有机玻璃东莞网站建设技术支持9377霸主传奇网页版

有机玻璃东莞网站建设技术支持,9377霸主传奇网页版,光伏电站建设的行业网站,怎么自己办网站✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、研究背景与意义在全球 “双碳” 目标碳达峰、碳中和的大背景下能源系统的清洁化、低碳化转型已成为必然趋势。综合能源系统Integrated Energy System, IES作为一种整合了电力、热力、天然气、冷能等多种能源形式的新型能源系统能够实现不同能源之间的互补与协同优化是推动能源系统零碳转型的关键载体。综合能源系统零碳优化调度旨在通过科学的调度策略在满足用户多元化能源需求的前提下最大限度地提高可再生能源的消纳率减少化石能源的消耗降低系统的碳排放强度最终实现系统的零碳运行。其研究意义主要体现在以下几个方面助力 “双碳” 目标实现通过优化调度可有效提升综合能源系统中风能、太阳能等可再生能源的利用率减少对传统化石能源的依赖从而降低能源系统的整体碳排放为国家 “双碳” 目标的达成提供重要支撑。提高能源利用效率综合能源系统零碳优化调度能够打破不同能源子系统之间的壁垒实现能源的梯级利用和协同供应避免能源的浪费显著提高能源系统的整体利用效率。保障能源系统安全稳定运行在高比例可再生能源接入的情况下综合能源系统面临着更大的不确定性和波动性。合理的零碳优化调度策略可以通过多能源互补、储能设备调节等手段平抑可再生能源出力的波动保障能源系统的安全稳定运行。促进能源市场发展零碳优化调度涉及到多种能源的生产、传输、消费和交易其研究成果能够为能源市场的设计和运营提供理论支持推动多元化能源市场的形成和发展提高能源资源的配置效率。二、综合能源系统的构成与特点一系统构成综合能源系统通常由能源生产单元、能源转换单元、能源存储单元、能源传输与分配单元以及能源消费单元等部分组成各部分协同工作实现能源的高效供应与利用。能源生产单元包括传统化石能源发电如燃煤发电、燃气发电、可再生能源发电如风力发电、太阳能光伏发电、水力发电、生物质能发电等是综合能源系统的能源来源。能源转换单元主要负责将一种形式的能源转换为另一种形式的能源以满足不同用户的需求。常见的能源转换设备有燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机、电锅炉、热泵等。例如燃气轮机发电过程中产生的余热可以通过余热锅炉产生蒸汽用于供暖或驱动吸收式制冷机进行制冷电锅炉可以将电能转换为热能用于供暖。能源存储单元由于可再生能源出力具有间歇性和波动性能源存储单元在综合能源系统中起着至关重要的作用。它能够在能源供应过剩时储存能源在能源供应不足时释放能源实现能源的削峰填谷。能源存储单元主要包括电能存储如蓄电池、超级电容器、抽水蓄能、热能存储如热水储罐、相变储能装置、天然气存储如地下储气库、LNG 储罐等。能源传输与分配单元负责将能源从生产单元输送到消费单元包括电力传输与分配网络如输电线路、配电变压器、配电网、热力管网如蒸汽管网、热水管网、天然气管网如输气管道、配气站等。这些管网系统相互连接形成了综合能源系统的能源传输骨干网络。能源消费单元是综合能源系统的能源需求侧包括工业用户、商业用户、居民用户等。不同类型的用户对能源的品种、质量和数量有着不同的需求例如工业用户可能需要大量的电力、热力和天然气用于生产过程商业用户主要需要电力、冷能和少量热力用于照明、空调和办公设备居民用户则主要需要电力、热力用于日常生活。二系统特点多能互补性综合能源系统整合了多种能源形式不同能源之间具有互补性。例如风能和太阳能的出力受天气影响较大具有间歇性和波动性但燃气发电可以根据负荷需求灵活调整出力能够弥补风能和太阳能出力的不足在冬季供暖期电力负荷和热力负荷均较高此时可以通过电锅炉将电能转换为热能或者利用燃气轮机的余热进行供暖实现电力和热力的协同供应。耦合性强综合能源系统中的各个子系统如电力系统、热力系统、天然气系统之间存在着紧密的耦合关系。一方面能源转换设备使得不同能源之间可以相互转换例如燃气发电将天然气能源转换为电能电锅炉将电能转换为热能从而实现了不同能源子系统之间的能量耦合另一方面不同能源子系统的运行状态相互影响例如电力系统的负荷变化会影响燃气轮机的出力进而影响天然气系统的流量和压力热力系统的供热量变化也会影响电锅炉的耗电量从而影响电力系统的负荷。不确定性高综合能源系统的不确定性主要来源于两个方面一是可再生能源出力的不确定性风能、太阳能等可再生能源的出力受风速、光照强度、温度等自然因素的影响较大难以准确预测二是能源负荷的不确定性能源负荷受季节、天气、用户行为等多种因素的影响也具有一定的波动性和随机性。这些不确定性给综合能源系统的优化调度带来了很大的挑战。环保性与经济性的双重诉求在零碳目标的要求下综合能源系统需要注重环保性尽量减少碳排放同时作为一种能源供应系统其运行还需要考虑经济性降低能源供应成本提高系统的经济效益。因此综合能源系统的优化调度需要在环保性和经济性之间寻求平衡实现两者的协同优化。三、综合能源系统零碳优化调度的目标与约束条件一优化目标综合能源系统零碳优化调度的目标是多维度的需要综合考虑环保、经济、能源利用效率等多个方面的因素具体包括以下几个主要目标零碳排放目标这是综合能源系统零碳优化调度的核心目标。通过优化调度策略最大限度地减少系统的碳排放最终实现系统的零碳运行。通常可以采用碳排放总量最小化作为量化指标即通过合理安排化石能源发电设备的出力、提高可再生能源的消纳率、利用碳捕集与封存Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS技术等手段使系统在运行过程中产生的碳排放量达到最低甚至为零。经济性目标在实现零碳排放的前提下需要考虑系统的经济性降低系统的运行成本。系统的运行成本主要包括燃料成本如煤炭、天然气的采购成本、购电成本从外部电网购电的费用、储能设备的运行维护成本、能源转换设备的运行维护成本等。经济性目标通常可以用系统的总运行成本最小化来表示。能源利用效率目标提高能源利用效率是综合能源系统的重要目标之一。通过优化能源的生产、转换、传输和消费过程减少能源的损失和浪费提高能源的综合利用效率。能源利用效率可以用能源综合利用效率、余热回收效率等指标来衡量目标是使这些指标达到最大值。供电可靠性目标供电可靠性是能源系统运行的基本要求之一。在综合能源系统零碳优化调度中需要确保系统能够持续、稳定地向用户供应电力避免因可再生能源出力波动、设备故障等原因导致供电中断。供电可靠性可以用供电可靠率、平均停电时间等指标来衡量目标是使这些指标满足规定的要求。四、综合能源系统零碳优化调度的关键技术一可再生能源出力预测技术可再生能源如风能、太阳能的出力具有间歇性、波动性和随机性准确的出力预测是综合能源系统零碳优化调度的前提和基础。通过对可再生能源出力进行预测可以为调度人员提供可靠的能源供应信息合理安排其他能源的生产和储能设备的充放电计划提高可再生能源的消纳率减少系统的碳排放。可再生能源出力预测技术主要包括基于物理模型的预测方法、基于统计模型的预测方法和基于机器学习的预测方法。基于物理模型的预测方法该方法基于可再生能源发电的物理原理结合气象数据如风速、风向、光照强度、温度、湿度等来预测可再生能源的出力。例如对于风力发电物理模型通过计算风轮的捕获功率、传动系统的效率、发电机的效率等参数结合风速预测数据来预测风电机组的出力对于太阳能光伏发电物理模型通过计算太阳辐射强度、光伏组件的转换效率、温度系数等参数结合光照强度和温度预测数据来预测光伏机组的出力。基于物理模型的预测方法具有理论基础扎实、可解释性强的优点但需要准确的气象数据和详细的设备参数且计算复杂度较高适用于中长期预测。基于统计模型的预测方法该方法通过分析历史出力数据和相关影响因素如气象数据、时间序列数据之间的统计关系建立预测模型来预测可再生能源的出力。常见的统计模型包括时间序列分析模型如自回归移动平均模型 ARMA、自回归积分移动平均模型 ARIMA、回归分析模型如线性回归、非线性回归等。例如ARIMA 模型通过对历史出力时间序列进行差分处理消除序列的趋势性和季节性然后建立自回归和移动平均模型来预测未来的出力。基于统计模型的预测方法具有计算简单、数据要求较低的优点但对数据的依赖性较强当历史数据不足或数据分布发生变化时预测精度会受到影响适用于短期预测。基于机器学习的预测方法随着人工智能技术的发展基于机器学习的预测方法在可再生能源出力预测中得到了广泛的应用。该方法通过构建机器学习模型如人工神经网络 ANN、支持向量机 SVM、随机森林 RF、梯度提升决策树 GBDT、长短期记忆网络 LSTM 等利用大量的历史数据包括出力数据、气象数据、时间数据等对模型进行训练从而实现对可再生能源出力的预测。例如LSTM 网络具有记忆长短期信息的能力能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系在可再生能源出力预测中表现出较高的预测精度。基于机器学习的预测方法具有自适应能力强、预测精度高的优点但需要大量的训练数据和较高的计算资源适用于不同时间尺度的预测。为了进一步提高可再生能源出力预测的精度目前研究趋势是将多种预测方法进行融合形成混合预测模型。例如将物理模型与统计模型相结合利用物理模型提供的先验知识来改进统计模型的预测性能将机器学习模型与时间序列模型相结合充分发挥机器学习模型的非线性拟合能力和时间序列模型的时序分析能力。同时随着大数据、云计算、物联网等技术的发展可再生能源出力预测技术也朝着实时化、精细化、智能化的方向发展。二多目标优化算法综合能源系统零碳优化调度是一个典型的多目标优化问题需要同时考虑零碳排放、经济性、能源利用效率、供电可靠性等多个目标这些目标之间往往存在着相互冲突的关系如提高可再生能源的消纳率可能会增加系统的运行成本降低碳排放可能会影响供电可靠性。因此需要采用有效的多目标优化算法来求解该问题找到 Pareto 最优解集为调度人员提供多样化的调度方案选择。常见的多目标优化算法主要包括传统多目标优化算法和智能多目标优化算法。传统多目标优化算法传统多目标优化算法主要通过将多目标问题转化为单目标问题来求解常见的方法包括加权求和法、ε- 约束法、目标规划法等。加权求和法该方法通过为每个目标函数赋予一个权重系数将多个目标函数线性组合成一个单目标函数然后采用单目标优化算法如梯度下降法、牛顿法来求解。权重系数的大小反映了相应目标的重要程度权重系数越大对应的目标在优化过程中越受重视。加权求和法的优点是计算简单、易于实现但其缺点是权重系数的确定具有主观性不同的权重系数会得到不同的优化结果且难以处理目标函数之间的非线性关系和非凸性问题。ε- 约束法该方法选择一个目标函数作为主要优化目标将其他目标函数转化为约束条件并为每个约束条件设定一个允许的误差范围ε 值然后采用单目标优化算法来求解主要目标函数。例如在综合能源系统零碳优化调度中可以选择零碳排放作为主要优化目标将经济性、能源利用效率、供电可靠性等目标转化为约束条件设定系统的运行成本上限、能源利用效率下限、供电可靠率下限等然后求解使碳排放量最小的调度方案。ε- 约束法的优点是能够直接处理目标函数之间的冲突关系得到的优化结果具有较好的实用性但其缺点是需要人为设定 ε 值ε 值的大小会影响优化结果的质量且当目标函数较多时计算复杂度会显著增加。目标规划法该方法根据每个目标函数的重要程度和期望达到的目标值建立目标偏差函数然后通过最小化总目标偏差来求解多目标优化问题。目标偏差包括正偏差实际值超过目标值的部分和负偏差实际值未达到目标值的部分根据目标的重要程度对不同的偏差赋予不同的权重。目标规划法的优点是能够充分考虑决策者的偏好和期望得到符合实际需求的优化结果但其缺点是目标值和权重系数的确定具有主观性且难以处理复杂的非线性问题。智能多目标优化算法随着智能计算技术的发展智能多目标优化算法在综合能源系统零碳优化调度中得到了广泛的应用。该类算法基于生物进化、群体智能等原理能够在解空间中并行搜索快速找到 Pareto 最优解集具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。常见的智能多目标优化算法包括非支配排序遗传算法NSGA、带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法MOPSO、多目标差分进化算法MODE等。NSGA-ⅡNSGA-Ⅱ 是在 NSGA 的基础上改进而来的是目前应用最为广泛的智能多目标优化算法之一。它通过非支配排序和拥挤度计算来对种群中的个体进行评价和选择非支配排序能够将种群中的个体按照其支配关系分为不同的层级拥挤度计算能够衡量个体在 Pareto 最优解集中的分布密度从而保证算法能够找到分布均匀、收敛性好的 Pareto 最优解集。NSGA-Ⅱ 具有收敛速度快、解集分布均匀、计算复杂度低等优点在综合能源系统零碳优化调度中能够有效处理多目标之间的冲突关系为调度人员提供多样化的调度方案。MOPSOMOPSO 是基于粒子群优化算法PSO发展而来的多目标优化算法。它通过将每个粒子的历史最优位置和种群的全局最优位置扩展到 Pareto 最优解集的范围利用外部存档集来存储和更新 Pareto 最优解通过拥挤度排序来保持解集的多样性。MOPSO 具有搜索速度快、易于实现、对复杂非线性问题适应性强等优点在综合能源系统零碳优化调度中也得到了广泛的应用。MODEMODE 是基于差分进化算法DE发展而来的多目标优化算法。它通过差分变异、交叉和选择操作来生成新的个体利用非支配排序和拥挤度计算来选择优秀的个体进入下一代种群从而逐步逼近 Pareto 最优解集。MODE 具有全局搜索能力强、收敛性好、对参数设置不敏感等优点适用于处理综合能源系统零碳优化调度中的复杂多目标优化问题。为了进一步提高多目标优化算法的性能目前研究趋势是对现有算法进行改进和融合例如将 NSGA-Ⅱ 与 MOPSO 相结合充分发挥 NSGA-Ⅱ 的解集分布均匀性和 MOPSO 的搜索速度快的优点将智能多目标优化算法与模糊理论、灰色理论等相结合提高算法对不确定性问题的处理能力。同时随着并行计算、分布式计算技术的发展多目标优化算法也朝着高效化、实时化的方向发展以满足综合能源系统实时调度的需求。三碳捕集与封存CCUS技术碳捕集与封存CCUS技术是实现综合能源系统零碳运行的重要技术手段之一它通过将化石能源燃烧过程中产生的二氧化碳CO₂进行捕集、运输、利用和封存从而减少 CO₂的排放降低系统的碳排放强度。在综合能源系统中CCUS 技术主要应用于燃煤发电、燃气发电等化石能源发电设备以及工业生产过程中的高排放环节。CCUS 技术主要包括碳捕集、碳运输、碳利用和碳封存四个环节。碳捕集碳捕集是 CCUS 技术的核心环节主要是从化石能源燃烧产生的烟气中分离和捕集 CO₂。目前常见的碳捕集技术主要包括燃烧前捕集、燃烧后捕集和 oxy-fuel 燃烧捕集三种。燃烧前捕集该技术在化石燃料燃烧前先将其转化为合成气主要成分是一氧化碳和氢气然后通过水煤气变换反应将一氧化碳转化为二氧化碳和氢气再利用物理吸收、化学吸收等方法将 CO₂从合成气中分离出来。燃烧前捕集技术具有捕集效率高、能耗低的优点但需要对现有发电设备进行较大的改造投资成本较高主要适用于新建的燃煤电厂和燃气电厂。燃烧后捕集该技术在化石燃料燃烧后直接从电厂的烟气中捕集 CO₂。由于烟气中 CO₂的浓度较低通常为 3%-15%因此需要采用高效的吸收剂如胺类吸收剂、碳酸盐吸收剂等来吸收 CO₂然后通过加热、减压等方式将 CO₂从吸收剂中解吸出来实现 CO₂的捕集和吸收剂的再生。燃烧后捕集技术具有改造难度小、适应性强的优点适用于对现有电厂进行改造但捕集效率相对较低能耗较高。oxy-fuel 燃烧捕集该技术采用纯氧或富氧空气作为助燃剂使化石燃料在富氧环境下燃烧产生的烟气中 CO₂的浓度较高通常为 80% 以上然后通过简单的脱水、除尘等处理后即可得到高纯度的 CO₂。oxy-fuel 燃烧捕集技术具有捕集效率高、后续处理简单的优点但需要配套的制氧设备制氧能耗较高且对燃烧设备和炉膛结构有特殊要求目前仍处于试验研究阶段。碳运输碳运输是将捕集到的 CO₂从捕集站点运输到利用或封存站点的过程。常见的碳运输方式主要包括管道运输、公路运输、铁路运输和船舶运输等。管道运输管道运输是目前最主要的碳运输方式适用于大规模、长距离的 CO₂运输。它具有运输量大、运输成本低、安全性高、环境影响小等优点但需要建设专门的 CO₂运输管道初期投资成本较高且管道的建设和运营需要考虑 CO₂的相态变化、腐蚀性等问题。公路运输公路运输适用于小规模、短距离的 CO₂运输通常采用高压储罐车进行运输。它具有灵活性强、建设成本低的优点但运输量小、运输成本高、安全性相对较低且受道路条件和交通状况的影响较大。铁路运输铁路运输适用于中等规模、中长距离的 CO₂运输通常采用铁路罐车进行运输。它具有运输量大、运输成本相对较低、安全性较高的优点但灵活性较差需要配套的铁路基础设施和装卸设备。船舶运输船舶运输适用于跨海域、长距离的 CO₂运输通常采用专用的 LNG 船舶或 CO₂运输船舶进行运输。它具有运输量大、不受陆地地形限制的优点但运输成本高、运输周期长、对船舶的技术要求较高目前主要用于国际间的 CO₂运输。碳利用碳利用是将捕集到的 CO₂进行资源化利用生产出有价值的产品从而实现 CO₂的减排和资源化。常见的碳利用方式主要包括化工利用、农业利用、能源利用等。化工利用将 CO₂作为原料通过化学反应生产出化学品、塑料、橡胶、燃料等产品。例如CO₂与氢气在催化剂的作用下可以合成甲醇、乙醇、甲烷等燃料CO₂与氨可以合成尿素用于农业肥料CO₂与环氧丙烷可以合成聚碳酸酯用于生产塑料产品。化工利用方式能够实现 CO₂的资源化利用产生经济效益但对 CO₂的纯度要求较高且反应过程需要消耗大量的能源和原材料。农业利用将 CO₂作为气肥用于温室大棚蔬菜、水果的种植能够提高作物的光合作用效率增加产量改善品质。农业利用方式具有成本低、操作简单的优点但对 CO₂的需求量较小且受地域和季节的限制较大。能源利用将 CO₂注入油田、煤层气田等进行提高石油采收率EOR、提高煤层气采收率ECBM等操作不仅能够实现 CO₂的封存还能够提高能源的开采效率。例如将 CO₂注入油田CO₂可以与原油混合降低原油的黏度提高原油的流动性从而增加石油的采收率。能源利用方式具有一举两得的优点但受地质条件的限制较大且需要对油田、煤层气田进行专门的改造。碳封存碳封存是将捕集到的 CO₂注入到地下深部的地质构造中使其长期稳定地储存不再释放到大气中。常见的碳封存方式主要包括地质封存、海洋封存和矿物封存等。地质封存地质封存是目前最主要的碳封存方式主要是将 CO₂注入到地下深部的咸水层、枯竭的油气田、煤层等地质构造中。咸水层具有巨大的储存容量能够长期储存 CO₂枯竭的油气田具有良好的密封性和已知的地质结构便于 CO₂的注入和监测煤层不仅能够储存 CO₂还能够促进煤层气的释放。地质封存方式具有储存容量大、封存周期长、安全性高的优点但需要对地质构造进行详细的勘探和评估确保其密封性和稳定性且初期投资成本较高。海洋封存海洋封存是将 CO₂注入到海洋深部的水体中或海底的沉积物中使其与大气隔离。海洋封存方式具有储存容量巨大的优点但可能会对海洋生态环境造成影响如改变海水的酸碱度、影响海洋生物的生存等目前仍处于研究阶段尚未大规模应用。矿物封存矿物封存是将 CO₂与金属氧化物如氧化镁、氧化钙等反应生成稳定的碳酸盐矿物从而实现 CO₂的永久封存。矿物封存方式具有封存稳定性高、环境影响小的优点但反应速度缓慢需要消耗大量的矿物资源和能源成本较高目前主要用于小规模的示范项目。在综合能源系统零碳优化调度中需要将 CCUS 技术与其他能源技术如可再生能源发电、储能技术、能源转换技术等进行协同优化合理安排 CCUS 设备的运行计划确定最佳的 CO₂捕集量、运输量、利用量和封存量在实现零碳排放的同时降低系统的运行成本提高系统的经济性和能源利用效率。例如在可再生能源出力充足时可以增加 CCUS 设备的运行负荷提高 CO₂的捕集量在可再生能源出力不足时可以适当降低 CCUS 设备的运行负荷减少能源消耗保证系统的供电可靠性。四需求响应技术需求响应Demand Response, DR技术是综合能源系统零碳优化调度的重要支撑技术之一它通过激励用户改变其能源消费行为如调整能源消费时间、降低能源消费负荷等来适应能源系统的供应变化实现能源供需的平衡提高可再生能源的消纳率降低系统的碳排放。需求响应技术主要包括价格型需求响应和激励型需求响应两种类型。价格型需求响应价格型需求响应通过制定合理的能源价格政策如分时电价、阶梯电价、实时电价等引导用户根据能源价格的变化调整其能源消费行为。当能源供应充足、价格较低时鼓励用户增加能源消费当能源供应紧张、价格较高时引导用户减少能源消费或转移能源消费时间从而实现能源供需的平衡。分时电价分时电价将一天 24 小时分为峰、平、谷三个时段不同时段制定不同的电价水平峰时段电价最高谷时段电价最低平时段电价介于两者之间。通过分时电价能够引导用户将部分峰时段的能源消费转移到谷时段减少峰时段的能源负荷增加谷时段的能源负荷实现能源负荷的削峰填谷提高能源系统的运行效率。例如在夏季用电高峰期用户可以将空调、洗衣机等大功率电器的使用时间调整到夜间谷时段以降低用电成本同时减轻电力系统的供电压力。阶梯电价阶梯电价根据用户的能源消费量分为不同的阶梯随着能源消费量的增加电价水平逐步提高。通过阶梯电价能够鼓励用户节约能源减少不必要的能源消费降低能源系统的整体负荷。例如居民用户的用电量在第一阶梯内如每月 0-200 度执行较低的电价超过第一阶梯后如每月 201-400 度执行较高的电价超过第二阶梯后如每月 400 度以上执行更高的电价从而引导居民用户合理用电节约能源。实时电价实时电价根据能源系统的实时运行状态如可再生能源出力、能源负荷、能源库存等实时调整能源价格。当可再生能源出力充足、能源负荷较低时实时电价较低当可再生能源出力不足、能源负荷较高时实时电价较高。通过实时电价能够更及时、⛳️ 运行结果 参考文献[1] 李远哲.压气机叶轮前凸后掠叶片设计及其等几何优化研究[D].大连交通大学,2024.[2] 康丽虹.考虑多气源的电-气综合能源系统低碳经济调度[D].太原理工大学[2025-12-16].[3] 高小岩.考虑氢能源车加氢需求的碳导向能源互联网规划研究[D].哈尔滨工业大学[2025-12-16]. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP