简介:中国作为人口众多的发展中国家,能源相对贫乏,以煤炭为主要燃料的能源结构使中国环境问题日益严重,生物质能源作为物质性、易储存的可再生能源,已经成为中国未来能源发展的重点关注对象。受生物质发电技术的进步及中国地理环境多样性的影响,近年来新兴的生物质发电项目展现出新的特点,对该产业效率进行评价时需要考虑新的因素,并采用新的方法,评价结果才能客观,作为改进产业的参考依据。收集中国2010年以来建设的生物质发电项目,选择合适30家生物质发电项目作为样本,分别运用BC2模型、AR模型和分地区AR模型对这30家样本进行评价,发现中国生物质能总体上分布不均,地区差异较大,西南地区、中南地区和华东地区等地是我国生物质能的主要分布区,由于外部燃料资源市场和电网环境较好,因而这些区域产业效率普遍水平较高。对于北方地区生物质产业发展来说,市场和产业环境的改善对效率提高更有帮助。
简介:本文分析了计算机集成制造系统中生产系统的能力最优配置与管理控制策略之间的关系。针对生产加工系统与加工组装系统的不同特点,本文深入探讨了在Push(推)策略或以Push为主导的推/拉混合控制策略下,生产系统各工作站能力最优配置与能力平衡之间的关系。
简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。
简介:面向建筑集群的冷热电联供系统的设计和优化是实现建筑楼宇能源成本节约的重要途径。随机因素对该联供系统的优化决策,具有显著的影响。考虑建筑楼宇的能源需求为随机变量,构建随机混合整数规划模型,解决以最小化建筑楼宇总费用为目标时建筑集群冷热电联供系统的优化问题;其次,提出采用Benders多割平面方法求解多目标规划问题,从而寻找冷热电联供系统的设备配置和系统运行的Pareto最优决策;最后,通过实验验证了模型和算法的有效性。实验结果表明建筑集群在协作模式下,相比于非协作模式,具有更低的总费用。