规划模型

摘要： 供电模型是供电理念建设的基础,尤其是在大型的配电站中,更需建立多阶段主动配电线路模型,而传统的模型建设规模过大,不利于工作人员的判断,因此基于单亲遗传算法的多阶段主动配电网线路设计了新的优化模型。首先采集处理了配电网线路的控制变量,然后绘制了配电线路的结构图,最后基于单亲遗传算法进行算例分析,从而建立配电网线路的优化规划模型。仿真结果表明,设计的配电网线路优化模型符合目前的配电条件,可完全满足计算精度的要求。

摘要： 为了提高多阶段主动配电网的规划能力,提出基于模拟退火算法的多阶段主动配电网规划模型。进行配电网规划的最优路径配置,结合输出功耗的自适应分配方法进行节点部署。构建多阶段主动配电网规划的参数解析模型,实现多阶段主动配电网规划过程中的寻优控制。通过结合模拟退火算法构建多阶段主动配电网规划模型,完成模拟退火寻优,进而实现多阶段主动配电网规划。仿真结果表明,采用该方法进行多阶段主动配电网规划的自适应调度能力较好,负载均衡能力较强,能够提高多阶段主动配电网规划的可靠性。

摘要： 本文针对港口封锁雷障布设模型,以平均危险带宽度为目标,使用水雷数量不超过52,水雷间满足安全距离,且水雷线数量最多为约束,构造规划模型,可确定水雷布设的地理坐标。以舰船毁伤期望最优为目标,每枚雷的引信次数为决策变量构建整数规划模型,采用蒙特卡洛模拟算法,可以计算舰船毁伤期望最优的引信次数布设方案。模型结果表明,算法具有很高的实效性和可靠性。

摘要： 一、试题设计材料一 Y市拟建音乐小镇,规划面积约1400亩,小镇所在区域为丘陵山地地貌,小镇内保留山体和水塘结构。项目位于Y市道路骨架中轴线的东南侧,北侧与快速路相邻,南侧与已建钢琴乐器总装厂相隔。材料二 图1为Y市音乐小镇总城规划模型示意图。

摘要： 区间电力流未来面临可再生能源比例升高,储能和需求响应技术发展、远距离输电经济性下降等机遇和挑战。首先介绍了区间电力流的发展与现状;然后考虑负荷和可再生能源出力的时序曲线、区域电网的电力平衡和现有互联通道,建立了以区间输电通道新增容量最小为目标函数的优化模型。最后,利用6个区域电网的预测数据进行了求解,结果表明应用需求响应和储能技术能有效削减区间输电通道新增容量需求,避免输电通道的过度建设,同时可以促进可再生能源消纳,在较高比例可再生能源场景下实现资源的优化配置。

摘要： 乙醇是生产制备C4烯烃的原料,C4烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产。通过建立规划模型,采用控制变量、多项式拟合、数形结合及逐步回归分析等方法,寻找乙醇催化偶合制备C4烯烃工艺的最佳催化剂组合及温度选择。实验得出,为使C4烯烃收率尽可能高,当温度高于350°C时,催化剂与温度组合方式为:Co负载量为1wt%,Co/SiO_(2)和HAP装料比为1︰1,乙醇浓度为0.705mL/min,温度为449.9390°C。当温度低于350°C时,催化剂与温度组合方式为:Co负载量为2wt%,Co/SiO_(2)和HAP装料比为1︰1,乙醇浓度为0.705mL/min,温度越接近350°C,C4烯烃收率越高。

摘要： 柔性电负荷能提高综合能源系统的能源利用效率,减少因弃风造成的资源浪费.为此,提出计及柔性电负荷的综合能源系统规划模型,分析柔性电负荷对综合能源系统的影响.算例分析结果表明:该模型能降低运行成本、提升系统的风电消纳能力.因此,该模型能提高综合能源系统的经济性和可靠性.

摘要： 基于两栖攻击舰作战特点,分析了两栖攻击舰编队编成依据的3个变量,给出了两栖攻击舰编队编成的4条原则;提出了两栖攻击舰编队编成的两种基本模式---固定编组模式和任务编组模式;借鉴美军经验,结合我军实际,提出了两栖攻击舰编队固定编组的两种可能编组形式。针对任务编组,建立了基于“节约兵力原则”的两栖攻击舰编队编成决策优化模型,为合理编组两栖攻击舰编队提供了理论依据。

摘要： 现今,配电网的规划建设面临着各种问题的考验,为了优化“双碳”目标下农村主动型配电网的规划,文章对“双碳”目标下农村主动型配电网规划模型的构建进行了分析,对此进行了仿真实验。结果表明,基于“双碳”目标构建的农村主动型配电网的路径寻优和节点优化部署模型相较于传统的基于物联网技术的模型和基于功率谱密度估计的模型寻优结果输出精度更高、收敛性更好、数值拟合性更好。

摘要： 当前的电动汽车充电站规划模型因考虑的因素过少,导致充电站规划时间增多以及充电功率范围下降,所以考虑路网结构建立一种新的电动汽车充电站双层规划模型。基于双层规划理论建立双层规划模型,利用神经网络算法与遗传算法获取双层规划模型中的运行费用和最佳充电路径,获得电动汽车充电站容量预测结果。以预测结果为基础将路网结构作为第一层规划模型,将充电站作为第二层规划模型,在充电站容量可控的情况下实现充电站双层规划模型的构建。实验结果表明,所设计模型能够有效降低充电站规划时间,提高充电功率范围。

摘要： 对比研究全国各地消防部队供水中队建设模式以及相应的优势和劣势,分析城市消防水源缺乏地区的类型和特点,以厦门市为研究对象,评估城市消防供水需求,结合城市实际缺水地区分布情况、已建消防站点的保护范围以及保护对象的火灾危险性、站点设置供水保障辐射半径、已建消防站点车库停车能力等实际情况,建立专业消防供水中队规划模型,提出在厦门市范围内分岛内外不同作战区域,组建1个专业供水中队、1个供水中队组合和1个供水分队的规划方案.

摘要： 为了对接入配电网的分布式电源规划进行研究,本文简要阐述分布式电源规划的特点,并从配电公司、发电商和终端用户三个不同角度对接入配电网的分布式电源规划的数学模型进行了分类,全面总结了各种模型的特点和求解方法。并在此基础之上,提出了目前分布式电源规划存在的不足和未来的研究方向。研究表明,选择合适的规划模型和求解方法,可以确定分布式电源接入的最佳位置和容量。

摘要： 本文考虑了突发事件需要的应急资源在多个事故现场进行分配的情况，提取出应急救援资源分配的主要影响因素，并对分配情况进行了合理的假设，在此基础上建立了一个应急资源分配的目标规划模型。文章通过一个实例对建模的方法进行了阐述，井应用Lingo 10和WinQSB软件对其进行计算，得到了目标规划模型的满意解。

摘要： 提出了一种抽水蓄能电站的综合规划模型,该模型以系统运行的经济性和可靠性为目标,不仅考虑了系统需求、备用以及电站静态运行约束,还考虑了能源约束、环保约束以及各类型电站的爬坡和备用容量等动态运行约束.通过对规划方案进行水平年的静态运行模拟和动态特性模拟得到抽水蓄能电站的综合效益指标.应用该方法对某省级系统抽水蓄能电站需求空间进行了实例计算,结果表明了所述模型和方法的有效性。

摘要： 本文以航空客票公司接送顾客到机场服务为背景,研究如何降低其车辆运营过程中的碳排放总量。分析了接送机场服务的特点,并建立了描述其运营车辆的碳排放量计算公式。针对接送机场服务的车辆路径与调度问题,构建了碳排量最小的0-1混合整数规划模型。并根据顾客点预约时间窗的特点, 提出了二维扫描启发式算法TDHA（Two-dimensional Heuristic Algorithm）。最后,利用该算法对实例进行求解,验证了模型和算法的有效性。

摘要： 研究立足于东营现状,采用比较分析法和模型建构法相结合的方式.通过对城市发展背景、资源与地质条件等方面研究,找寻到适合东营的密度分区价值取向,其决定了城市发展的基本形态.通过借鉴相关水城案例对城市形态和开发密度的启示,形成适合东营密度发展的价值取向;对水城总体空间结构与资源禀赋的分析,形成基于城市结构的密度分区经验划分;通过对密度分区模型的影响条件因子进行GIS系统分析,形成密度分区模型划分;通过综合叠加修正,形成了密度分区规划模型,对总体城市设计在宏观上塑造合理有序的整体城市形态起到理性的支撑及控制与引导.

摘要： 研究了属性权重完全未知的直觉模糊多属性决策问题。先从局部考虑,建立一个目标规划模型来获得单个方案的最优权重;再从全局考虑,基于投影法提出了一种非线性的二次规划模型,获得系统最优权重;然后通过WA算子计算方案的综合属性值,进而通过得分函数得到方案排序。最后,通过算例表明方法的可行性与有效性。

摘要： 我国目前已进入了电子电器报废的高峰期，海量的电子垃圾如果得不到合理的处置，必将造成资源的浪费和二次污染。本文以深圳市为研究区域，主要对电视机、空调、洗衣机、冰箱和电脑五大类电器所产生的电子废弃物的回收网络进行了研究。结合深圳市的实际情况，采用估计模型和以社会保有量年度变化量为基础而修正过的市场供给模型和斯坦福模型，来预测每个回收点的报废量。建立了三层的回收网络混合整数规划模型，以现有的8个普通垃圾处理场作为回收处理中心的备选点,以成本最小化来选择最优的回收网络。

摘要： 研究具有模糊需求的车辆路径问题,针对具有不确定需求的单车辆单车场的车辆路径问题,建立了基于模糊可信性理论的多目标模糊机会约束规划模型,并提出了求解该问题的一种混合蚂蚁算法.同时,在最小化车辆预计行驶距离和额外行驶距离的目标下,通过试验验证了决策者主观偏好值的选取对决策结果的影响.

摘要： 风力发电、光伏发电等间歇性电源在电力系统中渗透率的不断提高对系统接纳能力和输电能力提出了更高的要求.输电系统规划时既要考虑尽可能具备接纳和输送间歇性电源的能力以充分利用清洁能源,又要避免输电容量冗余造成投资浪费.在此背景下,构造了一种计及间歇性电源接纳能力的输电系统规划两层模型.上层模型以投资成本最小化为目标确定输电系统规划方案;下层模型则以弃风惩罚与切负荷惩罚量之和最小为优化目标,在考虑了间歇性电源出力不确定性、负荷波动不确定性以及元件随机停运等不确定性情况下进行安全校验.其中,在模拟间歇性电源的发电出力时,考虑了相关的2个或以上大型并网风电场之间发电出力的相关性,以保证输电规划方案的适应性.之后,对上下层模型分别采用粒子群优化算法和商用线性规划求解器ILOGCPLEX进行迭代求解.最后,采用包含3个大型风电场的修改的巴西南部46节点系统对所发展的模型和求解方法进行了说明.

摘要： 本发明提供一种基于DSM模型的航线规划方法和规划装置，所述方法包括：获取待巡检区域的数字地表模型；在所述数字地表模型中，获取无人机的起飞点到无人机的目标点的移动路径；在所述数字地表模型中，获取与所述移动路径的水平坐标相同的模型点，并确定获取的所述模型点为第一路线点，获取各个所述第一路线点的高程数据；对各个所述第一路线点的高程数据由大至小进行排序，根据排列在前面预设数量的高程数据对应的第一路线点和预设的安全高度差，获得第二路线点；根据所述起飞点、各个第二路线点和所述目标点生成所述无人机的飞行航线。本发明可以规划出安全性高的航线，并且避免无人机盲目飞行过高而增加飞行负荷。

摘要： 本发明公开一种用于双离合变速器车辆的模型驱动车速规划和挡位规划控制方法，包括：计算发动机的最佳工作曲线；计算PoC策略，根据不同的红绿灯剩余时间和距离红绿灯的距离划分六种不同的速度和挡位控制策略：PoCG、PoCGE、FGR、PoCR、CST、Brk；S3：采用HILs台架试验和实车验证。本发明的优点是准确计算红绿灯工况下DCT车辆的最佳速度和挡位，提高了车辆的燃油经济性。

摘要： 本发明公开了一种基于两层电能替代规划模型的规划方法及算法框架，包括上层模型和下层模型，所述的上层模型首先对下层模型进行信息发布，下层模型在上层模型给定的信息下遵照自身利益做出相应的理性反应，然后上层模型再根据下层模型反馈的信息制定符合总体利益的决策，算法框架如下：设置初始参数并令优化求解下层模型；求解上层模型；计算F(x)，若与上一轮的F(x)差值绝对值小于预先设定的正数阈值ξ，则算法结束；否则，将xi反馈下层模型从第(2)步进行循环迭代，直到算法结束。本发明具有操作性强、连贯性好等优点。

摘要： 本公开提供一种基于非线性规划模型的投产规划系统，包括：分布式存储设备和分析设备，其中，分析设备所包括的处理器被配置为：获取生产记录信息；基于生产记录信息构建非线性规划模型；求解非线性规划模型并获得第一可行解；非线性规划模型包括满足工艺要求的约束条件和用于指示同一设备组压力均衡的目标函数，第一可行解用于指示投产规划。本公开还提供了投产规划方法和计算机可读存储介质，其提高了效率并能够减少设备空闲率。

摘要： 本发明公开了一种基于最优干扰规划模型的集群协同干扰规划方法，其实现步骤是：构建一个包含包括至少2部干扰机和1架任务飞机的集群协同系统，在集群系统下根据任务飞机的飞行距离以及干扰机对目标雷达的功率与干扰机距目标雷达距离的比值构建规划模型目标函数；采用多目标粒子群算法优化干扰规划模型的目标函数，产生最优解集，最优解集中每组参数对应其相应的干扰规划方案，得到关于每个干扰机空间位置、每个干扰机对雷达的功率分配以及任务飞机飞行航线的多种干扰规划方案。本发明提高了多部干扰机干扰雷达的干扰效果和干扰资源的利用效率。

摘要： 本公开提供了一种旅程规划模型的训练方法、旅程规划方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域，可应用于旅程规划等场景。具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本；执行以下训练步骤：从训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；基于选取的目标旅程样本和旅程请求样本中的时间预算信息，对初始旅程规划模型进行训练，得到训练后的旅程规划模型；响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。提高了旅程规划的效率。

摘要： 本发明提供一种吊装路径规划模型构建方法、吊装路径规划方法及起重机，吊装路径规划模型构建方法包括：建立起重机模型；基于当前作业场景和起重机模型，构建吊装系统位形空间模型，吊装系统位形空间模型包括起重机的上车数据和下车数据；针对吊装系统位形空间模型和上车数据，生成起重机的上车栅格图数据；针对吊装系统位形空间模型和下车数据，生成起重机的下车栅格图数据；利用A星算法，结合上车栅格图数据和下车栅格图数据，构建吊装路径规划模型，由于构建的吊装路径规划模型是基于上车栅格图数据和下车栅格图数据，使得通过将整个的路径划分为上车和下车两组，有效地降低了路径搜索时的数据量，提高了路径规划效率。

摘要： 本公开提供了一种路径规划模型的训练方法和路径规划方法、装置、设备、介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和计算机视觉领域，可应用于自动驾驶和机械生产等场景。训练方法的具体实现方案包括：采用编码网络对第一样本数据中的第一环境数据进行编码，获得第一环境数据的第一特征数据，该第一样本数据还包括第一实际路径数据；将第一特征数据输入深度强化学习网络，得到针对第一环境数据的预测路径数据；基于第一实际路径数据和针对第一环境数据的预测路径数据，对编码网络和深度强化学习网络进行训练。其中，编码网络是采用第二样本数据预训练得到的，第二样本数据包括第一样本数据所属的目标领域的数据及除目标领域外其他领域的数据。

摘要： 本发明实施例涉及强化学习技术领域，具体涉及路径规划模型的训练、路径规划方法、装置及电子设备，其中，所述训练方法包括：获取样本数据以及剩余决策次数，所述样本数据包括当前时刻的环境状态以及损失计算参数；将当前时刻的环境状态以及剩余决策次数输入路径规划模型，并利用剩余决策次数对路径规划模型预测结果中的非空动作进行约束，以输出当前时刻的执行动作并更新所述剩余决策次数，所述路径规划模型是基于强化学习模型建立的；根据当前时刻的执行动作以及损失计算参数进行损失函数的计算，并基于计算结果更新路径规划模型的参数，以确定目标路径规划模型。将决策次数作为约束条件，使得训练得到的目标路径规划模型能够应用在决策次数受限的场景下。

摘要： 本公开提供了一种基于自监督学习的路径规划模型训练方法、基于自监督学习的路径规划方法、设备和系统。该路径规划模型训练方法包括：基于第一场景的第一深度图组获取第一自监督标注图像，所述第一自监督标注图像包括所述第一场景内的第一初始路径，并且所述第一深度图组包括彼此对齐的第一彩色图像和第一深度图；以及基于所述第一深度图组、所述第一自监督标注图像、第一指定终点对路径规划模型进行训练。