基于DPSA方法的江都四站单机组优化运行

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某数据机房气流组织模拟及运行优化

图８３＃空调机组停机时机房温度场
７４
暖通空调ＨＶ＆ＡＣ２０１５年第４５卷第３期
图６３＃空调机组压缩机出现故障而风机正常运行时机房温度场
图７３＃空调机组压缩机出现故障而风机正常运行时送风气流组织
２）３＃空调机组停机图８是３＃空调机组停机时机房的温度场分
布模拟图，图９是其送风气流组织模拟图。从图８可以看出，３＃空调机组停机的情况下，机房的整体温度有所上升，大部分区域在距地面１．８ｍ高度处的温度超过了２５ ℃，温度场分布比压缩机出现故障而风机继续运行的情况均匀一些。由于风量和冷量的下降，对设备发热量较大的Ａ列机柜会造成不良影响，部分机柜在１．０ｍ和１．８ｍ高度上的排风温度达到３０ ℃。从图９可以看出，３＃空调机组停机后，与压缩机出现故障而风机正常运转相比，风道的出风温度变化不大，相对来说运行较为安全。
下，机房整体温度上升，大部分区域温度在２４～２８ ℃ 之间，Ｄ列远端机柜附近的温度可达２８ ℃ 。从图７可以看出，３＃空调机组压缩机出现故障后出风温度明显上升，与进风温度基本相同，在２３～２６ ℃ 之间。回风气流组织与现有机房基本相同。

基于DPSA的梯级水库群优化调度

基于DPSA的梯级水库群优化调度马立亚;雷晓辉;蒋云钟;王浩【摘要】动态规划法是一种求解多阶段决策优化问题的常用方法,在水库优化调度计算中应用广泛.该方法最大的缺陷就是用于水库群优化调度时易出现“维数灾”问题.逐次逼近动态规划法(DPSA)可以有效克服这一问题,它采用逐次迭代逼近的思想,将一个多维问题分解为多个一维问题求解.本文以水库运行模拟模型为基础,建立了基于DPSA的梯级水库群中长期优化调度模型,以汉江上游梯级水库群为研究对象,选取发电量最大为目标,对各水库库容进行离散,从而求解水库优化运行过程,其结果对于水库优化调度运行具有指导意义.【期刊名称】《中国水利水电科学研究院学报》【年(卷),期】2012(010)002【总页数】6页(P140-145)【关键词】梯级水库群;优化调度;动态规划;逐次逼近【作者】马立亚;雷晓辉;蒋云钟;王浩【作者单位】中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京100038;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京100038;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京100038;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京100038【正文语种】中文【中图分类】TV697.11 研究背景水库优化调度对提高水能水资源利用效率，增强水库经济效益具有非常重要的作用。

梯级水库群优化调度问题是一个多维、具有多约束条件的、高度非线性的复杂优化问题[1]。

通过国内外学者的大量研究，现已形成几种较为成熟、应用较多的水库调度优化方法，其中动态规划（DP）法是水库调度中应用最广泛的方法之一。

动态规划是一种系统分析方法，主要用于解决多阶段决策过程的优化问题[2]，它可以将问题划分为多个阶段进行决策，进而求得整个系统的最优决策方案。

但是，动态规划法存在维数灾的缺点[3]，当参与计算的向量维数增加时，计算机存储量和计算复杂度也会急剧增加。

这使得动态规划法在梯级水库群优化调度求解时具有一定的局限性。

利用Spark大数据技术优化电力系统运营管理的研究

利用Spark大数据技术优化电力系统运营管理的研究随着电力系统规模的不断扩大和供需关系的动态变化，提高电力系统运营管理的效率和稳定性变得尤为重要。

在这个背景下，利用Spark大数据技术优化电力系统运营管理成为了一个值得研究和探索的课题。

首先，我们可以利用Spark大数据技术对电力系统进行实时监控和分析。

传统的电力系统监控方式往往是通过人工巡检来实现的，这种方式存在着工作量大、效率低、易出错等问题。

而利用Spark大数据技术，则可以将电力系统中的数据进行实时采集，并通过分布式计算和并行处理技术，对数据进行快速的分析和监控。

例如，我们可以利用Spark Streaming技术实时采集电力系统的数据，并通过Spark SQL技术进行数据分析和查询，从而实现对电力系统运行状态的实时监控和预警。

这样可以大大提高电力系统运营管理的效率和准确性。

其次，利用Spark大数据技术可以实现电力系统的智能化控制和优化调度。

电力系统中的各种设备和设施之间存在着复杂的关联关系，例如发电机组、变电站、输电线路等。

传统的电力系统调度往往是基于经验和规则进行的，这种方式存在着人为因素较大、效率低下等问题。

而利用Spark大数据技术，则可以将电力系统中的各种数据进行集中存储和分析，并通过机器学习和数据挖掘等技术，对电力系统的运行状态进行实时诊断和预测，从而实现电力系统的智能化控制和优化调度。

例如，我们可以通过Spark机器学习库中的分类算法和聚类算法，对电力系统中的各种设备进行自动分类和分组，并根据设备的状态和负荷情况，对电力系统的调度进行智能化优化，从而提高电力系统的运行效率和稳定性。

此外，利用Spark大数据技术可以实现电力系统的故障检测和故障排除。

电力系统中的各种设备和设施存在着故障风险，例如输电线路的短路、变压器的过载等。

传统的故障检测和故障排除一般是通过人工巡检和维修来实现的，这种方式存在着工作量大、效率低下等问题。

而利用Spark大数据技术，则可以通过对电力系统中的数据进行实时采集和分析，提前发现设备的故障征兆，并通过数据挖掘和模式识别等技术，对故障进行定位和排除。

江都站不同型号机组叶片全调节优化运行效果分析

２ＪａｇｕＳｒｅｉｇ＆ＤｅｉｎＩｓｔｔｏｔｒＲｓｕｃｓＣ．Ｌｔ．Ｙｎｚｏ２０９ｈｎ）．ｉｎｓｕｖｙｎｓｇｎｔｕｅｆＷａｅｅｏｒｅｏ，ｄ，ａｇｈｕ２５０，Ｃｉａｉ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｃｏｒｉｇｔ５ｃｍｂｎｔｏｃｍｅｆｄｆｅｅｔｔｅｐｍｐｎｄｆｅｅｔｄｉｙａｅａｅｌｆｓａｄｏｅａｉｎｌａｓｉｉｎｄｕＰｕｐｎｔ — ｃｄｎｏ４ｏｉａｉｎｓｈｅｓｏｉｒｎ —ｙｐｕｓｉｉｒｎａｌ－ｖｒｇｉｎｐｒｔｏｄＪａｇｍｉｇＳａｆｔｏｎ
ｒｓｏｄｎｅｕｔｆｃｎｅｉｎｌｏｅａｉｎｅｐｎｉｇｒｓｌｓｏｏｖｎｔａｐｒｔｏ．Ｔｈｅａｅｎｔｅｕｉｅｅｇｙｃｎｓｍｐｉｎｃｓ，ｔｅｐｐｒｇｖｓｃｍｐｒｓｎａｌｉｏｈｆｅｔｏｎｂｓｄｏｈｎｔｎｒｏｕｔｏｏｔｈａｅｉｅｏａｉｏｎａｙｓｓｆｔｅｅｆｃ
（．州大学水利科学与工程学院，苏扬州２５０；．苏省水利勘测设计研究院有限公司，苏扬州２５０）１扬江２０９２江江２０９
摘要：以单机组运行耗电费用最小为目标函数，用动态规划法，江都站不同型号机组、同日平均扬程、同运行采对不不
ｏｉｅｅｔｙｅｐｍｐｌｄ－ｄｕｔｇｏｔｚｔｎｏｅａｉｎｈｏｃｕｉｎａｆｒｅｉｏｋｎｒｐｉｚｔｎｒｓａｃｆｕｉｇｆｆｒｎｐｕｓｎｂａｅａｊｓｉｐｉａｉｐｒｔ，ｔｅｃｎｌｓｓｃｎｏｆｃｉｎｍａｉｇｆｔａｉｅｅｒｈｏｍｐｎｄｆｔｉｎｍｉｏｏｏｅｄｓｏｏｍｉｏｐ

基于工况划分的火电机组运行多目标优化

基于工况划分的火电机组运行多目标优化叶灵芝;贾立;宋鸣程【摘要】针对火电机组运行优化过程中存在的工况变化大和目标参数最优值冲突的问题,提出了基于工况划分的火电机组运行多目标优化的方法.首先,根据机组的外部约束条件,提出了适用于工况划分的K-means改进算法,通过对初始聚类数K值和初始聚类中心的选择进行优化,得到快速、合理的机组负荷和煤质情况的工况划分结果.进而,采用多目标优化方法协调经济性指标和环保性指标的最优解,通过将NSGA-Ⅱ与理想点法结合,并使用新相似度度量方法,得到性能指标最优的运行参数.以某300 MW机组历史运行数据为试验对象,进行基于工况划分的火电机组运行多目标优化研究.仿真结果表明,所提出的K-means优化算法更快速、高效,得到的划分结果也更合理;划分后的每一工况的多目标优化结果也为实时操作提供了具体的优化运行指导.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】6页(P25-30)【关键词】电站运行优化;工况划分;数据挖掘;K-means算法;运行参数;多目标优化;理想点法;NSGA-Ⅱ【作者】叶灵芝;贾立;宋鸣程【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072【正文语种】中文【中图分类】TH390 引言火电机组运行优化是提高热力设备甚至整个电厂效率的重要手段。

运行优化的目标值反映了当前工况下机组所能达到的最佳参数，为操作人员提供了重要的指导信息[1-2]。

然而，在实际运行过程中，国内电站机组普遍存在负荷和工况变化大的问题[3]；同时，运行优化的目标也根据实际需求不同而变化。

在机组运行优化过程中，机组的运行效率和降低污染物排放的最优解相互冲突，提高电站机组效率常常以牺牲环境为代价[4]。

本文研究了基于工况划分的火电机组运行多目标优化问题，提出改进的K-means 算法，对电站历史数据进行工况划分，并采用多目标优化方法协调电厂经济指标与环保指标的冲突问题。

江都四站站内多机组变角优化运行方式研究

Ｍａｖ２Ｏ１０
江都四站站内多机组变角优化运行方式研究
张礼华 ¨ ，程吉林，张仁田，龚懿
（．扬州大学水利科学与工程学院，江苏扬州２５０；１２０９
２．江苏省水利勘测设计研究院有限公司，江苏扬州２５０）２０９
其中厂表示１ｄ运行总电费（万元）ｖ（为第ｉ；ｑ）时段单机组流量，当扬程、速一定时，机组流量转单
ｑ）叶片安放角（的函数，确定方式可参见文献［１；为第ｉ时段水泵机组开机台数；ｖ（是）其１］ｍ为１ｄ分割的运行时段，根据峰谷电价划分；ｈ为第ｉ时段的平均扬程（；ｔ为第ｉ段划分的ｍ）Ａ时
中图分类号：ＴＶ７６５文献标志码：Ａ文章编号：１００７—８４２１）２—０７２Ｘ（００００５—０４
作为正在进行中的南水北调工程源头泵站的江都四站，如何确定其优化运行方式具有重要的现
．
厂 ∑ ｉ一ｎ鬯ｍ
△… Ｃ
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ｑＯ） ≥ Ｗ。ｙ（ｉｍｉ，
ｑ。 ≤ ｑ（ｙ… ｖ）≤
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基于E-DEA模型的长江干线集装箱港口江海直达运输适应性分析

基于E-DEA模型的长江干线集装箱港口江海直达运输适应性分析随着全球经济一体化的不断深入，海运在国际货物运输中扮演着越来越重要的角色。

作为我国长江经济带的重要组成部分，长江干线集装箱港口承担着向上连接内陆省市和向下面向长江口地区的双向运输任务。

长江干线集装箱港口的发展对于长江经济带的发展和国际贸易的顺畅进行具有重要意义。

由于我国长江干线集装箱港口江海直达运输的技术和模式相对滞后，直达运输的适应性与效率也存在一定的问题。

深入分析长江干线集装箱港口江海直达运输的适应性，并提出相应的改进策略，对于推动长江干线集装箱港口的发展具有一定的现实意义。

本文通过对长江干线集装箱港口江海直达运输的适应性进行分析，采用E-DEA模型探究其在技术效率、规模效率和综合效率方面的问题，并提出相应的对策建议，以期为长江干线集装箱港口的改进提供参考。

一、长江干线集装箱港口江海直达运输的现状长江干线集装箱港口作为长江经济带的重要组成部分，极大地促进了我国内陆省市的对外贸易。

由于长江干线集装箱港口与外部海运的接驳方式较为落后，大多采用多式联运的方式进行江海直达运输，这使得成本较高、效率较低，难以满足日益增长的货物运输需求。

长江干线集装箱港口的江海直达运输还存在着航道水深不足、港口装卸设备陈旧、信息化水平不高等问题，这些问题严重制约了长江干线集装箱港口的发展与竞争力。

由于长江干线集装箱港口的江海直达运输模式尚未形成规模化和标准化，因此长江干线集装箱港口的江海直达运输采用的技术设备、管理体系等各方面存在着较大的差异，这也进一步减低了其运输效率、提高了成本，使得长江干线集装箱港口难以与外部港口竞争。

1. 技术效率分析技术效率是衡量产出与投入资源利用效率的指标，也是评价企业生产经营水平的重要指标。

采用E-DEA模型，可以对长江干线集装箱港口的江海直达运输的技术效率进行测度和分析。

针对长江干线集装箱港口江海直达运输的技术效率问题，可以从运输船舶的装备水平、航道建设水平、港口装卸设备水平等方面进行评估和分析，找出技术效率较低的原因。

基于JAVA的DPS快印智慧管理系统的设计与实现

基于JAVA的DPS快印智慧管理系统的设计与实现一、选题的背景和意义随着科技的发展，越来越多的企业开始利用信息技术来提升企业的管理水平和生产效率。

DPS快印智慧管理系统是一种基于Java技术的管理系统，可以有效地帮助企业进行信息化管理和生产控制。

该系统的建设可以帮助企业提高工作效率，减少人工错误，降低运营成本，提升产品质量，增强市场竞争力。

通过DPS快印智慧管理系统，企业可以方便地对各种业务数据进行实时监控、分析和预测，以便更好地把握市场动态，做出更加明智的决策。

此外，该系统还可以帮助企业加强内部管理，规范业务流程，提升员工的工作效率和工作质量，促进企业的持续健康发展。

因此，基于Java的DPS快印智慧管理系统的研究和开发具有重要的理论价值和实践意义，对于推动企业信息化进程，提高企业管理水平和生产效率，具有积极的促进作用。

二、研究现状及发展趋势Java是一种广泛使用的编程语言，应用领域非常广泛，其中包括企业级应用程序开发、Web应用程序开发、移动应用程序开发等。

在企业管理软件中，Java也被广泛应用。

目前，有很多基于Java的企业管理软件在市场上销售，例如SAP、Oracle、IBM等公司的产品。

这些产品功能强大，能够满足企业的各种需求。

然而，由于它们的价格昂贵，很多中小企业难以承受。

另外，随着云计算和大数据技术的发展，越来越多的企业开始考虑使用云端的企业管理软件。

这种软件可以根据企业的实际需求进行定制，并且可以根据企业的业务发展情况动态调整功能。

在未来，基于Java的企业管理软件可能会更加智能化和个性化。

例如，通过人工智能技术，软件可以自动分析企业的业务数据，提供预测性建议；通过区块链技术，软件可以保证企业的业务数据的安全性和可信度。

此外，随着物联网技术的发展，未来的企业管理软件也可能会支持更多的设备连接和数据交互。

总的来说，基于Java的企业管理软件有着广阔的应用前景和发展趋势。

作为一名计算机专业的学生，我们应该积极学习和掌握相关的技术和知识，以适应这个快速发展的行业。

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基于ＤＳＰＡ方法的江都四站单机组优化运行
张礼华，程吉林，张仁田，仇锦先一，龚懿’
（Ｉ扬州大水刊科学：学院，江苏扬州２５０２ｊ２０９；江苏省水利勘测设计研究院有公ｒ，江苏扬州２５０２０９）
摘
要：出了考虑峰谷电价与水位变幅等因素的水泵叶片全调节与变频变速组合优化（提以下
简称组合优化）运行的动态规划数学模型，日开机运行总耗电费用最小为目标函数，时段水以各泵开机的叶片安放角和机组转速为决策变量，定时段内抽水总量为约束条件，过动态规划逐规通
ＺａｇＬｈａ，ｈｎｉｎ，ｈｎｅｔｎ一ｉＪｘａＧｎｉｈｎｉｕＣｅｇＪｉＺａｇＲｎｉ，Ｑｕｉｉｎ，ｏｇＹ。ｌａｎ
（．ｏｅｅｏｙｒｕｉＳｉｃｎｎｉｅ，ｌ，ａｇｈｕＵｉｒｉ，ａｇｈｕＪａｇｕ２５０Ｃｉａ２ＪａｇｕＳｒｅｉｇＤｓｇ１ＣｌｇｆｄａｌｃｅｅａｄＥｇｅ．ＹｎｚｏｎｖｓｙＹｎｚｏ，ｉｎｓ２０９，ｈｎ；ｉｓｕｖｙｎ＆ｅｉｌＨｃｎｎ『ｇｅｔｎｎ
次逼近法（ＤＳ确定最优解．江都四站为例，即ＰＡ）以对单机组组合优化运行与定桨恒速运行进行了比较分析．结果表明，在典型潮位过程（２月至２月份平均潮位过程）设计日均扬程（．１，７８～
３８ｍ）机组以１０，０．，０％８％和６％总水量（组额定运行时的水量）为约束时，Ｏ机作组合运行优化
ｃｎｕｔｏｏｔｏａｌｐｒｔｏｏｓｍｐｉｎｃｓｆｄｉｏｅａｉｎ．Ｔｈｅｉｉｎｖｒａｌｓｗｅｅｔｅｓｔｎｌｄｎｌｎｒｔｔｎｌｙｅｄｃｓｏａｉｂｅｒｈｅｔｇｂａｅａｇｅａｄｏａｉａｉｏ
ｌｅｅｅｔｋｎｉｃｏｎｈｄ１ｈｂｅｔｅｆｎｔｎｗｓｏｔｋｎｌｌｃｉｉｎｒｙｅｌｗｒａｅａｃｕｔｎｔｅｍｏｅ．Ｔｅｏｊｃｖｕｃｏａｅｍｉｉｅｔｃｔｅｅｇｖｓｎｉｉｉｔａｍａｅｒｙ
结果与定桨恒速运行相比，虑峰谷电价时可节省电费０９％～３．０，考．９５０％不考虑峰谷电价时可节省电费Ｏ２％～ｌ．３优化效果良好，．６７２％．为南水北调泵站优化运行提供了新的思路．关键词：泵站；叶片调节；变速；动态规划逐次逼近法；化优中图分类号：２７９Ｖ７文献标志码：文章编号：１７￥７．；Ｔ６５Ａ６４—８３（００００３０５０２１）５— ４９— ５
● 排灌机械工程学报
翻＿一ＪｕｎｌｏａｎｇｎｒｉａｉｎＭａｈｎｒｎｉｅｒｎｏｒａｆＤｒｉａｅａｄＩｒｇｔｏｃｉｅｙＥｇｎｅｉｇ
ｌ１第．．Ｎ ● Ｖ２－０卷８ｏ－５
ＩｓｉｔｆＷａｅｔｓｕｃｓＣｏＬｄｎｔｕｅｏｔｒＰｅｏｒｅ．ｔ．，Ｙａｇｈｕ，Ｊａｇｕ２５０ｔｎｚｏｉｎｓａｉｌｍｄｌｃｍｉｅｐｉａｏｅｔｎｗｔａｊｓｂｅｂａｅａｄｖｒｂｅｓｃ：Ｐｍｔｍｔａｏｅｏｂｎｄｏｔｌｐｒｉｉｄｕｔｌ—ｌｄｎａｉｌｒｈｃｍａｏｈａａ
ｓｅｄｗａｐｅｅｔｄ．Ｔｈｐｅｋｖｌｅｅｅｔｉｉｐｉｅｎｓｔｏｌｖｌｌｕｔａｉｎｆｅｔｄｙｉａｐｅｓｒｓｎｅｅａ — ａｌｙｌｃｒｃｔｒｃｓａｄｕｃｉｎｅｅｆｃｕｔｏａｃｅｂｔｄｌｙ
ｓｅｄｏｕｐｕｉｉａｈｔｍｅｐｒｏｎｈｏｓｒｉｔｃｎｉｉｎｒｔｒｖｌｍｅｕｐｄｉｉｅｐｅｆｐｍｎｔｎｅｃｉｅｉｄａｄｔｅｅｎｔａｎｏｄｔｓｗｅｅｗａｅｏｕｓｐｍｅｎｇｖｎｏｔｅ．ＴｐｔｚｔｎｍｅｈｄＤＰＳｗａｐｉｄｔｏｖｈｐｔａｐｒｔｎｍｏｅ．ＯｎｃｓｓｉｓｈｅｏｉａｉｔｏｍｍｉｏＡｓａｐｌｏｓｌｅｔｅｏｉｌｏｅａｉｄｅｍｏｅａｅｗａ
ＤＰＳｍｅｈｏｂｓｄｏｔｍａｐｒｔｏｆｓｎｌｕｐｕｉｆｒＡｔｄ－ａｅｐｉｌｏｅａｉｎｏｉｇｅｐｍｎｔｏ
ＪａｇｕＮｏ４Ｐｍｐｎｔｔｎｉｎｄ．ｕｉｇＳａｉｏ