光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子...光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子钟,而光钟作为实验室原型设备,一般不能连续运行,因此光钟参与时间尺度计算是个难点问题.提出将Vondrak-Cepek组合滤波算法应用在光钟与氢钟联合计算的时间尺度,以解决间歇运行的光钟参与时间尺度计算的难点问题.首先利用氢钟的时差数据,采用ALGOS算法计算获得连续稳定的氢钟时间尺度.其次利用Vondrak-Cepek组合滤波算法将氢钟时间尺度与光钟的数据综合,获得光钟参与计算的联合时间尺度.最终试验结果证明, Vondrak-Cepek组合滤波算法有效提升光钟与氢钟联合时间尺度的性能,该时间尺度与协调世界时(Coordinated Universal Time, UTC)的时间偏差达到亚纳秒量级.展开更多
针对原油调度过程存在的资源规模庞大、约束条件复杂、多时间尺度决策衔接困难等问题,提出一种基于多时间尺度协同的进化算法(MTCEA)。首先,根据炼油企业的规模结构和实际需求,建立了一种大规模多时间尺度原油调度优化模型,该模型由面...针对原油调度过程存在的资源规模庞大、约束条件复杂、多时间尺度决策衔接困难等问题,提出一种基于多时间尺度协同的进化算法(MTCEA)。首先,根据炼油企业的规模结构和实际需求,建立了一种大规模多时间尺度原油调度优化模型,该模型由面向资源的中长期调度模型和面向操作的短期调度模型构成,通过引入原油资源动态分组策略,实现原油资源的合理配置,以满足不同的调度规模、多时间尺度的特征和精细化生产的要求;其次,为促进不同时间尺度调度决策的融合衔接,设计基于多时间尺度协同的进化算法,并针对不同时间尺度调度模型中的连续决策变量构造子问题进行求解,以实现不同时间尺度调度决策之间的协同优化;最后,在3个实际工业案例进行了算法性能验证。结果表明,与3种具有代表性的大规模进化优化算法(即竞争性粒子群优化算法(CSO)、基于多轨迹搜索的自适应差分进化算法(SaDE-MMTS)和基于混合模型的进化策略(MMES))以及3种高性能混合整数非线性规划(MINLP)数学求解器(即ANTIGONE(Algorithms for coNTinuous/Integer Global Optimization of Nonlinear Equations)、SCIP(Solving Constraint Integer Programs)和SHOT(Supporting Hyperplane Optimization Toolkit))相比,MTCEA的求解最优性指标和稳定性指标分别提高了30%和25%以上。这些显著的性能提升验证了MTCEA在大规模多时间尺度原油调度决策中的实际应用价值和优势。展开更多
文摘光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子钟,而光钟作为实验室原型设备,一般不能连续运行,因此光钟参与时间尺度计算是个难点问题.提出将Vondrak-Cepek组合滤波算法应用在光钟与氢钟联合计算的时间尺度,以解决间歇运行的光钟参与时间尺度计算的难点问题.首先利用氢钟的时差数据,采用ALGOS算法计算获得连续稳定的氢钟时间尺度.其次利用Vondrak-Cepek组合滤波算法将氢钟时间尺度与光钟的数据综合,获得光钟参与计算的联合时间尺度.最终试验结果证明, Vondrak-Cepek组合滤波算法有效提升光钟与氢钟联合时间尺度的性能,该时间尺度与协调世界时(Coordinated Universal Time, UTC)的时间偏差达到亚纳秒量级.
文摘针对原油调度过程存在的资源规模庞大、约束条件复杂、多时间尺度决策衔接困难等问题,提出一种基于多时间尺度协同的进化算法(MTCEA)。首先,根据炼油企业的规模结构和实际需求,建立了一种大规模多时间尺度原油调度优化模型,该模型由面向资源的中长期调度模型和面向操作的短期调度模型构成,通过引入原油资源动态分组策略,实现原油资源的合理配置,以满足不同的调度规模、多时间尺度的特征和精细化生产的要求;其次,为促进不同时间尺度调度决策的融合衔接,设计基于多时间尺度协同的进化算法,并针对不同时间尺度调度模型中的连续决策变量构造子问题进行求解,以实现不同时间尺度调度决策之间的协同优化;最后,在3个实际工业案例进行了算法性能验证。结果表明,与3种具有代表性的大规模进化优化算法(即竞争性粒子群优化算法(CSO)、基于多轨迹搜索的自适应差分进化算法(SaDE-MMTS)和基于混合模型的进化策略(MMES))以及3种高性能混合整数非线性规划(MINLP)数学求解器(即ANTIGONE(Algorithms for coNTinuous/Integer Global Optimization of Nonlinear Equations)、SCIP(Solving Constraint Integer Programs)和SHOT(Supporting Hyperplane Optimization Toolkit))相比,MTCEA的求解最优性指标和稳定性指标分别提高了30%和25%以上。这些显著的性能提升验证了MTCEA在大规模多时间尺度原油调度决策中的实际应用价值和优势。
