Journal of System Simulation 第 35 卷第 5 期 2023 年 5 月 Vol. 35 No. 5 May 2023 热电联产虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度 热电联产虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度 范雅倩 1，于松源 1，房方 1, 2* (1. 华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京 102206；2. 电站能量传递转化与系统教育部重点实验室，北京 102206) 等影响，实现整体出力的优化调度。 提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大； 第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 关键词 关键词：热电联产虚拟电厂；优化调度；矩不确定性；分布鲁棒优化；热舒适度 中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 文章编号：1004-731X(2023)05-1046-13 DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0059 引用格式 引用格式: 范雅倩, 于松源, 房方. 热电联产虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度[J]. 系统仿真学报, 2023

www.hand-china.com 半导体行业智能制造业务链优化与 集成管理解决方案 目录 半导体行业总体方案与建议 1 2 关键点解决方案 2 半导体制造业务链和管理难点 3 业务链 设计 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 J FAB 美国总部 海外委外 松江 海外委外 松江 海外委外 重庆 重庆 重庆 节点越多，管理难度越高：订单承接、转单制造、委外加工 1. 采购价格差异 PPV 发票价格差异 IPV 成本中心差异 制造用量差异 库存盘点差异 资源用量差异 1) 采购相关差异  采购优化 2) 用量差异  生产能力及效率优化 3) 实际 / 预算 费用差异分析  成本削减 供应商优化 损失率分析改进 工艺流程改进 寻找差异原因 ( 考虑 资源能力计划及长期投资计划 ) 稳定的长期合同 / 期货合同 库存管理 差异分析类型

战略绩效 商业分析 风险内控 资金管理 财务管理 人力资本 资产管理 投资项目 企业协同 集团供应链 电子商务 智能分析 业务优化 新商业模型构建 流程优化 工艺优化 配方优化 指标体系 应用模型 逻辑模型 算法模型 数据标准 数据处理 质量优化 ……. 大数据平台 外 部 数 据 运行诊断 网络资源 计算（服务器）资源 存储资源 支撑软件 信息安全 运行支撑平台 主数据 L3-- 工厂管理 生产管理 / 控制 L2-- 产线控制 L1-- 单元控制 EMS ERP CRM SRM 数据采集 IOT OA 数据采集： IOT 3D 制造 过程仿 真优化 3D 仿真 监控 生产 作业 自动 调度 异常 管理 能源 管理 安环 管理 技经 指标 MES PLM APS LIMS EAM AGV 调度 WMS 设备层 监控层 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 智慧供应链 大数据舆情 智能客服 SAP 实施服务 区块链平台 工业 AR/VR 5G 在生产制造中的应用 MES 制造执行系统 智慧仓储、生产看板 数字化营销 电商平台 数字化研发 01 1. 智能工业优化设计解决方案 两类核心问题：正向工程：快速评估设计创意；逆向工程：对于已有产品设计进行优化 汽车行业 叶轮机械

......................................................................................39 5.3 模型训练与优化模块................................................................................................. .........................................................................................60 7.3 模型优化与迭代................................................................................................ .........................................................................................68 8.3 策略优化与调整................................................................................................

4.0 概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数 据与工业的融合应用。工业大数据是工业 4.0 的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价 值已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业 大数据，快速跟进工业 4.0 的步伐，是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 大表关联 半结 构化 非结 构构 化 HDFS Map/Reduce Map/Reduce Hive Pig 事务处理 数据完整性 锁机制 索引机制 SQL 优化 SQL 执行 备份恢复 断点处理 流处理 （ Storm 、 Sp ark Streaming ） 智能制造大数据蓝图 工艺 人员 物料 设备 质量 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 业务系统实时查询服务

2023年，《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策明 确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高 端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构优化、智能化升 级、可持续发展的系统工程。 2025年，随着《2025年能源工作指导意见》的深入推进和《中华人民共 和国能源法》的全面实施，智能运营、绿色转型与科技创新正加速成为 能源行业的核心 、能源、设备与供 应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳 转型。这一模式推动行业从“被动合规减排”转向“主动价值创造”，最终形成数智化、智 能化与绿色增长相互促进的良性循环。 智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科 技研发

.........................................................................................43 5.1 设计优化与仿真................................................................................................ 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 智能化功能，提升了用户体验。 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广

.......................................................................................22 2.2 客户服务优化................................................................................................... ...................................................................................34 2.3.2 库存与供应链优化................................................................................................... .......................................................................................66 3.3.3 模型优化与调整................................................................................................

阵。 工程建设是以价值导向为目标的。工程的价值反映了工程多方面的述求：既有经济层面的，也有社会层面的。不同的目标设定和 追求，对于暖通空调系统的控制和管理也会带来不同的要求。因此，单一环节的“最优化”，实际上并不是工程所追求的本质。 传统所称的“自动控制”，往往都是建立在对某些单一设备、单一系统或者局部环节进行控制的基础上，各环节相对单一或独立 进行。要整合这些设备系统和环节之间的关联，需 需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展，正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看，不断丰富的大数据，为我们提供了越来越 多的基础研究数据；从执行层面看，AI强大的算力， 根据中国建筑节能协会的《����中国城乡建设领域碳排放研究报告》，建筑运行能耗占全国能源消费总量的��.�%。而暖通空 调设施的能耗则占建筑运行能耗的��%以上。暖通智控系统与制冷技术创新、暖通空调设备性能改进同步，通过精准调节、优化 控制和有效管理，实现了大幅度的节能。不少工程实践案例证明，有效应用暖通智控系统不仅可自动按NPLV的期望值调整设备 工况和参数，甚至可使COP达到�.�以上，综合各种策略可以把建筑物的能耗下降