62、海上资源调度问题:约束规划方法解析

海上资源调度问题:约束规划方法解析

1. 引言

石油作为全球主要能源之一,其竞争和能源安全问题一直备受关注。目前,全球超过80%的一次能源消耗由化石燃料提供,而石油因储量与产量比最小,被视为最稀缺的能源。新油藏的开发往往需要巨额投资和应对诸多技术挑战。例如,巴西国家石油公司(Petrobras)在图皮油田的开发中,投入了大量资金。因此,优化资源利用对于石油公司的成功至关重要。

海上资源调度问题(ORSP)旨在优先安排能带来更高石油产量回报的开发项目。该问题由Hasle等人提出,被证明是NP难题。多年来,许多方法不断完善其范围和求解方法。Petrobras在ORSP方面有丰富的研究历史,早期主要关注油井维护活动,后来逐渐扩展到油井开发。本文将详细介绍ORSP,并提出使用约束规划(CP)来解决该问题的模型。

2. 海上资源调度问题定义

2.1 问题概述

ORSP的目标是调度石油钻井平台和铺管船来开发油井,以最大化短期内的石油产量。钻井平台和铺管船需要在较大的地理区域内作业,其位移可能需要较长时间。它们需要执行油井开发活动、港口辅助装载活动以及自身的维护任务。

2.2 问题决策

决策内容包括选择油井开发项目,然后分配和安排资源来执行每个项目的活动。时间以天为单位,从设定为0的日期开始计算。以下是问题描述中使用的一些符号约定:
- 资源用索引i表示,取值范围为集合I,其中$I_R$是钻井平台集合,$I_V = I \setminus I_R$是铺管船集合。
- 活动用索引j表示,取值范围为集合J,其中$J_W$是油井开发活动集合,$J_H$是装载活动集合,$J_M$是资源维护活

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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