中存在的不足和原因所在, 为护理流程提供再一次的保障[4]。

5 结果

对该院采取护理流程优化管理前后的等待时间、病情变化、平均住院天数以及平均住院费用等进行比较, 可知, 在护理流程优化后, 患者在就诊时的等待时间缩短, 病情变化不明显、平均住院天数和住院费用都明显降低。结果见表1。

6 讨论

护理流程优化管理是对已有的护理工作流程的不足和隐患环节开展工作流程的再一次改造和完善, 对不足的工作流程给予转变, 经过转变后的护理工作流程, 其最大的特点就是将原本的护理工作流程, 再一次的整合成一个完整的任务, 开放、共享医院的各类资源, 统一化管理各个就诊医疗室。就诊流程全面实施“无缝沟通”制, 体现了以人为本的服务精神, 最终使医院的经济效益和社会效益提升, 形成以提升全体护理效益, 降低意外为核心的护理流程, 提高护理服务的综合水平[5]。医院门诊护理优化管理流程不仅要考虑到工作的普遍性, 同时也要考虑到其特殊性, 医护人员不仅要有精湛的护理方法, 除此之外还要有良好的心理素质, 道德素质和应变技巧。医护人员只有不断提高护理管理水平, 才能不断的满足患者的需求。作为门诊工作一个重要组成部分的护理流程工作, 医院门诊的各个科室都被涉及, 因此要统筹优化原有护理工作流程, 建立相适应管理运行模式, 是提高服务对象满意度和护理资源利用率的重要途径, 也是使医院门诊护理服务质量提高的必然趋势[6]。护理流程优化管理现已成为目前护理发展的关键着眼点。高效率地完成护理工作的前提是工作进程实施流程化和保持良好的运营形式。如何根据医院门诊护理流程的特点和患者需求以及如何运用现代化技术, 用系统、科学、统筹的管理方法对进一步优化现有评价标准及现有医院门诊护理服务流程等问题仍值得人们深入探讨。

参考文献

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优化进展 篇4

城市园林植物生态功能及其评价与优化研究进展

城市当前面临着越来越严重的环境问题.园林植物因其碳氧平衡、蒸腾吸热、吸污滞尘、减菌减噪、涵养水源、土壤活化和养分循环、维持生物多样性、景观功能、防灾减灾等生态功能在缓解城市环境压力方面起着至关重要的作用.为了使城市园林植物生态功能最大限度地发挥和城市生态环境得到较大改观,综述了国内外在城市园林植物生态功能及其评价与优化等方面的最新研究成果,分析研究中存在的不足之处.

作 者：王蕾 王志 刘连友 哈斯 Wang Lei Wang Zhi Liu Lianyou Ha Si 作者单位：北京师范大学资源学院,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京,100875刊 名：环境污染与防治 ISTIC PKU英文刊名：ENVIRONMENTAL POLLUTION AND CONTROL年，卷(期)：200628(1)分类号：X8关键词：城市 园林植物 生态功能 研究进展

电力系统无功优化研究的进展与展望 篇5

1 无功优化的数学模型

无功优化数学模型是在系统安全运行和发电机组运行约束条件的前提下, 以系统有功网损Plos最小、电压的偏移量dv最小和静态电压稳定裕度VSM最大为目标所建立的多目标数学模型, 该模型表达式如下[3,4]:

上述多目标的对应约束条件包含潮流方程等式约束、电压幅值约束、无功补偿容量、变压器抽头位置和无功出力等不等式约束。

2 传统的无功优化算法在无功优化中的应用

在20世纪60年代后, 许多运筹学上的优化方法都在最优潮流计算中得到了研究和应用。优化方法主要有非线性规划法、线性规划法、混合整数规划法以及动态规划法四大类。另外, 比较常用的经典算法有:简化梯度算法、牛顿法、和内点法。

2.1 简化梯度法

1968年, H.W.Dommel和W.F.Tinney第一次将简化梯度法[5]引入到求解最优潮流问题, 此算法的出现对后来无功优化的研究产生了较大的影响。它以极坐标形式的牛顿-拉弗逊潮流计算为基础, 首先运用拉格朗日乘子来处理等式约束条件, 接着再运用Kuhn-Tucke罚函数来处理不等式约束条件, 最后沿控制变量的负梯度方向寻优。但是, 简化梯度法在接近最优点时会出现锯齿现象, 导致收敛性差, 且每次迭代都要重新计算潮流。对此, 文献[6]提出了修正的简化梯度法, 并引入一个近似的简化海森矩阵的逆矩阵来修正负简化梯度, 该方法不仅减少了计算量, 避免了数值稳定性问题的求逆过程, 而且具有比简化梯度法更快的收敛速度。文献[7]提出了一种改进的简化梯度法, 该方法结合简化梯度法和共轭梯度法, 充分利用了各自算法的优点, 克服了梯度法的很多不足, 加快了计算速度。尤其在接近最优点时, 运用该方法能得到较好的收敛效果。

2.2 牛顿法

在20世纪80年代, 不少国内外专家开始提出用牛顿法求解最优潮流问题。牛顿法是基于非线性规划的拉格朗日乘数法, 把拉格朗日函数的二次导数组成的海森矩阵与网络等式方程的一次导数组成的雅克比矩阵再用牛顿法联立求解。牛顿法收敛速度较快, 收敛性较好, 而且适合应用于节点数很多的大电网[8]。在此基础上, 文献[9]对牛顿法最优潮流进行了改进, 将发电机节点的有功功率、无功功率以及补偿的无功作为状态量, 简化了不等式约束的处理。改进的牛顿法不需要罚函数法, 这使得算法程序实现更简捷快速, 但该方法不能有效地处理无功优化中大量不等式条件的约束。文献[10]提出了一种新的基于非线性互补问题函数 (NCP) 的半光滑牛顿方法。通过引入NCP函数, 不仅能够增强系统的鲁棒性, 而且能有效处理无功优化模型中的不等式约束问题。

2.3 内点法

美国专家Karmarkar在1984年提出了一个线性规划的内点法, 20世纪90年代开始把它应用到电力系统最优潮流的优化中。内点法是拉格朗日函数、牛顿法和对数障碍函数法3种方法的组合, 该方法不仅继承了牛顿法的优点, 而且解决了牛顿法不可避免的试验迭代。然而, 如何探测与处理优化过程中的不可求解的问题是内点法的一个难点。文献[11]中提出了原-对偶内点法最优潮流方法, 它继承了牛顿法的超稀疏性, 克服了牛顿法无法跨越的预估违约约束和迭代过程等缺点, 从而使编程简单, 计算量小, 计算速度快。文献[12]在常规的非线性原-对偶内点法的基础上对修正方式进行了快速解耦和系数矩阵的常数化, 提高了其收敛速度与算法稳定性, 但高阶修正方程的求解是制约内点法的一个瓶颈。

3 现代人工智能搜索算法在无功优化中的应用

由于传统的优化算法在不同程度上都存在着一些问题。例如, 对离散变量的处理缺乏指导性, 而且经常求得的是局部最优解。因此, 不少专家学者逐渐把研究系统无功优化方法转向人工智能搜索算法。现代人工智能搜索算法的优点是其所具有的“鲁棒性”对无功优化问题提供了较为可靠的解。当今常用的现代智能搜索算法有遗传算法、粒子群算法、多智能体算法等。

3.1 遗传算法

在20世纪70年代初期, 遗传算法由美国密执安大学的Holland.J.H教授提出, 在20世纪80年代末到90年代初开始运用到电气系统无功优化求解问题当中。遗传算法是把自然界中基于自然遗传和自然选择的理论引入到数学理论中来而开拓的一种全新寻优算法。它是一种自适应全局优化搜索算法, 在解决多变量、非线性、不连续和多约束的问题上显示了其独特的优势, 即对求解信息要求较少、建模简单、适用领域非常广泛。其主要的缺点是“早熟收敛”及收敛速度较慢。因此, 为了改善遗传算法的性能, 各种改进的算法也应运而生, 其中包括编码方式、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作, 并且这些算法还与其他算法进行组合, 进行优势互补。文献[13]针对无功优化中具有连续性和离散性的特点, 对原始的遗传算法编码方式交叉算子和变异算子进行了重新的选取, 提出了一种改进自适应变异概率遗传算法, 通过在算法后期加大变异概率, 增大种群多样性。在典型自适应变异概率的基础上, 考虑算法所处的阶段, 改进自适应变异概率遗传算法, 既能保持典型自适应概率较快收敛的特性, 又通过在算法后期产生的更多新基因维持种群多样性, 它能保持较快收敛的特性并具有更强的寻优能力。通过以往电网实例的优化计算结果表明, 在网络电压质量提高时, 系统的有功损耗也明显降低了。如文献[14]提出了在不同优化阶段, 构造分阶段适应性函数, 对目标函数的每个罚因子采用不同的权重, 并且引入了选择式杂交方式等改进措施。仿真结果表明, 组合的算法大大提高了计算的寻优速度与收敛精度。文献[15]提出了一种基于遗传算法和内点法的无功优化混合策略, 它不考虑无功优化中的离散约束, 首先采用内点法求解得到初始解, 再针对种群个体的不同特点, 分别对遗传算法和内点法进行动态调整, 使两者的优化结果互为基础, 相互利用, 从而确保了混合策略的整体寻优效率。文献[16]提出了一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足, 改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。算法通过模糊动态聚类方法实现小生境种群的划分, 形成小生境进化环境, 再利用适应度共享技术调整小生境内个体的适应度, 由此提高全局搜索能力;运用隔代小生境共享机制、最优个体邻域搜索及保留策略, 改善了算法的计算速度和收敛速度。对节点算例进行了优化计算和分析, 结果表明该算法在应用电力系统无功优化问题当中, 具有稳定、高效、更好的全局寻优能力等优点。根据生物免疫原理, 文献[17]提出了一种免疫遗传算法, 它具有抗原识别、记性功能、抗体的抑制和促进等显著特点。免疫算法将目标函数与约束条件当作抗原, 把所求问题的解当作抗体。该算法通过亲和度的计算来评价抗体并促进或抑制抗体的产生, 以减少进化过程中陷入局部最优解的可能性;通过抗原的记忆功能, 很好地保持了个体的多样性。将人工免疫系统中抗体多样性等特点再融入到遗传算法中, 形成改进免疫遗传算法 (IGA) [18], 它采用保优抗体中的免疫疫苗, 接种最佳基因的新方法, 加快了计算速度, 克服了早熟现象, 从而提高了局部搜索能力, 避免陷入局部最优, 加快了计算的速度。

3.2 粒子群算法

粒子群算法是近些年新兴的一类基于群智能的随机优化算法, 它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种模拟鸟群觅食过程中迁徙和群集行为的智能算法[19]。该算法是一种新兴的随机进化搜索算法, 具有并行处理特征、鲁棒性强、容易实现等优点。粒子群优化算法 (PSO) 在搜索的初期收敛速度非常快, 在后期容易陷入局部最优, 这是普通PSO算法的一个主要缺点。针对传统粒子群优化算法早熟与后期收敛速度慢的缺点, 文献[20]提出一种并行自适应粒子群优化算法, 该算法首先将初始种群随机划分成若干个子群, 然后分别在各子群中提出不同的方法寻优, 从而实现了所有子群的并行寻优计算。为避免各子群陷入局部极值点, 再采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置, 在维持了种群的多样性同时保证了算法的全局搜索能力。各子群寻优过程中, 根据利己、利他及自主三个方向对当前搜索方向自适应更新, 极大地提高了算法的收敛速度。在此基础上, 文献[21]又提出了一种基于向量评价的自适应粒子群算法来解决多目标无功优化问题。该算法首先解得问题的Pateto最优解集, 再从Pateto最优解集中采用基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型来进行不同量纲的多目标整合, 最终选取到合适的最优解, 进而使结果更加真实可靠。对于有着许多控制变量的大规模实际电网来说, 控制变量分布在不同区域使得无功优化问题的求解变得复杂。基于此, 文献[22]采用分层控制中的分解-协调思想, 将大规模的系统分解成若干个小系统来单独优化。子系统应用协同进化原理, 使其对应的解逐渐逼近原问题的最优解。它将大系统的高维解空间分为多个低维解集的组合。结果证明, 此方法降低了大规模计算的复杂性, 提高了全局寻优能力, 避免了过早地陷入局部最优解。针对混合算法在电力系统中的优势, 文献[23]提出了基于改进粒子群算法和预测校正内点法的解耦无功优化算法, 在时代因子和邻近变异策略基础上, 采用分段处理方法对粒子群算法进行改进。利用预测校正算法替代原-对偶内点, 使得在内点法寻优过程中的迭代步长增大, 同时避免了寻优过程中出现振荡。若分别把改进粒子群算法和预测校正内点算法用于无功优化的离散优化和连续优化子问题上, 会使整体的寻优速度更快, 效果更佳。文献[24]将混沌优化算法融合到粒子群算法中, 提出了混沌粒子群算法应用到求解多目标无功优化问题。该算法采用混沌思想, 增加初始化种群的多样性, 通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值, 并按照其大小择优选取适当种群进行混沌优化, 使无功优化目标跳出局部极值区域, 再根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数, 提高局部与全局的搜索能力。通过算例结果分析表明, 采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化, 能够及时跳出局部极值得到全局最优解, 且收敛速度快。针对风力不确定性导致粒子适应度不稳定的风电系统, 文献[25]提出了基于动态云进化粒子群算法。根据粒子的适应度值, 该算法选取优异的个体进行进化, 以降低劣性粒子比例, 增强搜索速度。通过云发生器, 使优异个体进化得到的种群趋于正态分布, 从而改善粒子分布, 避免“早熟”;动态调节飞行速度, 进一步改善粒子分布, 提高搜索精度。仿真结果证明了该方法的有效性与结果的可靠性。综合以上所言, 粒子群改进的新算法的发展趋势主要包括位置、速度更新公式的改进、控制参数修正、增加种群多样性的算法及算法的混合等。

3.3 差分进化算法

差分进化法是Stom与Price于1995年提出的一种基于种群进化的多点搜索算法, 它是现代最好的启发式算法之一。从表面上看, 它与PSO算法有相似之处, 同时具备遗传算法的一些特征, 因此它更像PSO算法与遗传算法的综合。针对多目标多变量复杂问题的寻优方面, 它是一种非常具有潜力的优化算法。差分进化算法利用2个随机选取的矢量参数的差向量作为第3个矢量参数的随机变化源, 通过对当前种群进行重组、变异和选择等操作产生新一代种群, 并逐步使种群进化到包含或接近最优解的状态[26]。传统的差分算法、控制参数是保持不变的, 且变异参数决定了收敛速度, 而交叉参数对问题的复杂性较敏感, 容易过早收敛陷入局部最优。文献[27]应用一种混合差异进化算法, 该算法中提出了一种加速操作和种群迁移操作。仿真结果表明, 它与单纯的差异进化法、粒子群算法相比, 具有收敛度更快、鲁棒性更强、计算精度更高等优点。根据粒子群算法的惯性权重动态调整思想的启发, 文献[26]提出一种改进的的差分进化算法, 该算法对DE算法的控制参数也采用进化动态调整的策略, 根据混沌理论的遍历性, 对搜索过程中重叠的个体, 利用混沌变量搜索来提高算法的整体搜索能力。测试与算例表明, 改进的DE算法更加快速、高效和准确。根据量子计算中的并行、坍缩等特性和算法组合寻优, 文献[28]提出了一种基于量子差分进化算法的电力系统无功优化方法, 该方法不仅增强了对解空间的遍历能力, 而且通过量子计算的概率表达特性来增加种群多样性, 从而很好地避免算法的早熟现象, 全面提高了全局寻优能力。

4 展望

本文在分析常用的无功优化算法基础上, 重点介绍了应用广泛的经典传统算法与人工智能算法, 每一种算法都会在原始算法上进行改进, 从而使计算的速度与精度得到很大的改善。组合算法通过发挥各自优势, 弥补某些缺点来改善算法的寻优效率。组合优化算法在未来需要更深层次的研究与探讨。另外, 开发新的智能算法如区间算法[29]、杂草优化算法[30]等应用到电力系统无功优化中也是未来无功优化研究的一个方向。

目前, 无功优化相对来说研究得比较成熟。无论是在数学模型还是优化算法上都取得了一定的成果。对于动态的无功优化问题我们研究得较少, 今后需要对它作更深入的探索和研究。另外, 新的电力系统环境下的无功优化也需要进一步对其探究。

参考文献

地源热泵系统优化与运行研究进展 篇6

地源热泵具有初投资少、运行费用低(耗电量只有电热耗电量20%-25%)、运行安全可靠、无污染和可再生能源合理利用等特点“十二五”规划中提出:非化石能源在未来能源结构中将占15%以上。随着地热能运用技术快速进步,在我国未来能源利用中,地热能的利用必将占有更为重要的地位。

1.1 国外发展历程

1998年,美国商业建筑中地源热泵系统已占空调总保有量的19%,新建筑中占30%。而中、北欧(如瑞典、瑞士、奥地利、德国等)国家利用浅层地热资源主要用于室内地板辐射供暖和提供生活热水。1999年统计地源热泵为家用的供热装置中所占比例,瑞士为96%,奥地利为38%,丹麦为27%。

截至2004年,全球的地源热泵机组大约在1,100,000台左右,并且以每年10%的速度增长,其中美国和欧洲的增长速度最快。目前国内外广泛应用的方式是将地源热泵与各种其他形式的散热(吸热)设施结合起来,即采用混合式地源热泵系统,按照一定的控制策略运行,以弥补单独采用地源热泵时所存在的缺陷。最优化的混合式地源热泵系统与常规地源热泵系统相比,可以节省35%的初投资,在最初5年可以节省20.79%的运行费用,在运行10年后可以节省44.69%的运行费用和40.05%的总投资。Cui等人对一个住宅建筑带生活热水热回收的混合式地源热泵系统进行了模拟分析。结果表明混合式地源热泵系统有效的缓解了地埋管换热器的热不平衡性,并能提供95%的生活热水需求;与电热水器相比可以节省79%的生活热水能源消耗。

1.2 国内发展历程

20世纪50年代,天津大学热能研究所吕灿仁教授就展开了我国热泵的最早研究,并于1965年研制了我国第一台水冷式热泵空调机组。1978-1999年,中国制冷学会第二专业委员会举办了9届“全国余热制冷与热泵技术学术会议”,1988年中国科学院广州能源研究所举办了“热泵在我国应用与问题专家研讨会”,而且中国建筑学会暖通空调委员会、中国制冷学会第五专业委员会举办的各届“全国暖通制冷学术年会”上增设热泵专题。1997年中国国家科学技术委员会和美国能源部签署了《中华人民共和国国家科学技术委员会和美利坚合众国能源部能源效率和可再生能源技术发展与利用领域合作议定书》其中主要内容之一就是地源热泵的开发利用。2009年左右,我国已有160余项土壤源热泵的典型工程。国家建设部、科技部、财政部等部门以及省市地方各级人民政府积极倡导并制定政策大力推广该项技术,2006年1月l日起实施国家标准《地源热泵系统工程技术规范》(GB50366-2005),进一步挖掘该项节能技术的应用潜力,使其在建筑节能中的作用不断扩大。

2 地源热泵系统优化与运行研究进展

受传统老技术的制约,大多热泵冷暖机组实际应用效果并不够理想,节能效果与设计前相比存在一定误差。因此,根据不同环境选择特定热泵机组,以及前期的精准设计和全方位服务显得极为重要。在某些程度上看,国内大型地源热泵的发展是起源于国外小型地源热泵机组的引进和应用,之前大型地源热泵在全世界各国均未得到大量开发和使用,大部分是以商家宣传的使用效果为主,真正对工程设计人员有参考价值的资料较少,因此,埋地传热器性能优化技术,热泵工质、驱动设备、智能控制系统优化,以及地源热泵系统节能量计算方法均需要进行相关研究。

2.1 换热器的传热效果优化与评价

埋管换热器可分为水平埋管,垂直埋管和螺旋形埋管三大类。水平埋管形式适合于有足够空闲场地的地方,其埋管深度通常在1.2-3米。垂直埋管适合于10-100米埋深的U型垂直埋管或套管。螺旋型埋管形式结合了两者的优点,占地面积小,安装费用低,但其管道系统结构复杂管道加工困难,且系统运行阻力大,能耗偏高。

李凡等应用有限单元法对土壤热源地下U型垂直埋管周围土壤的非稳态温度场进行了数值模拟,其结果与试验测试值吻合良好,为U型垂直管埋深、数量及间距的设计提供了参考依据。丁力等针对影响土壤源热泵垂直埋管单管换热性能的几种因素进行分析研究,得到盘管物理特性与换热性能之间的内在联系,并利用数值计算方法进行数值模拟,计算值与实测值吻合的较好。赵军等采用能量平衡法建立了土壤层内U型管桩埋换热器稳态传热模型,并以天津市某地源热泵实际工程为背景,模拟计算了管脚热影响因子、土壤导热系数等对U型管桩埋换热器的传热性的影响。

2.2 各种土壤状况下不同埋地换热器在不同埋管方式下的换热过程及换热机理分析

土壤的温度、热特性、热传导性、热传导性、密度、湿度等也是影响系统性能的因素。例如,卵石性土壤导热系数高,但施工费用大,因此,粘土和沙地是埋管系统较合适的土壤类型,另外,土壤潮湿可以加大土壤导热系数。热泵在运行期间会在盘管周围因土壤的冻结出现土壤冻土层,试土壤膨胀,与管道接触紧密而传热系数增大,但热泵一旦停止运行,冻土融化,就会使土壤位移。从而在土壤与盘管间出现空隙,由于空气的存在,使导热系数大幅下降。为避免这种情况发生,应采用沙土回填。范萍萍等提出在地源热泵运行过程中,利用间歇过程,弥补土壤传热慢的缺点。土壤源热泵间歇运行时间可以改变土壤温度的变化规律,增强传热并实现更佳的热泵运行工况。

2.3 埋地换热器与热泵装置的耦合过程研究与效果评价

研究与热泵装置的耦合过程的目的在于优化热泵装置子系统的性能。周亚素等通过分析热泵机组各部件参数间的相互关系和运行特性,建立了可快速准确地模拟热泵机组动态过程的数学模型。通过模拟结果,表明上海地区土壤源热泵机组的制热性能系数COP为3.1左右,优于风冷热泵机组,是一项有效的节能技术,而且对环境没有污染,符合可持续发展的战略要求。

2.4 土壤源与其他热源联合使用与效果评价

对于南方地区,由于冷负荷大,热负荷小,夏季可采用冷却塔和土壤源联合使用,冬季只使用土壤源;对于北方地区,由于热负荷大、冷负荷小,冬季可采用土壤源与太阳能联合使用,夏季只使用土壤源。余延顺等通过控制容积法,模拟了系统在30个运行周期内,在不同的运停比下,土壤温度场的分布情况及土壤温度场的恢复率。由此得出结论:在太阳能-土壤源热泵系统中,土壤源热泵在以一天为周期的运行时间分配比例为33%-50%左右为宜,并以此反推,推算出哈尔滨地区最佳的太阳能保证率为50%-70%左右,以此作为确定太阳能集热器集热面积的依据。

参考文献

[1]高青,于鸣.效率高、环保效能好的供热制冷装置——地源热泵的开发与利用[J].吉林工业大学自然科学学报,2001,31(2):96-102.

[2]杨卫波,施明恒.地源热泵中U型埋管传热过程的数值模拟[J].东南大学学报,2007,37(1):78-83.

[3]姜宝成,王永镖,李炳熙.地源热泵的技术经济性评价[J].哈尔滨工业大学学报,2003,35(2):71-75.

[4]Chiasson.A.D,J.D.Spitler,S.J.Rees et al.A Model for Simulating the Performance of a Shallow Pond as a Supplemental Heat Rejecter with Closed Loop Ground Source Heat Pump Systems[J].ASHRAE Transactions,2000,106(2):107-121.

[5]Phetteplace G,W Sullivan.Performance of a Hybrid GCHP System[J].ASHRAE Transactions,1998,104(1B):763-770.

输配电网络规划优化方法的研究进展 篇7

1 输配电的网络规划

在实际执行输电网规划工作中会有很多的困难, 主要表现为非线性和离散性的特点, 这种特点导致了在进行输配电的规划中难度加大, 施工的成本提高, 而且到目前为止并没有找到一个比较好的解决办法。而且我国电网的规模每年都在加大, 会经过很多地段复杂的地区, 这更加大了进行输配电规划时工作的困难程度。

2 实施电网规划的必要性

在电网规划中因为输配电的特点所致, 工作难度比较大, 这些特点分别有多目标性、多阶段性、非线性、不确定性等。其中多目标性是指电网规划需要满足投资少、占地面积小、可靠性高、安全性好、环境污染小等目标;多阶段性是指电网规划要具有针对性、前瞻性, 在进行电网布局时要从长远考虑, 所以在电网规划中, 必须对待选线路未来的发展进行合理的计算、估计;非线性是指电网规划的可靠性、投资费用等均为非线性指标;不确定性是指电力系统未来的发电量、负荷情况、线路投资等情况都会受到多种因素影响, 这些关键因素都不能以一个固定的值进行计算。

2.1 进行电网规划的目的

电网的规划尽管有其复杂度, 但是在进行具体的规划中要尽量达到规划所要求的目的。具体来说, 这些目的主要有保证电网网络能够跟上电网技术的发展, 从而提高电网网络的使用效率, 同时可以满足不同地区对于对电力资源的不同需要, 并且在电网的建设与使用中不会对环境造成危害, 甚至可以让公众能有美感上的享受, 而电网系统也能在网络健康运行的情况下获得最大化的经济利益。

2.2 电网规划意义

首先, 规划输配电网络, 可有效减少电网损耗, 提高电网运行效益;其次, 合理的电网规划, 能对变电站容量、供电范围、具体位置进行精确的计算, 以避免交叉供电, 提高电力系统的运行效率;最后, 电网规划可使电网系统运行的可靠性、安全性大为提高。另外, 合理的电网结构有利于提高电网自动化水平, 同时也是增加企业效益的有效手段。

3 电网规划优化方法

3.1 系统分析法

系统分析法出现较早, 而且也在早期的电网建设中发挥了巨大的作用。它的算法特点坏死将电网的规划要求进行数据整合, 然后将这些数据变为一个数学模型, 在变为数学模型以后, 就开始对模型进行求解, 这里计算的方法包括整数和动态规划等。当求解完毕时, 选择出最佳的解决办法, 并将它应用到电网的规划当中。根据系统分析法的算法特点我们可以看出, 这种方法在使用时比较方便, 计算量不是很大, 计算结果也可以很快出来, 不过也正是因为算法简单, 导致算出的结果精确性比较低, 选择的最佳办法未必就是最好的选择, 因此具有一定的不确定性。在现代电网建设中, 电力企业根据这种算法的特点, 主要将它应用在规模不是很大的电网规划中。

3.2 遗传算法

遗传算法在各种算法中具有一定的独特性, 它主要是对达尔文的优胜劣汰理论加入到算法中的一种应用。它在计算时会先排列出一组数据, 这些数据被编码, 这些经过编码的数据在经过突变和交叉后会出现许多新的数据, 然后遗传算法会根据优胜劣汰的理论对这些数据进行筛选, 选择出最优秀的数据结果。遗传算法的这种特点让它在非线性和多变量中可以发挥出更大的作用, 但是这种算法也具有片面性, 在某些方面比如变异率和交叉率的参数上需要进行更为深入的研究, 因为遗传算法是对选择数据的突变与交叉结果进行的筛选, 因此初期参数的正确性对于算法的正确性来说是至关重要的。目前这一算法已经在电网的规划中得到了使用, 而且使用的规模还比较大, 总的来说这种算法的潜力还是十分巨大的, 电力企业应该加深对它的研究, 让它发挥出更大的作用。

3.3 蚁群算法

电网规划蚁群算法最早由我国的陈根军等提出, 但当时的算法模型具有效率低、搜索空间广, 对于大规模网络处理效果不佳的缺点。在此之后, 孙薇等对蚁群算法进行了改进, 在信息素、转移概率动态更新方面做了改进, 在参数控制方面, 以期望启发因子 (β) 、信息启发因子 (α) 为关键参数, 其中β=25· (e1-α+1) -1, 该模型下所获得的α、β参数联动效果良好。同时应用了动态更新机制, 在开始阶段实现了对域的彻底、全面搜索, 有效避免了局部最优。该模型中, 在迭代次数的不断增加下, 选择优化方向的概率会随之提高, 从而减少收敛最优解的时间, 提升寻优效率, 从而避免了蚂蚁算法中收敛局部最优的弊端, 使规划质量大为提高。

3.4 Tabu搜索法

Tabu搜索法最早由Glover F提出, 该算法利用Tabu表对历史进行搜索, 利用获得的数据对后来的搜索方向进行指导, 以规避局部最优。后来有人提出了Tabu搜索变量表示, 其加大了试验解成为辐射状电力网络的概率。同时Tabu表维数、评价函数的调整, 也使搜索效率大为提高, 缩短了规划时间, 规避了局部最优。该算法充分考虑了损耗费用、投资费用、时间价值, 将配电网辐射性、线路输电容量作为约束条件, 初始解为待选网络生成树, 使用Tabu算法搜索最优解。从算例结果来看, 该算法的有效性、可行性较好。

结束语

在目前电网规模不断扩大的时候, 许多问题也不断产生, 尤其是输配电网络的规划问题。这一问题因为电网规模的扩大变得越来越复杂, 因此规划的难度也在不断增大, 如何对输配电网络的规划进行优化已经成为一个重要的课题。我们在对输配电进行规划时, 要注意满足规划目的的要求, 在规划时要采用适合的算法, 让电网的规划能够科学合理, 最终能在满足社会需要的前提下能保证电网网络的安全性与稳定性, 让企业的经济效益能够得到提高, 同时也能减少对于环境的危害。

摘要：电力资源在当今社会中已经成为促进社会发展的重要能源之一, 电网系统对社会服务质量的好坏在很大程度上影响了社会的发展。我国目前在电网系统的建设上加大了投入的力度, 让电网的规模不断扩大, 技术水平也得到了明显的提升, 但是还有一些问题没有得到解决, 比如输配电网络比较薄弱, 因此本文就输配电网络规划优化方法进行了探究, 以供同行参考。

关键词：输配电,网络规划,优化,算法

参考文献

[1]张宁, 马孝义, 陈帝伊, 张创立, 张渭.输配电网规划优化模型的研究进展[J].水利与建筑工程学报, 2011, 1:10-16.

[2]周福柱, 谷晓峰.输配电网络规划优化方法[J].黑龙江科技信息, 2012, 17:7.

优化进展 篇8

水是人类生存和社会发展不可或缺的重要资源, 水资源的合理利用已成为全球面临的严峻挑战。我国人均水资源占有量只有2300 m3左右, 仅为世界人均水资源占有量的四分之一, 是全球13个人均水资源最贫乏的国家之一。目前全国城市中有约三分之二缺水, 约四分之一严重缺水, 全国年平均缺水量超过500×108m3, 水资源短缺严重限制了我国经济社会的可持续发展。

国家高度重视节水减排工作, 自“十五”以来, 先后制修订了《中华人民共和国水法》、《国务院关于实行最严格水资源管理制度的意见》以及《实行最严格水资源管理制度考核办法》等多项法律及规章制度, 确定了“十二五”及今后一段时间内的用水总量以及用水效率指标, 为今后节水减排工作奠定了基础。

1 炼化企业用水现状

我国工业用水量占全国总用水量的四分之一左右, “十一五”期间, 我国万元工业增加值用水量累计下降37.9%, 由2005年的169 m3下降到2010年的105 m3, 超额完成“十一五”规划纲要确定的下降30%的目标。作为用水大户的炼油化工企业, 近年来通过加强用水管理以及开展水平衡测试、输水管网查漏堵漏、提高化学水制水效率、蒸汽凝结水回收利用、循环水系统优化以及污水处理回用等措施, 节水工作取得了长足进步。炼油乙烯、合成氨等化工代表性产业的节水减排也取得较大进步, 但是与国际先进水平甚至国家节水型企业标准的要求还有一定差距, 还有较大的节水潜力, 具体指标情况见表1和表2[1,2]。

由于炼化企业的规模一般较大, 所以在新鲜水用量和废水排放量方面, 炼化企业在其所在地都是大户, 导致地方政府将其作为重点节水对象予以关注, 尤其中国石油所属企业大都位于缺水的东北和西北等地区, 节水减排的压力更加巨大。目前, 常规的节水工作大多着眼于单个的单元操作或局部用水网络, 节水效果有限, 不能使整个企业用水系统的新鲜水用量和废水产生量达到最小。水系统优化技术将炼化企业的用水系统整体考虑, 同时考虑水重复利用率最大化和废水排放量最小化, 可最大化实现节水。如今, 水系统优化技术已经成为研究节水技术的重要手段。经过多年的发展, 我国炼化企业中也在逐渐将水系统优化技术应用到实际的生产过程中。

2 水系统优化技术概述

水系统优化技术即从系统工程的角度出发, 将企业用水系统作为有机整体进行综合考虑, 对废水回用方式进行综合考察, 采用过程系统集成的理论和技术对企业用水系统进行优化, 以达到高水高用、低水低用, 提高水重复利用率, 使企业用水系统的新鲜水消耗量和废水排放量同时达到最小化。

水系统优化技术的理论起源于上世纪80年代, 1989年, EI-Halwagi和Manousiouthakis首次将贫富流股间的质量交换用累计交换质量——组分浓度坐标表示;1994年, Wang和Smith提出了计算最小新鲜水用量的目标值方法, 并根据这种方法求解了最佳回用水使用方案;2000年, Aspen Tech公司发布了Aspen Water软件, Linnhoff March公司发布了水夹点应用软件Water Target[3], 这些软件均建立在水夹点理论基础之上。2001年, 冯霄和Warren D Seider[4]通过在用水网络中设置中间水道, 提出了一种新的水回用模式, 并将其应用于实际工业生产中。2009年, 刘志勇等[5]提出了浓度势的概念, 并在此基础上进而提出了浓度势法, 该方法可以有效解决多杂质水流的浓度排序问题, 降低了多杂质用水网络的设计难度。由于炼化企业生产的复杂性, 在企业生产过程中既有质量交换, 又存在能量交换, 基于能量集成的水系统优化技术可以同时实现节能和节水的双重效果, 使企业的经济效益最大化, 受到了国内外学者的广泛关注。

3 包含能量集成的水系统优化技术研究进展

在炼化企业中, 水有多种用途:它一方面可以作为分离剂移除杂质, 另一方面也可以作为热载体 (即冷热公用工程) 使用。在大多数情况下, 水的使用要同时受到杂质浓度和温度变化的双重制约, 所以水系统集成优化不仅要考虑用水网络中污染物的质量交换, 还需要考虑包含于用水网络中不同流股之间的能量交换。考虑热集成的水系统优化技术近年来掀起了国内外学者的研究热情, 也取得了较大的研究进展。

1998年, Savulescu等[6]在美国化学工程协会年会中提出了能量和水同时用量最小化的问题, 并使用图表法对其提出的问题进行了求解。该方法主要分为两步:首先, 获得水分配网络, 同时通过混合实现能量传递最大化;然后, 以流股信息构造能量复合曲线, 以获得最小公用工程用量。该方法考虑了网络设计过程中遇到的部分复杂因素, 并对其进行适当简化, 虽然提出的假设条件与实际操作过程存在较大差异, 但是该方法的提出仍然为后续的深入研究提供了借鉴。

2002年, Bagajewicz等[7]在数学规范的基础上, 将新鲜水用量和公用工程消耗最小为目标函数, 通过其提出的“状态空间法”设计出包含能量集成的水网络, 该网络严格地满足废水最小化和公用工程消耗最小化。在该方法中, 将减少新鲜水用量作为主要的优化目标, 公用工程用量作为第二优化目标。首先利用线性规划模型求解具有最小新鲜水用量的水网络, 接着利用混合整数的非线性规划模型对水网络中的流股进行能量集成。在模型设计中, 允许操作单元之间的连接进行换热匹配, 同时将禁止换热匹配的单元也考虑在内, 以求取更加准确的结果。

2003年, 都健等[8]对多杂质系统的能量集成进行了研究, 首先把用水量最小化作为目标, 使用数学规划法求解最小新鲜水用量的水网络结构;然后在新鲜水用量最小的情况下, 再使用模拟退火算法进行全过程系统的能量集成, 最终求得具有能量集成的水网络结构。虽然将两次求解放入同一程序中, 但该方法的实质还是分步优化, 没有实现真正意义上的用能与用水同时最小化。

2004年, 徐冬梅[9]提出了两阶段的分解设计策略。在第一阶段的用水网络设计阶段, 分别采用了逐步双线性规划法和基于序贯操作模型的多组分用水网络的整体设计策略, 分别对单组分和多组分用水网络进行设计, 以新鲜水用量和�损同时最小为目标进行优化。在第二阶段的换热网络设计中, 采用夹点分析法并引入一些简化规则以公用工程最小为目标来进行换热匹配设计, 从而完成热集成优化设计。

2005年, 郑雪松[10]在数学规划法的基础上, 建立了用水网络的多目标优化模型, 分别研究了主目标为新鲜水量、公用工程用量和系统操作费用最小的三种求解策略。该模型既适用于单杂质用水系统, 又适用于多杂质用水系统。该方法较好地描述了用水系统中换热流股的热传递过程, 并且可考虑加入用水系统以外的换热流股, 从而使整个换热系统得到优化。

2007—2009年, 冯霄等[11,12,13]首先研究了不同水网络结构具有不同能量性质的原因, 在此基础上提出了具有较好能量特性的水网络的数学模型。此外, 还研究了换热过程中发生非等温混合对水网络能量性能的影响, 提出了一些以不增加公用工程量为前提的非等温混合规则。最后, 根据非等温混合对水网络能量性能产生的影响, 对水网络和换热网络数学模型相结合以及具有较好能量特性的水网络数学模型提出了改进。

2010年, 都健等[14]采用基于超结构的非线性数学规划法对能量和质量集成问题进行了研究。对于多杂质用水网络, 首先采用确定关键组分的方法合理给定操作单元最小新鲜水用量, 然后利用改进的换热网络超结构 (即冷热流股分流换热后发生非等温混合) 对其进行能量集成。毛庭璧[15]等研究了在包含能量集成的水网络中发生非等温混合对系统能量目标的影响, 分析了不同性质流股间发生非等温混合与系统用能的关系, 提出了一些非等温混合规则, 对“分离系统法”进行了改进, 并在此基础上得到一种包含非等温混合的能量集成水网络设计方法。该方法不仅利用非等温混合的优势简化了网络结构, 还避免了由于非等温混合发生的能量惩罚。

2011年, 阮真真等[16]对单杂质用水网络的能量集成影响规律进行了研究, 在数学规划法的基础上, 分别以新鲜水用量最小、流股连接数最小为目标, 建立了线性和混整数线性规划模型, 求解出所有可能同时满足新鲜水用量最小和流股连接数最小的水网络结构, 然后再分别进行能量集成, 获得公用工程消耗最小和换热单元数最少的换热网络。最后, 归纳总结出在保证相同的新鲜水用量和最小的流股连接数时, 不同的水网络结构对能量集成目标无影响, 对换热单元数影响也不大的规律。

2013年, 李栋斌等[17]研究了水网络中发生的非等温混合对水网络的能量性质的影响, 研究提出了一种分步求解多杂质体系水网络和换热网络的新方法。对于水网络, 考虑新鲜水与其他操作单元回水之间的非等温混合, 最大化流股间的直接热回收;对于换热网络, 只考虑水网络中的新鲜水与其他操作单元回水之间的换热匹配。最后的研究结果表明, 考虑非等温混合时的年度总费用比不考虑非等温混合时更低。

基于上述分析可以看到, 国内外学者对包含能量集成的水系统优化技术进行了广泛的研究, 有的学者考虑了系统杂质数量的影响, 有的学者考虑了混合温度的影响, 也提出了众多的求解策略和模型, 但这些研究大部分还处于理论研究阶段, 付诸实际应用的较少。鉴于能质交换网络的复杂性, 影响因素多, 还有待进行深入研究, 以便设计更加贴近生产实际的求解策略和方法。

4 结论

1) 我国大部分炼化企业的主要用水指标与国外先进水平, 甚至国家节水型企业标准的要求相比还存在一定差距, 这些企业的用水效率还有待进一步提高, 还存在较大的节水潜力。

2) 水系统优化技术, 尤其是考虑能量集成的水系统优化技术, 由于可实现节能节水的双重效果, 成为当前的研究热点并不断升温, 但是由于需要同时达到节能节水的目标, 也是当前系统优化研究中的难点。

3) 考虑能量集成的水系统优化技术研究还处于起步阶段, 夹点法和数学规划法都存在不足之处, 由于能质集成网络的复杂性, 全面考虑网络间耦合作用以及各种因素耦合的系统模型还有待进行深入研究, 以便更加符合实际生产过程。

摘要：炼化企业是用水大户, 我国炼化企业的主要用水指标与国外先进水平还存在一定的差距, 有较大的节水潜力。水系统优化技术可最大化实现节水, 引起了国内外学者的广泛关注。对水系统优化技术进行了概述, 重点分析了基于能量集成的水系统优化技术的研究进展, 并对今后的研究工作进行了展望。

优化进展 篇9

本文综述了数学规划在连续过程水网络优化设计中的特点、求解策略和应用现状,探讨了模型求解的优化算法,以期为过程工业水网络优化的发展提供依据。

1 树搜索法

Koppol等[2]针对水分配网络首次提出树搜索法,并基于最小新鲜水用量、管道安装和水泵费用为目标的数学模型来改造多杂质用水网络。该法首先运用最大回用原则产生分支以确定当前上界,随后通过在定界过程中不断遍历以更新上界来决定回用结构的最优解。已通过三甲苯磷酸盐厂、乙基氯化物厂、造纸厂和炼油厂的用水和水处理网络优化实例验证了该法的有效性。目前该法是唯一能确保寻找多杂质用水网络最优解的方法。但该法为枚举法,工作量较大。

2 数学规划法

2.1 线性规划(LP)法

在水网络设计中,假定各用水过程的进出口杂质浓度均已知,或将非线性项进行适当约束使其线性化,即可构建LP模型进行求解。

Tan等[3]针对单杂质不确定数据的水回用网络,提出运用对称模糊线性规划以求解质量交换和水阱分配问题。该法能松弛最小用水目标到可允许边际值,与传统方法相比,既简单又具计算效率。Ku-Pineda等[4]考虑到环境因素,基于线性规划,引入可持续过程指数(SPI),以量化集成用水过程中环境的影响。通过5过程单杂质以SPI最小和以新鲜水用量最小的优化比较得知,SPI最小的总成本仅为以新鲜水用量最小为目标的1/15。胡仰栋等[5]针对单、多杂质再生/再利用水网络,提出了逐步线性规划法,即根据浓度规则对各过程进行排序,然后根据序列运用线性规划进行逐级的优化匹配。李保红等[6]改进了逐步线性规划法,通过在过程排序中引入水网络最优性的必要条件,用于多杂质水网络的快速设计,该法仅需在GAMS软件中稍改变数据便能快速寻求用水过程的近似最优解,但不能确保全局最优。

2.2 非线性规划(NLP)法

Yang等[7]和Rogelio[8]分别以新鲜水用量最小和废水处理量最小为目标,建立了水网络的NLP模型,并进行了优化。Doyle等[9]提出了一种水网络NLP模型的求解策略,该策略基于操作过程达到最大浓度的假设,将NLP问题转化为LP问题,并通过求解此松弛的LP模型,作为一个单初始点来求解NLP模型,但此法并不能保证全局最优解。Teles等[10]针对多杂质水回用网络,改进了Doyle等提出的求解策略,分别运用最大浓度假设、移除不必要连接、预先序列分解匹配等策略来固定负荷过程,用以获取LP模型,同时求解这些松弛的LP模型,获取多个初始点,以求解NLP模型。该法能较好地寻找最优解,但求解时间较长。

针对以前的模型一般是将过程的最小流量限制视为零,使约束过于宽松,导致模型求解困难或不收敛问题,郑世清等[11]在模型中引入了分配因子和用水过程的最小限制流量,并通过7过程3杂质的用水网络优化实例表明,该法能使超结构模型更容易收敛,减小了求解复杂用水网络问题的难度。

2.3 混合整数非线性规划(MINLP)法

Kocis等[12]首次提出MINLP模型用来确定换热网络的最小投资费用。解新安等[13]以新鲜水用量最小为目标构建MINLP模型,对某炼油厂15过程单杂质废水网络进行优化设计,验证了MINLP模型优化水网络的可行性。针对多杂质系统,Karuppiah等[14]考虑了不确定条件(包括操作过程中的杂质负荷和处理过程中的杂质去除负荷),建立MINLP模型来优化水利用和水处理集成网络,并使用基于拉格朗日对偶分解策略的空间分支和切割算法求解模型。陆晓艳等[15]通过引入不同杂质的回收浓度限制,建立了包括再生回用/循环的多杂质废水的水网络MINLP模型。该模型与Karuppiah[14]模型相比,目标函数里增加了中和药剂、废物处理等费用和物质回收所得,更贴近于工程设计目标;在脱硫实例中,能使年度总费用降低8%以上;在回收含碳稀氨水实例中,优化结果可解决NH3与CO2反应的问题,水的重复利用率达97.8%,NH3回收率高。Hung等[16]在MINLP模型中引入压降限制,设计了年度总成本最小的用水网络,通过泵的优化配置来改善用水网络的设计;在求解策略方面,首先将非线性约束条件线性化,然后通过迭代MINLP和LP子问题求解。其4过程单杂质和7过程3杂质实例优化验证了设计的可行性。Faria等[17]提出以最大净现值和投资回报率替代新鲜水用量最小为目标来设计和改造水网络。其单杂质和4杂质实例表明,采用最大净现值为目标时,最优方案取决于其折现利率。

3 基于数学规划的复合方法

虽然水网络集成的各种方法有着自身的适用范围和局限性,但也有互补性。图解或目标设定法[18,19]难以解决复杂问题;数学规划能快速求解大规模多杂质水网络系统的问题,但计算量大且难以获取最优解。因此,通过一定策略结合两者成为一种发展趋势,即基于图解或目标设定法的概念设计,简化数学模型,以降低模型求解难度和获取最优解。

3.1 水质分析与数学规划相结合

刘强等[20]借鉴李保红等[6]和Wang等[21]的排序思路,对水网络进出口极限过程数据进行分析,并构建NLP模型,提出水质分析与数学规划相结合来设计多杂质用水网络。该法针对多杂质的存在难以比较水质优劣的问题,引入一个量化因素需求比例(所有过程的需求量与总用水量的比值),参照需求比例的优劣顺序,同时根据优质水节水效果好的原则优先回用较优质的出水,以达到降低维数的目的。该7过程3杂质、10过程3杂质的优化实例表明,分别能使水网络超结构从42种降到14种、90种降到30种,验证了有效性。

3.2 水夹点分析与数学规划相结合

Gunaratnam等[22]基于水夹点分析建立了以管道和水处理费用为目标的、包括所有水回用路线的超结构MINLP模型,同时采用分级策略,假设所有出口浓度均达到最大水平并根据过程建立线性质量平衡方程,将MINLP模型转化为MILP模型来求解。将其用于石油炼厂的水回用网络优化和改造,探讨了新鲜水消耗量、水处理费用、管道费用和污染物排放量之间的权衡和各参数的灵敏度。该法能减少10%以上的新鲜水用量,并降低投资成本。

李英等[23]基于MINLP降低维数的思想,先构建包含所有回用可能的水网络超结构及其MINLP模型,并基于水夹点分析获取用水过程的夹点浓度,运用设定的夹点经验规则剔除模型中不合理的结构以使维数降低。该法避免了用水夹点分析难以获取水网络中最优解的缺点,也克服了MINLP模型维数过高而求解困难的情况。其6过程单杂质、10过程3杂质用水网络实例表明,该法能满足不同水网络的要求。但对于多杂质系统,通过夹点分析获取最小新鲜水用量还较为困难。

3.3 基于浓度势概念的水网络设计

针对多杂质水网络优化设计中杂质难以按常规浓度排列的问题,Liu等[24]首次提出需求水流浓度势与源水流浓度势概念,用于解决多杂质水流的浓度排序问题。潘春晖等[25]将其简化为综合浓度势(OCPDj)。OCPDj由各用水过程水流的常规浓度确定,反映了单位水流j被其他过程水流虚拟满足的可能性大小,即OCPDj值越低,水流j的浓度就越低。从OCPDj值的顺序便可得到水流的浓度高低。此法设计过程简单,无需复杂的迭代或运算,其4过程3杂质的用水实例优化表明,各水流的综合浓度势顺序与其常规浓度顺序一致,所得新鲜水用量与Wang等[21]的研究结果相当。

对于多水源多杂质的水网络设计问题,王曦等[26]提出结合浓度势概念和NNA规则[27]的优化方法。先运用浓度势概念确定用水过程的执行顺序,按来源将水源分为内部源水流和外部源水流两部分,再将源水流对用水过程的虚拟分配率作为选择源水流的依据来满足用水过程。其7过程3杂质的用水实例表明,该法有效可行,但由于系统的复杂性,不能确保所得解最优。

3.4 中间水道技术(WM)

对于常规的水网络,为了取得最大的节水减排效果,各用水过程高度集中而柔性变差。在网络中增设中间水道,使用水过程只与中间水道相连,可以达到简化设计、增强系统柔性、利于运行和控制的目的。但增设中间水道一定程度上会增加操作费用,增大新鲜水用量。Feng等[28]针对以新鲜水用量最小为目标的单杂质水回用网络,提出增设一个或多个中间水道来优化用水网络设计,该中间水道的设置通过水夹点分析获取。针对多杂质用水网络,Wang等[21]提出一级中间水道的设计方法,并引入“节水因子”的概念,侧重寻找具有最大节水潜力的一级中间水道设置方法。曹殿良等[29]利用该法对某催化剂厂10过程2杂质的用水网络进行了优化,通过设置一级和二级中间水道,取得较好的节水效果。王东明等[30]为克服中间水道技术设计精度不高的缺点,提出具有两个中间水道的多杂质水网络设计,该法强调一级中间水道位置确定的重要性,并通过确定某中间水道回用到相应后续过程的优先顺序来完成中间水道到后续过程的水分配。其10过程3杂质实例优化表明,设计能简化网络结构,但比Koppol等[2]的研究结果略大。冯霄等[31]提出了具有中间水道的废水再生循环用水网络设计,对最小新鲜水用量、最小再生水流量、最小再生负荷进行分步优化设计,并根据各参数相对重要性依次求解。其5过程单杂质和7过程3杂质的优化实例表明了其设计的可行性。何海娜等[32]建立了具有两级中间水道的多杂质用水网络优化方法,先利用浓度势概念设计初始水网络,再确定各中间水道的结构及水量,然后中间水道根据浓度势的大小顺序依次满足各用水过程以完成水分配任务。其7、8过程3杂质优化实例表明,计算和设计简单,但比冯霄等[31]的研究结果略大。

4 模型求解的优化算法

迄今为止,数学规划在求解多杂质水网络的设计问题时获得了很大的成功,但由于模型的非凸非线性,求解时对初值的要求高,计算量大,且不能保证得到全局最优解。为了获取全局最优解,很多时候需要对模型求解的算法进行适当优化。

4.1 确定性算法

4.1.1 基于分支限界的全局优化算法

Karuppiah等[14,33]针对水利用和水处理网络的非凸NLP、MINLP模型全局优化问题,提出一种新的空间分支界限收缩算法。对于NLP模型,通过分段线性估计逼近模型的非凸项来获取松弛的MILP解作为下界,上界由松弛的MILP解作为初值求解非凸NLP模型获取;对于MINLP模型,下界则利用拉格朗日对偶松弛切割子集获取,上界由MINLP模型的局部优解获取。通过2过程单元2处理单元2杂质和5过程单元2处理单元3杂质的优化实例验证了模型和方法的有效性。Faria等[34]提出一种基于线性松弛和界限收缩的全局优化算法,无需使用二进制变量,而是在双线性和二次项中构建下界模型分区变量,以松弛双线性项和分段估计的非凸项;上界由求解基于下界运行的MINLP模型获取;其13个实例优化验证了方法的可行性。

4.1.2 外逼近算法(OA)

Bergamini等[35]针对非凸NLP、MILP、MINLP模型寻优收敛困难的问题,提出一种改进的分段外逼近算法——全局优化外逼近算法。其多个实例计算表明,使用较少的二进制和连续变量就能解决模型的定界问题,与GAMS软件相比,该算法能明显缩短运算时间。

4.2 随机型算法

4.2.1 遗传算法(GA)

Shafiei等[36]结合遗传算法和线性规划法对纸浆和造纸厂的用水网络进行了优化设计,运用遗传算法处理离散变量,运用线性规划处理连续变量,以改进数学规划寻求水网络最优解。但该法的最优解很大程度上取决于限制浓度的要求,需考虑各种备用约束。Lavric等[37]构建了用水网络拓扑结构并运用遗传算法求解,开拓了随机型算法设计水网络的新途径。

为了降低在水网络设计中运用遗传算法寻优的计算量,林瓦妹等[38]在求解前引入最大水回用规则,以简化超结构和约束条件,减少求解变量。其8过程1、3杂质以新鲜水用量最小为目标的计算实例验证了方法的可行性。

4.2.2 基于遗传算法的混合优化算法

Cao等[39]基于以新鲜用水量最小为目标的用水网络NLP模型,提出了夹点多代理遗传算法。该算法运用夹点规则降低维数和搜索空间,以遗传算法获取随机变量,求解线性规划获取因变量,结合随机变量和因变量获取决策变量,并利用不等式约束的罚函数来计算目标函数。其5过程单杂质和3过程3杂质实例表明,能获取与LINGO软件相当的优化结果,且在多杂质条件下更具优势,能较大程度地避免局部最优。都健等[40]将遗传算法嵌入到模拟退火算法的内层优化,开发了一种混合优化算法——自适应模拟退火遗传算法。该算法由遗传算法步骤进化求解最优值,为模拟退火算法提供初始解向量,以克服常规算法求解过程中收敛困难或易于陷入局部最优解的缺点,同时自适应调整步长和交叉变异概率的策略,能使算法的时间性能得到很好的保证。

4.2.3 自适应粒子群算法(PSO)

Hul等[41]对PSO进行了适当改进,通过在二进制变量模型中引入变异算子以避免陷入局部最优解,并将其应用到水回用和水循环网络优化中。其6过程单杂质水回用和水循环网络优化实例表明,寻优能力强于传统的PSO和GA。Luo等[42]提出一种改进的PSO——简约空间法,求解含等式约束MINLP模型的用水网络。该算法先通过简约优化变量变换使带有等式约束的优化问题转化为仅含不等式约束优化问题,然后通过罚函数进行求解。其4过程单杂质用水过程实例优化结果也验证了算法的有效性。王猛等[43]对粒子群算法进行了改进,以新鲜水用量最小为目标,通过最大进、出口浓度的条件约束以降低回用水网络结构,同时利用不等式、等式约束的罚函数来计算目标函数,从而简化求解过程中的搜索空间,避免局部最优解。其7、3过程3、4杂质实例验算证明了方法和模型的可行性。

4.2.4 列队竞争算法(LCA)

李凤喜等[44]采用LCA法并结合序列二次规划(SQP)法的混合优化算法以求解多杂质水网络优化设计中的MINLP问题。该混合算法为2层结构:外层采用LCA法,将MINLP问题转化为NLP问题;内层采用SQP法对NLP问题进行求解,即外层用于优化整数变量,内层用于优化连续变量,然后通过两方法的交替逼近最优解。其3处理过程3用水过程2杂质和3处理过程5用水过程3杂质的实例求解到较优的结果。

5 结语

随着可用水资源的日益减少、廉价工业用水的匮乏,实现过程工业中新鲜水用量和废水排放量最小化的水网络集成和改造研究越来越收到重视。数学规划法作为水网络集成技术的重要方法,具有并行处理、求解效率高等特点,在多杂质系统、大规模或复杂操作过程、间歇过程问题上能设计出具有柔性操作的模型。

尽管数学规划及其复合方法在优化设计水网络中取得了较大的成功,但在大规模多杂质水网络求解、模型简化、应用实施等方面仍需要深入研究:

a)在求解大规模多杂质水网络模型的非凸非线性问题上,如何简化、优化算法以缩短模型的求解时间、准确获取最优解,并验证数据处理的有效性,值得探究。且在设计算法时,有必要多考虑水网络中实际用水情况和各用水单元极限浓度、负荷情况。

b)复合方法能克服设计过程中水分配问题的复杂性,也能简化模型的规模和运算求解过程,但其多依赖于设计者以经验设定的规则,在大规模多杂质水网络设计问题上仍是难点,如何准确地把握和运用经验规则,提出简单而可行的复合设计方法,并验证有效性,具有很大的探讨空间。