CN116820060B - 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统 - Google Patents

一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116820060B
CN116820060B CN202311112685.4A CN202311112685A CN116820060B CN 116820060 B CN116820060 B CN 116820060B CN 202311112685 A CN202311112685 A CN 202311112685A CN 116820060 B CN116820060 B CN 116820060B
Authority
CN
China
Prior art keywords
processing
optimization
time
stations
optimization function
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311112685.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116820060A (zh
Inventor
宋帮平
邓全
周铁
王进
刘铨铃
冯海龙
李加青
赖俊秀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chaowang Industry Chengdu Co ltd
Original Assignee
Chaowang Industry Chengdu Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chaowang Industry Chengdu Co ltd filed Critical Chaowang Industry Chengdu Co ltd
Priority to CN202311112685.4A priority Critical patent/CN116820060B/zh
Publication of CN116820060A publication Critical patent/CN116820060A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116820060B publication Critical patent/CN116820060B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32252—Scheduling production, machining, job shop

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明公开了一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统，属于工业生产调度领域，其中方法包括：构建加工时间和待机时间的加工优化函数；构建加工物料运输时间和摆放位置的物料优化函数；结合加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据目标车间生产的质量要求，构建约束条件；采用了首粒子和从粒子的优化方式，对各优化函数进行求解，在满足产品质量要求的前提下，获得最优加工时间、最优待机时间和最优摆放位置，得到最优节能策略。本申请解决了现有技术中流水线生产过程中物料转移速度慢，车间能耗高的技术问题，达到了提高流水线生产过程中物料转移速度，降低车间能耗的技术效果。

Description

一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统
技术领域
本发明涉及工业生产调度领域，具体涉及一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统。
背景技术
厂区车间作为工业生产的基础，其能耗水平直接影响整个产业链的节能潜力。目前的车间节能方法主要是通过对某个工位的设备或技术参数的优化，来实现节能效果。但车间生产是一个复杂的系统工程，仅通过对某个工序或设备的优化难以实现车间整体的最佳节能方案。
发明内容
本申请通过提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统，旨在解决现有技术中中流水线生产过程中物料转移速度慢，车间能耗高的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统。
本申请公开的第一个方面，提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法，该方法包括：获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；基于M个工位的加工时间和待机时间，构建对M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；基于从N种加工物料的摆放位置移动物料至M个工位的时间，构建对N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；结合加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据目标车间生产的质量要求，构建约束条件；采用加工首粒子，根据加工优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据物料优化函数，对N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据节能优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，从粒子的调整步长小于加工首粒子和物料首粒子的调整步长；基于从优化结果，采用加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略。
本申请公开的另一个方面，提供了一种厂区车间节能策略优化设计系统，该系统包括：生产信息获取模块，用于获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；加工优化函数模块，用于基于M个工位的加工时间和待机时间，构建对M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；物料优化函数模块，用于基于从N种加工物料的摆放位置移动物料至M个工位的时间，构建对N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；节能优化函数模块，用于结合加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据目标车间生产的质量要求，构建约束条件；首粒子优化模块，用于采用加工首粒子，根据加工优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据物料优化函数，对N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；从粒子优化模块，用于采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据节能优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，从粒子的调整步长小于加工首粒子和物料首粒子的调整步长；最优节能策略模块，用于基于从优化结果，采用加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了构建结合工位加工时间、待机时间和物料摆放位置等多种因素的目标优化函数；在满足生产质量约束条件下，采用了首粒子和从粒子的优化方式对目标优化函数进行求解，得出工位加工时间、待机时间以及物料摆放位置的最优方案；将该最优方案应用于实际生产，实现对流水线整个生产过程的精细化计划和调度的技术方案，解决了现有技术中流水线生产过程中物料转移速度慢，车间能耗高的技术问题，达到了提高流水线生产过程中物料转移速度，降低车间能耗的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法可能的流程示意图；
图2为本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法中获取加工首优化结果可能的流程示意图；
图3为本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法中对综合调整步长进行调整计算可能的流程示意图；
图4为本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计系统可能的结构示意图。
附图标记说明：生产信息获取模块11，加工优化函数模块12，物料优化函数模块13，节能优化函数模块14，首粒子优化模块15，从粒子优化模块16，最优节能策略模块17。
具体实施方式
本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统。首先，构建工位的加工时间和待机时间以及物料的运输时间和摆放位置的优化函数；然后，采用首粒子和从粒子的优化方式对优化函数进行求解，在满足产品质量要求的前提下，获得工位加工时间、待机时间以及物料运输方案的最佳匹配方案；最后，将获得的最佳匹配方案应用于实际生产，制定精细化的生产计划和调度方案，对生产每个阶段的资源和时间进行准确调配，实现资源的最优利用和配置，达到降低总体能耗的目的。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计方法，该方法包括：
步骤S100：获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；
目标车间是指需要进行节能优化策略设计的车间；M是指目标车间内设置的用于完成不同加工步骤的工位总数，M为大于1的整数；N是指目标车间需要加工的各种物料的总数，N为大于1的整数。
首先，基于目标车间的实际生产情况，确定工位数M和加工物料种数N；其中，工位数M能够满足不同加工步骤的需要，加工物料种数N能够满足不同产品或零部件的加工需要。然后，对每个工位进行编号，确定其对应的加工内容。同时对每种物料进行分类，明确其用途。为后续分析每个工位的加工时间和待机时间以及每种物料的运输时间提供必要信息。最后，综合考虑目标车间的生产能力、产品结构等，确定满足生产要求的M个工位和N种加工物料。
通过获取工位数M和加工物料种数N，明确目标车间内各工位的功能和各物料的用途，为后续建立优化函数和实现优化算法奠定基础。
步骤S200：基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；
为了优化目标车间内各工位的加工效率及能耗，需要构建对各工位加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数。工位的加工时间指工位进行实际加工的时间，待机时间指工位处于待机状态的时间。合理设置工位的加工时间和待机时间，可以实现减少工位能耗的目的。因此，构建一个加工优化函数，通过调整工位的加工时间和待机时间，优化各工位的加工效率和能耗。
首先，根据目标车间M个工位的功能和加工内容，确定其标准的加工时间表和待机时间表。然后，分析M个工位的实际加工时间和待机时间，判断是否存在时间浪费的情况。其次，根据节能和加工质量的要求，确定加工时间和待机时间的取值范围及调整步长。最后，以各工位的加工时间、待机时间、加工质量和能耗作为评价指标，设置不同权重确定其在函数中的相对重要性，构建加工优化函数，以通过调整加工时间和待机时间来优化工位的加工效率和能耗，为后续M个工位的加工时间和待机时间的优化提供函数基础。
步骤S300：基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；
为了优化目标车间内各种加工物料的存储位置及其运输效率，构建对各种加工物料摆放位置进行调整的物料优化函数。加工物料的摆放位置指其存储位置，影响着物料运输至各工位的时间。合理设置加工物料的摆放位置，可以实现减少物料运输时间，提高物流效率，从而降低能耗。因此，构建物料优化函数，通过调整各种加工物料的摆放位置，优化物料运输效率和运输时间。
首先，根据目标车间生产的物料种类及其用量，确定标准的加工物料摆放位置。然后，分别分析N种加工物料从存储位置到达各工位的实际运输时间，判断是否存在时间浪费的情况。其次，根据节能和生产效率的要求，确定物料摆放位置的调整范围和步长。最后，以各种物料的存储位置、运输时间、运输距离和能耗作为评价指标，设置不同权重确定其在函数中的相对重要性，构建物料优化函数，以通过调整物料的摆放位置来优化物料的运输效率和运输时间，为后续N种加工物料的摆放位置优化提供函数基础。
步骤S400：结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据所述目标车间生产的质量要求，构建约束条件；
为了实现对目标车间整体节能效益的优化，结合加工优化函数和物料优化函数，构建出综合考虑工位加工效率、物料运输效率和能耗的节能优化函数。同时，根据目标车间的生产质量要求，建立相应的约束条件，保证生产质量不受影响。
加工优化函数和物料优化函数分别从工位加工和物料运输两个方面构建了优化模型。但是，工位加工效率、物料运输效率和能耗之间存在相互影响的关系，不可能孤立地进行优化。因此，通过节能优化函数将二者有机结合，实现车间整体节能效益的优化。首先，基于车间生产需求，确定工位加工和物料运输的权重，构建节能优化函数。其次，根据目标车间生产的产品质量要求，选择产品关键质量参数作为优化约束条件，限定其上下限范围。从而实现以节能优化函数为目标函数，加工时间、待机时间、物料摆放位置等为决策变量，产品质量要求为约束条件，对车间节能策略进行寻优。
步骤S500：采用加工首粒子，根据所述加工优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据所述物料优化函数，对所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；
为实现对目标车间内各工位加工时间与待机时间及各种物料摆放位置的优化，首先采用加工首粒子和物料首粒子分别进行加工优化和物料优化。加工首粒子和物料首粒子的调整幅度较大，可以实现初步的优化效果，获得加工首优化结果和物料首优化结果。
加工首粒子根据加工优化函数，以较大的步长调整各工位的加工时间和待机时间，实现对工位加工效率和能耗的初步优化，得到加工首优化结果。物料首粒子根据物料优化函数，以较大的步长调整各种物料的摆放位置，实现对物料运输效率和时间的初步优化，得到物料首优化结果。通过采用首粒子的大步长优化调整，可以快速达到初步优化效果；同时首粒子的优化结果为后续的从粒子提供了参考信息，从粒子可以在此基础上采用小步长不断迭代，达到进一步优化。
首先，确定加工首粒子和物料首粒子的修正量，并确定其最大修正次数。然后，对M个工位的加工时间、待机时间和N种加工物料的摆放位置进行修正，每次修正中M个工位的加工时间和待机时间根据加工优化函数修正，N种加工物料的摆放位置根据物料优化函数修正，得到加工首优化结果和物料首优化结果。最后，判断加工首优化结果与待机时间表以及物料首优化结果与物料摆放位置表的修正程度，如果满足优化条件，进行从粒子优化；否则继续采用加工首粒子和物料首粒子进行修正，直到达到预定要求或最大修正次数。最终获得加工首优化结果和物料首优化结果，为后续优化提供基础。
步骤S600：采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据所述节能优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间，以及所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，所述从粒子的调整步长小于所述加工首粒子和物料首粒子的调整步长；
当加工首优化结果和物料首优化结果基本满足优化条件后，为进一步提高目标车间的整体节能效益，采用从粒子按照节能优化函数进行优化。从粒子调整步长小于加工首粒子和物料首粒子，可以实现微调，进而达到更佳的优化效果。
首先，确定从粒子的修正量，修正量小于加工首粒子和物料首粒子，并确定从粒子的最大修正次数。然后，对M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置进行修正，每次修正中，M个工位的加工时间、待机时间和N种加工物料的摆放位置根据节能优化函数修正，得到从优化结果。最后，判断从优化结果是否达到预定要求，如果是，优化完成；否则，继续采用从粒子进行修正，直到达到预定要求或最大修正次数N2。
通过采用从粒子进一步优化M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料，在达到初步优化的基础上，采用小步长调整不断逼近最优，避免陷入局部最优，实现全局搜索并不断迭代，提高优化质量，最终获得系统整体节能效益更高的优化结果。
步骤S700：基于所述从优化结果，采用所述加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略。
为了获得目标车间最优的节能策略，基于从优化结果，继续采用加工首粒子和物料首粒子进行优化，持续迭代至收敛。最终获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个最优摆放位置，作为车间最优节能策略。
从优化结果为采用从粒子进行全局搜索和精细化所得到的优化方案，但可能仍未达到全局最优。为避免止步于局部最优，继续采用加工首粒子和物料首粒子进行优化，加工首粒子和物料首粒子具有较大的修正量，可以实现快速搜索，有利于跨过局部最优达到全局最优。通过不断迭代，逐步逼近全局最优解，当迭代结果的差异达到预定要求，或修正次数达到最大值时，迭代停止，此时的M个工位的加工时间、待机时间和N种加工物料的摆放位置即为最优节能策略。
首先，根据从优化结果，确定加工首粒子和物料首粒子的修正量，并确定最大修正次数。然后，对M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置进行修正，每次修正中M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置根据相应的优化函数进行修正。最后，判断各修正结果的差异是否达到收敛条件，如果是，获得当前的M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置，作为最优节能策略；如果否，继续采用加工首粒子和物料首粒子进行修正，直至达到收敛条件或最大修正次数。
通过在从优化结果的基础上，采用加工首粒子和物料首粒子继续搜索和优化，通过逐步逼近全局最优的方式，最终获得满足收敛条件的M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为目标车间的最优节能策略，从而提高流水线生产过程中物料转移速度，降低车间能耗。
进一步的，本申请实施例还包括：
步骤S210：构建的加工优化函数，如下式：
；
其中，L为加工适应度，和/>为权重，/>为第i个工位在加工时间为/>时的加工能耗，/>为第i个工位在待机时间为/>时的待机能耗，/>为第i个工位在加工时间和待机时间为/>和/>时的加工质量。
在一种优选的实施例中，采用加权综合评价法构建加工优化函数，以各工位的加工能耗、待机能耗和加工质量为评价指标，通过设置不同权重确定三者在函数中的相对重要性，实现对各工位加工时间和待机时间的优化，所构建的加工优化函数为：；其中，L为加工适应度，/>和/>为权重，/>为第i个工位在加工时间为/>时的加工能耗，反映工位加工效率的高低；/>为第i个工位在待机时间为/>时的待机能耗，反映工位资源利用效率的高低；/>为第i个工位在加工时间和待机时间为/>和/>时的加工质量，反映各工位加工后的产品质量水平，关系产品性能。
首先，测试计算获得每个工位的标准加工能耗和待机能耗/>，分别表示各工位在不同加工时间/>和待机时间/>下的能耗；然后，根据不同的不同加工时间/>和待机时间/>，进行试验生产，检测加工后的产品质量，建立各工位的加工质量函数；随后，采用专家评判法确定指标的权重/>、/>；将各工位的加工能耗/>、待机能耗/>和加工质量/>代入加工优化函数中，得到加工适应度L，综合反应M个工位在M个工位的加工时间和待机时间下的加工效率和产品质量水平。
进一步的，本申请实施例还包括：
步骤S310：构建的物料优化函数，如下式：
；
其中，为物料适应度，/>为根据需要使用第j种加工物料的m个工位使用第j种加工物料的量分配的权重，/>、/>、/>为第j种物料的摆放位置/>移动到需要使用第j种加工物料的m个工位的移动时间。
在一种优选的实施例中，采用加权综合评价法构建物料优化函数，以各种物料的移动时间和工位使用量为评价指标，通过设置不同权重确定二者在函数中的相对重要性，实现对各种物料摆放位置的优化，所构建的物料优化函数为，其中，/>为物料适应度，/>为根据需要使用第j种加工物料的m个工位使用第j种加工物料的量分配的权重，/>、/>、/>为第j种物料的摆放位置/>移动到需要使用第j种加工物料的m个工位的移动时间，反映物料运输效率的高低，工位使用量m反映工位的使用情况，小于或等于总工位量M。
首先，测试计算获得N种加工物料从存储位置至m个使用工位的移动时间，表示各种物料在不同存储位置下的运输效率，反映物流效率的高低。然后，采用专家评判法确定m个工位的权重/>。随后，将m个使用工位的移动时间和各工位对应的权重代入物料优化函数中，得到物料适应度D，综合反映各种物料在该方案下的运输效率和供应水平。
进一步的，本申请实施例还包括：
步骤S410：结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，如下式：
；
其中，为适应度，/>和/>为权重；
步骤S420：获取所述目标车间内所述M个工位进行加工的M个质量标准；
步骤S430：将所述M个工位的加工质量满足所述M个质量标准为所述约束条件。
在一种优选的实施例中，为了实现目标车间的整体节能优化，需要结合加工优化函数和物料优化函数构建节能优化函数。同时，根据目标车间的产品质量标准确定约束条件，保证产品质量不受影响。
加工适应度L和物料适应度D分别从工位加工和物料运输两方面影响车间能耗，采用专家评判法为这两方面确定各指标权重、/>，然后构建节能优化函数，该函数综合考虑工位加工效率和物料运输效率两个方面，获得一个反映车间整体节能效益的评价值FIT，值越大，效益越高，车间能耗越低。
根据目标车间生产的产品种类及特点，确定产品质量的主要影响因素，如产品关键尺寸、材料性能等。然后，根据产品质量影响因素以及行业标准等，确定每个工序的质量标准，包括产品质量参数的最高值、最低值等限定范围。随后，将各工序的质量标准综合，确定车间内M个工位的M个质量标准。之后，将获得的M个质量标准的质量参数的最高限值、最低限值等设定为约束条件的上下限。例如，如果选择产品密度作为质量约束条件，其上限可以设为行业标准的最高值，下限可以设为产品性能要求的最低值。
进一步的，如图2所示，本申请实施例还包括：
步骤S510：获取所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间，并获取在所述M个预设加工时间和M个预设待机时间下，所述M个工位的加工质量，计算获得预设加工适应度；
步骤S520：采用加工首粒子，按照加工调整步长，对所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间进行随机调整，获得M个第一加工时间和M个第一待机时间，并测试获取M个第一加工质量，计算获得第一加工适应度；
步骤S530：根据所述第一加工适应度和所述预设加工适应度，对所述加工调整步长进行调整，并继续进行调整优化，直到达到第一预设优化次数，将调整优化过程中加工适应度最高的M个加工时间和M个待机时间输出，作为所述加工首优化结果。
首先，测试获取各工位在标准加工条件下的加工时间和待机时间，得到M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间；然后，根据预设加工时间和预设待机时间进行试产，检测产品质量，构建各工位的加工质量；接着，将预设加工时间和预设待机时间以及加工质量代入加工优化函数，计算获得预设加工适应度。随后，确定加工首粒子的加工调整步长，决定了第一加工时间、第一待机时间与预设加工时间和预设待机时间的差异程度；之后，采用加工首粒子以加工调整步长对预设加工时间和预设待机时间进行调整，产生M个第一加工时间和M个第一待机时间。根据M个第一加工时间和M个第一待机时间进行试产，检测质量，获取M个第一加工质量，然后将M个第一加工时间、M个第一待机时间以及M个第一加工质量代入加工优化函数中，计算得到第一加工适应度。
然后，计算第一加工适应度与预设加工适应度的比值，反映M个第一加工时间、M个第一待机时间的优化效果。如果比值较大，表明修正效果良好，此时应减小加工调整步长，避免误入局部最优；如果比值较小，表明修正效果不佳，应增大加工调整步长，增强搜索效果。最后，采用修正后的加工调整步长，重新采用加工首粒子随机修正M个加工时间和M个待机时间，得到新一代的加工时间和待机时间，重复进行修正和比较，持续迭代至达到第一预设优化次数。输出迭代过程中加工适应度最高的第一加工时间表作为加工首优化结果，反映采用加工首粒子进行随机搜索后得到的M个工位的最优方案。
进一步的，本申请实施例还包括：
步骤S610：判断所述加工首优化结果的加工适应度是否大于所述预设加工适应度，以及判断所述物料首优化结果的物料适应度是否大于预设物料适应度，若是，则采用从粒子进行调整优化，若否，则继续采用所述加工首粒子和物料首粒子进行调整优化；
步骤S620：采用从粒子，按照综合调整步长，对所述加工首优化结果和物料首优化结果内的M个价格时间、M个待机时间和N种加工物料的摆放位置进行随机调整，获得第一从调整结果，其中，所述综合调整步长小于所述加工调整步长；
步骤S630：根据所述节能优化函数，计算获得所述第一从调整结果的第一适应度；
步骤S640：根据加工首优化结果和物料首优化结果，计算获得首优化适应度，结合所述第一适应度，对所述综合调整步长进行调整计算，并继续进行从调整优化，直到达到第二预设优化次数，将从调整优化过程中适应度最高的从调整结果输出，作为所述从优化结果。
当加工首优化结果和物料首优化结果基本满足要求后，为了进一步提高目标车间的节能效益，需要采用从粒子按照节能优化函数进行优化。从粒子调整步长小于加工首粒子和物料首粒子，可以实现微调，达到更佳的优化效果。
首先，判断加工首优化结果的加工适应度和物料首优化结果的物料适应度是否均大于各自的预设适应度。如果是，表明采用加工首粒子和物料首粒子获得的初步优化效果良好，采用从粒子进行进一步优化；如果否，表明初步优化效果不佳，继续采用加工首粒子和物料首粒子进行修正，再判断是否可以采用从粒子。然后，采用从粒子以综合调整步长在加工首优化结果和物料首优化结果的基础上随机修正，得到第一从调整结果，计算其第一适应度，并与首优化适应度比较，确定后续修正的方向和综合调整步长。最后，根据比较结果不断修正综合调整步长和采用从粒子随机修正，持续迭代至达到第二预设优化次数。输出迭代过程中适应度最高的从调整结果作为从优化结果。
进一步的，如图3所示，本申请实施例还包括：
步骤S641：计算所述第一适应度与所述首优化适应度的比值；
步骤S642：采用所述比值的倒数，对所述综合调整步长进行调整计算。
为了根据第一从调整结果与首优化结果的优化效果对后续优化进行指导，计算二者的适应度比值，并采用比值的倒数确定综合调整步长。其中，第一适应度反映采用从粒子进行随机修正得到的第一从调整结果的优化效果；首优化适应度反映采用加工首粒子和物料首粒子得到的首优化结果的优化效果，二者的比值能够反映从粒子这一轮修正的进步程度。
首先，计算第一适应度与首优化适应度的比值，比较两者的大小。然后，取比值的倒数作为修正系数。如果比值大于1，表明这一轮修正效果良好，修正系数小于1；如果比值小于1，表明这一轮修正效果欠佳，修正系数大于1。最后，将修正系数乘以综合调整步长，得出本轮修正的综合调整步长。
通过根据第一从调整结果与首优化结果的优化效果，采用二者适应度的比值实时修正综合调整步长，实现算法的精细控制。当修正效果良好时，减小步长以小步推进；当修正效果欠佳时，增大步长加强搜索，实现全局搜索，动态平衡算法的收敛速度和搜索效率，获得更优的结果，以提高流水线生产过程中物料转移速度，降低车间能耗的技术效果。
综上所述，本申请实施例所提供的一种厂区车间节能策略优化设计方法具有如下技术效果：
获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；基于M个工位的加工时间和待机时间，构建对M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数，为厂区车间节能优化提供基础；基于从N种加工物料的摆放位置移动物料至M个工位的时间，构建对N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数，为厂区车间节能优化提供基础；结合加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据目标车间生产的质量要求，构建约束条件，为寻找最优节能策略提供约束条件；采用加工首粒子，根据加工优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据物料优化函数，对N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据节能优化函数，对M个工位的加工时间和待机时间，以及N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，从粒子的调整步长小于加工首粒子和物料首粒子的调整步长；基于从优化结果，采用加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略，采用了首粒子和从粒子的优化方式，在满足生产质量约束条件下，对构建的优化函数进行求解，得到工位加工时间、待机时间和物料运输方案的最优匹配方案，达到了提高流水线生产过程中物料转移速度，降低车间能耗的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种厂区车间节能策略优化设计方法相同的发明构思，如图4所示，本申请实施例提供了一种厂区车间节能策略优化设计系统，该系统包括：
生产信息获取模块11，用于获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；
加工优化函数模块12，用于基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；
物料优化函数模块13，用于基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；
节能优化函数模块14，用于结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据所述目标车间生产的质量要求，构建约束条件；
首粒子优化模块15，用于采用加工首粒子，根据所述加工优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据所述物料优化函数，对所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；
从粒子优化模块16，用于采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据所述节能优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间，以及所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，所述从粒子的调整步长小于所述加工首粒子和物料首粒子的调整步长；
最优节能策略模块17，用于基于所述从优化结果，采用所述加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略。
进一步的，加工优化函数模块12包括以下内容：
基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数，如下式：
；
其中，L为加工适应度，和/>为权重，/>为第i个工位在加工时间为/>时的加工能耗，/>为第i个工位在待机时间为/>时的待机能耗，/>为第i个工位在加工时间和待机时间为/>和/>时的加工质量。
进一步的，物料优化函数模块13包括以下内容：
基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数，如下式：
；
其中，为物料适应度，/>为根据需要使用第j种加工物料的m个工位使用第j种加工物料的量分配的权重，/>、/>、/>为第j种物料的摆放位置/>移动到需要使用第j种加工物料的m个工位的移动时间。
进一步的，节能优化函数模块14包括以下执行步骤：
结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，如下式：
；
其中，为适应度，/>和/>为权重；
获取所述目标车间内所述M个工位进行加工的M个质量标准；
将所述M个工位的加工质量满足所述M个质量标准为所述约束条件。
进一步的，首粒子优化模块15包括以下执行步骤：
获取所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间，并获取在所述M个预设加工时间和M个预设待机时间下，所述M个工位的加工质量，计算获得预设加工适应度；
采用加工首粒子，按照加工调整步长，对所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间进行随机调整，获得M个第一加工时间和M个第一待机时间，并测试获取M个第一加工质量，计算获得第一加工适应度；
根据所述第一加工适应度和所述预设加工适应度，对所述加工调整步长进行调整，并继续进行调整优化，直到达到第一预设优化次数，将调整优化过程中加工适应度最高的M个加工时间和M个待机时间输出，作为所述加工首优化结果。
进一步的，从粒子优化模块16包括以下执行步骤：
判断所述加工首优化结果的加工适应度是否大于所述预设加工适应度，以及判断所述物料首优化结果的物料适应度是否大于预设物料适应度，若是，则采用从粒子进行调整优化，若否，则继续采用所述加工首粒子和物料首粒子进行调整优化；
采用从粒子，按照综合调整步长，对所述加工首优化结果和物料首优化结果内的M个价格时间、M个待机时间和N种加工物料的摆放位置进行随机调整，获得第一从调整结果，其中，所述综合调整步长小于所述加工调整步长；
根据所述节能优化函数，计算获得所述第一从调整结果的第一适应度；
根据加工首优化结果和物料首优化结果，计算获得首优化适应度，结合所述第一适应度，对所述综合调整步长进行调整计算，并继续进行从调整优化，直到达到第二预设优化次数，将从调整优化过程中适应度最高的从调整结果输出，作为所述从优化结果。
进一步的，从粒子优化模块16还包括以下执行步骤：
计算所述第一适应度与所述首优化适应度的比值；
采用所述比值的倒数，对所述综合调整步长进行调整计算。
综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本申请实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。
进一步的，综上所述的第一或第二可能不止代表次序关系，也可能代表某项特指概念，和/或指的是多个元素之间可单独或全部选择。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种厂区车间节能策略优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；
基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；
基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；
结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据所述目标车间生产的质量要求，构建约束条件；
采用加工首粒子，根据所述加工优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据所述物料优化函数，对所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；
采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据所述节能优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间，以及所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，所述从粒子的调整步长小于所述加工首粒子和物料首粒子的调整步长；
基于所述从优化结果，采用所述加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略；
其中，基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数，如下式：
其中，L为加工适应度，ω1和ω2为权重，Pi(xi)为第i个工位在加工时间为xi时的加工能耗，Wi(yi)为第i个工位在待机时间为yi时的待机能耗，Zi(xi,yi)为第i个工位在加工时间和待机时间为xi和yi时的加工质量；
基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数，如下式：
其中，D为物料适应度，为根据需要使用第j种加工物料的m个工位使用第j种加工物料的量分配的权重，/>为第j种物料的摆放位置Zj移动到需要使用第j种加工物料的m个工位内的第一个工位的移动时间；
结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据所述目标车间生产的质量要求，构建约束条件，包括：
结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，如下式：
FIT＝w1L+w2D；
其中，FIT为适应度，w1和w2为权重；
获取所述目标车间内所述M个工位进行加工的M个质量标准；
将所述M个工位的加工质量满足所述M个质量标准为所述约束条件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用加工首粒子，根据所述加工优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，包括：
获取所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间，并获取在所述M个预设加工时间和M个预设待机时间下，所述M个工位的加工质量，计算获得预设加工适应度；
采用加工首粒子，按照加工调整步长，对所述M个工位的M个预设加工时间和M个预设待机时间进行随机调整，获得M个第一加工时间和M个第一待机时间，并测试获取M个第一加工质量，计算获得第一加工适应度；
根据所述第一加工适应度和所述预设加工适应度，对所述加工调整步长进行调整，并继续进行调整优化，直到达到第一预设优化次数，将调整优化过程中加工适应度最高的M个加工时间和M个待机时间输出，作为所述加工首优化结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据所述节能优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间，以及所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，包括：
判断所述加工首优化结果的加工适应度是否大于所述预设加工适应度，以及判断所述物料首优化结果的物料适应度是否大于预设物料适应度，若是，则采用从粒子进行调整优化，若否，则继续采用所述加工首粒子和物料首粒子进行调整优化；
采用从粒子，按照综合调整步长，对所述加工首优化结果和物料首优化结果内的M个价格时间、M个待机时间和N种加工物料的摆放位置进行随机调整，获得第一从调整结果，其中，所述综合调整步长小于所述加工调整步长；
根据所述节能优化函数，计算获得所述第一从调整结果的第一适应度；
根据加工首优化结果和物料首优化结果，计算获得首优化适应度，结合所述第一适应度，对所述综合调整步长进行调整计算，并继续进行从调整优化，直到达到第二预设优化次数，将从调整优化过程中适应度最高的从调整结果输出，作为所述从优化结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，结合所述第一适应度，对所述综合调整步长进行调整计算，包括：
计算所述第一适应度与所述首优化适应度的比值；
采用所述比值的倒数，对所述综合调整步长进行调整计算。
5.一种厂区车间节能策略优化设计系统，其特征在于，用于实施权利要求1-4任意一项所述的一种厂区车间节能策略优化设计方法，所述系统包括：
生产信息获取模块，所述生产信息获取模块用于获取目标车间内进行生产的M个工位和N种加工物料，M和N为大于1的整数；
加工优化函数模块，所述加工优化函数模块用于基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数；
物料优化函数模块，所述物料优化函数模块用于基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数；
节能优化函数模块，所述节能优化函数模块用于结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，并根据所述目标车间生产的质量要求，构建约束条件；
首粒子优化模块，所述首粒子优化模块用于采用加工首粒子，根据所述加工优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整优化，采用物料首粒子，根据所述物料优化函数，对所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得加工首优化结果和物料首优化结果；
从粒子优化模块，所述从粒子优化模块用于采用从粒子，在加工首优化结果和物料首优化结果满足优化条件后，根据所述节能优化函数，对所述M个工位的加工时间和待机时间，以及所述N种加工物料的摆放位置进行调整优化，获得从优化结果，所述从粒子的调整步长小于所述加工首粒子和物料首粒子的调整步长；
最优节能策略模块，所述最优节能策略模块用于基于所述从优化结果，采用所述加工首粒子和物料首粒子，进行调整优化，持续进行调整优化，直到达到收敛条件，获得M个最优加工时间、M个最优待机时间和N个摆放位置，作为最优节能策略；
其中，加工优化函数模块包括以下内容：
基于所述M个工位的加工时间和待机时间，构建对所述M个工位的加工时间和待机时间进行调整的加工优化函数，如下式：
其中，L为加工适应度，ω1和ω2为权重，Pi(xi)为第i个工位在加工时间为xi时的加工能耗，Wi(yi)为第i个工位在待机时间为yi时的待机能耗，Zi(xi,yi)为第i个工位在加工时间和待机时间为xi和yi时的加工质量；
物料优化函数模块包括以下内容：
基于从所述N种加工物料的摆放位置移动物料至所述M个工位的时间，构建对所述N种加工物料的摆放位置进行调整的物料优化函数，如下式：
其中，D为物料适应度，为根据需要使用第j种加工物料的m个工位使用第j种加工物料的量分配的权重，/>为第j种物料的摆放位置Zj移动到需要使用第j种加工物料的m个工位内的第一个工位的移动时间；
节能优化函数模块包括以下执行步骤：
结合所述加工优化函数和物料优化函数，构建节能优化函数，如下式：
FIT＝w1L+w2D；
其中，FIT为适应度，w1和w2为权重；
获取所述目标车间内所述M个工位进行加工的M个质量标准；
将所述M个工位的加工质量满足所述M个质量标准为所述约束条件。
CN202311112685.4A 2023-08-31 2023-08-31 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统 Active CN116820060B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311112685.4A CN116820060B (zh) 2023-08-31 2023-08-31 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311112685.4A CN116820060B (zh) 2023-08-31 2023-08-31 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116820060A CN116820060A (zh) 2023-09-29
CN116820060B true CN116820060B (zh) 2023-12-05

Family

ID=88113124

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311112685.4A Active CN116820060B (zh) 2023-08-31 2023-08-31 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116820060B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103809506A (zh) * 2014-01-26 2014-05-21 西安理工大学 基于一维粒子群算法获得零件加工最优调度方案的方法
CN105843197A (zh) * 2016-05-26 2016-08-10 江南大学 基于教与学算法的离散制造车间静态调度优化系统
CN106959675A (zh) * 2017-03-21 2017-07-18 山东大学 一种面向流水车间的多目标调度优化方法
CN107909300A (zh) * 2017-12-12 2018-04-13 北京可视化智能科技股份有限公司 智能工厂管理平台和方法
CN110598941A (zh) * 2019-09-18 2019-12-20 河海大学常州校区 一种基于仿生策略的粒子群优化制造系统双目标排产方法
WO2022133330A1 (en) * 2020-12-18 2022-06-23 Strong Force Vcn Portfolio 2019, Llc Robot fleet management and additive manufacturing for value chain networks
CN115454005A (zh) * 2022-09-29 2022-12-09 河海大学常州校区 一种面向有限运输资源场景的制造车间动态智能调度方法及装置
CN116224926A (zh) * 2022-12-19 2023-06-06 同济大学 面向单件小批柔性制造车间的动态调度优化方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2022274234A1 (en) * 2021-05-11 2023-12-07 Strong Force Vcn Portfolio 2019, Llc Systems, methods, kits, and apparatuses for edge-distributed storage and querying in value chain networks

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103809506A (zh) * 2014-01-26 2014-05-21 西安理工大学 基于一维粒子群算法获得零件加工最优调度方案的方法
CN105843197A (zh) * 2016-05-26 2016-08-10 江南大学 基于教与学算法的离散制造车间静态调度优化系统
CN106959675A (zh) * 2017-03-21 2017-07-18 山东大学 一种面向流水车间的多目标调度优化方法
CN107909300A (zh) * 2017-12-12 2018-04-13 北京可视化智能科技股份有限公司 智能工厂管理平台和方法
CN110598941A (zh) * 2019-09-18 2019-12-20 河海大学常州校区 一种基于仿生策略的粒子群优化制造系统双目标排产方法
WO2022133330A1 (en) * 2020-12-18 2022-06-23 Strong Force Vcn Portfolio 2019, Llc Robot fleet management and additive manufacturing for value chain networks
CN115454005A (zh) * 2022-09-29 2022-12-09 河海大学常州校区 一种面向有限运输资源场景的制造车间动态智能调度方法及装置
CN116224926A (zh) * 2022-12-19 2023-06-06 同济大学 面向单件小批柔性制造车间的动态调度优化方法及装置

Non-Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
STUDY ON SOME OPTIMIZATION MODELS AND ALGORITHMS IN LOGISTICS SYSTEM;Zhao, Xin Pei;Shandong University;全文 *
加热炉—热轧区间生产计划与调度方法研究;胡邦国;中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑;全文 *
基于元胞机的大型机械构件生产车间柔性调度求解;陈勇;阮幸聪;王亚良;;浙江工业大学学报(第04期);全文 *
基于混合教-学算法的汽车装配线物料供应调度;周炳海;彭涛;;浙江大学学报(工学版)(第10期);全文 *
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法;张丽;王鲁;;现代电子技术(第07期);全文 *
姚俊萍 等.智能信息处理技术与应用研究.中国原子能出版社,2021,(第1版),全文. *
带阻塞限制的船舶分段生产流水线调度;郑永前;莫国锋;张骏;;计算机集成制造系统(第10期);全文 *
肖依永 等.工程优化----理论、模型与算法.北京航空航天大学出版社,2022,(第1版),全文. *
面向节能的铝工业生产调度问题模型与算法研究;印二威;中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑(第02期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116820060A (zh) 2023-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106959675B (zh) 一种面向流水车间的多目标调度优化方法
CN111310924B (zh) 一种考虑机床能耗的生产线缓冲区配置系统及方法
CN104679956B (zh) 考虑动态特性的高速压力机底座可靠性稳健设计方法
CN108921376B (zh) 一种智能配电网用电可靠性提升对象的优选方法及系统
CN110909912A (zh) 基于自适应误差反馈的园区电力系统净负荷组合预测方法
CN105652791A (zh) 订单驱动的离散制造过程能耗优化方法
CN105207253B (zh) 考虑风电及频率不确定性的agc随机动态优化调度方法
CN107392497A (zh) 一种基于改进遗传算法的车间调度系统及调度方法
CN112365029A (zh) 用于空调负荷预测的缺失值处理方法及空调负荷预测系统
CN107169631A (zh) 基于改进加权Voronoi图的有源配电网变电站规划方法
WO2021027449A1 (zh) 考虑非定尺订单规格柔性的热轧中厚板组板及板坯设计的方法及模型系统
CN110286588A (zh) 一种考虑能耗的装配线再平衡优化方法
CN109544006A (zh) 一种评价电动汽车充电站经济效益的方法
CN106650988B (zh) 一种高压配电网规划项目模糊组合优化方法
CN111275303A (zh) 主动配电网电压无功优化控制策略综合评价方法及系统
CN116820060B (zh) 一种厂区车间节能策略优化设计方法及系统
CN112330045A (zh) 一种基于K-medoids聚类分析方法的输电网线损评估与降损方法
CN113536694B (zh) 综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质
CN108108874A (zh) 一种基于正负靶心的灰靶模型的配电网综合评价方法
CN110048405A (zh) 基于电力弹簧的微电网能量优化方法
CN110705739B (zh) 一种新能源电站发电计划制定方法和系统
CN116683518A (zh) 计及低碳效益的配电网综合评估方法
CN116388291A (zh) 大电网新能源消纳能力计算方法、系统、装置及介质
CN111860700B (zh) 一种能耗分类方法、装置、存储介质及设备
CN112949177B (zh) 一种综合能源系统构建中的多优化目标赋权方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant