经济效益下电力物资仓储业务多目标优化模型

潘子春,陈嘉羽,甄丽霞,褚 莉,杨飞龙

(国网安徽省电力有限公司物资分公司,安徽 合肥 230011)

0 引 言

电力物资仓储业务逐渐增多，需要结合经济效益的增长模式进行电力物资仓储业务调度优化控制，提高电力物资仓储业务调度能力[1]。在网络组网环境下，进行经济效益下电力物资仓储业务多目标优化，采用模糊信息聚类方法，提取经济效益下电力物资仓储业务的分布式特征量，通过模糊信息挖掘方法，进行经济效益下电力物资仓储业务多目标优化设计，相关的经济效益下电力物资仓储业务多目标优化方法研究受到人们的极大关注[2]。

文献[3]提出了基于改进遗传算法的智能仓储多移动机器人协同调度优化，首先利用遗传算法进行机器人空载行驶路径分析，提出了智能仓储移动机器人多目标模型，最后引入虚拟调度任务实现智能仓储多移动机器人多目标优化。此方法可针对不同的优化目标主体实施集中性优化，能够较好适应经济效益下的电力物资仓储业务需求。文献[4]提出了一种智能便携式储能装置，采用反应磁控溅射方法，设计并制作了由2个互补电致变色阳极和阴极组成的超薄全无机电致变色储能器件。2种电极材料之间的协同作用能够在-1.5 V～2.0 V的电压范围内工作，并引入无机电解质以确保能够在宽的工作电压窗口内稳定运行。在密度泛函理论计算的基础上，通过理论模拟实现了便携式物资储能装置的多目标优化。

效益分析下的电力物资仓储业务多目标优化问题，是在效益分析多目标优化和特征分析的基础上，利用模糊关联规则调度法进行多目标优化，提出的一种基于博弈相关特征分析的电力物资仓储业务多目标优化模型。本文利用电力物资仓储业务分布原理，建立多目标特征管理仿真测试阶段，通过对多个优化调度输出指标的对比，验证本文提出的方法在提高电力物资仓储业务的多目标优化调度能力、提高经济效益方面具有较好的效果。

1 经济效益下电力物资仓储业务大数据分析

1.1 经济效益下电力物资仓储业务目标分布

为了实现电力物资仓储业务经济效益的多目标优化，采用模糊特征聚类分析法对电力物资仓储业务经济效益进行统计分析，实现了电力物资仓储业务经济效益信息处理[5]。为了提高电力物资仓储业务在经济效益下的存取和多目标优化能力，需要建立在经济效益下的电力物资仓库数据采集模型，建立在经济效益下的电力物资仓库分布式结构匹配模型，利用统计分析方法，建立电力物资仓储业务在经济效益下的关联规则分布矩阵，定义如下：

(1)

其中，N表示最大函数隶度系数，wiN表示第i个采样节点挖掘的模糊隶属度函数，结合全局加权分析的方法，构建经济效益下电力物资仓储业务的特征提取模型，在运维管理节点i处，采集到的经济效益下电力物资仓储业务数码元序列表示为(w1j,w2j,…,wtj)，其中t为经济效益下电力物资仓储业务的编号数目，wtj为经济效益下电力物资仓储业务挖掘的加权系数，结合语义特征分析方法，建立经济效益下电力物资仓储业务挖掘特征分布模型[6-7]。把经济效益下电力物资仓储业务通过多维空间重组方法聚焦到特征空间，得到经济效益下电力物资仓储业务的分布时间序列A={a1，a2，…，an}，B={b1,b2,…,bm}且A、B这2项指标均满足分布矩阵D的实际调动需求，联立上述物理量可将经济效益下电力物资仓储业务的空间聚类模型定义为：

(2)

式中，x、y、z分别表示3个不同的电力物资仓储业务参量，σ表示与参量x相关的优化调动系数，ε表示与参量y相关的优化调动系数，μ表示与参量z相关的优化调动系数。

计算经济效益下电力物资仓储业务的模糊聚类特征系数，定义为：

(3)

通过模糊度寻优方法，进行经济效益下电力物资仓储业务的输出信息自动规划，提高经济效益下电力物资仓储业务多目标优化能力。

1.2 电力物资仓储业务管理多目标特征检测

采用模糊特征检测方法进行经济效益下电力物资仓储业务采集，提取经济效益下电力物资仓储业务的关联规则特征量[8]，进行数据模糊度匹配，规定预测数值m等于聚类特征i，则可将经济效益下电力物资仓储业务的关联规则集定义为：

(4)

式中，dm+1(m)为经济效益下电力物资仓储业务集在第m点的预测值，dk+1(m)为采用第m点处采集的经济效益下电力物资仓储业务的模糊性特征量，根据上述分析，实现经济效益下电力物资仓储业务数据的存储结构优化重组[9]，得到经济效益下电力物资仓储业务的自适应加权系数为：

(5)

式中，Fr表示运维节点所具备的实际管理权限，maxl表示物资仓储业务的最大加权基数参量。在节点之间检测到的经济效益下电力物资仓储业务的模糊度辨识特征量为：

(6)

式中，di和dj分别表示经济效益下电力物资仓储业务多目标优化的相似度属性。采用模糊聚类方法，进行经济效益下电力物资仓储业务挖掘。基于量化回归分析方法，建立经济效益下电力物资仓储业务多目标优化模型，提高优化规划能力[10]。

2 电力物资仓储业务多目标优化

2.1 电力物资仓储业务多目标优化特征分析

采用模糊深度学习方法，进行电力物资仓储业务管理多目标优化管理[11-12]，电力物资仓储业务检测的模糊特征挖掘迭代计算式为：

(7)

式中α表示模糊度特征量的既定辨识系数。

采用统计信息分析方法，建立经济效益下电力物资仓储业务挖掘的模糊特征分布集，得到：

(8)

其中：

(9)

(10)

(11)

式中，NB和NS分别表示2个不同的资源分布回归分析特征量，S、B分别表示与NS和NB相关的电力物资仓储业务目标的经济效益处理权限。通过模糊关联规则多目标优化方法进行经济效益下电力物资仓储业务的特征分解和优化提取，设满足仓储业务经济效益分布的二阶梯度条件为2F(x)，对经济效益下电力物资仓储业务多目标优化是建立在对经济效益下电力物资仓储业务统计分析基础上，采用大数据信息采样方法，进行经济效益下电力物资仓储业务的先验数据分析[13-15]，假定经济效益下电力物资仓储业务采样的节点总数为V，当t<δ时，经济效益下电力物资仓储业务多目标优化分布的最优网格参数分布模型可以描述为：

(12)

其中，s(t)表示电力物资仓储业务网格质量参数模型，β表示电力物资仓储业务多目标优化系数，i(t)表示电力物资仓储业务尺寸函数。采用博弈相关性特征分析方法进行经济效益下电力物资仓储业务的自适应分块匹配，基于博弈相关分析方法，进行经济效益下电力物资仓储业务动态融合[16-18]，输出优化特征分布集为：

(13)

其中，r(t)表示经济效益下电力物资仓储业务自适应分布函数。建立经济效益下电力物资仓储业务多目标优化智能规划模型，考虑多输入特征分布，进行经济效益下电力物资仓储业务集统计分析，提高电力物资仓储业务集业务的多目标优化能力[19-21]。

2.2 经济效益下电力物资仓储业务多目标优化输出

建立经济效益下电力物资仓储业务多目标优化的可靠性特征分布函数，实现经济效益下电力物资仓储业务多目标优化[22-24]，得到二乘规划问题的数学表达式如下：

(14)

(15)

(16)

由此构建了智能经济效益下电力物资仓储业务多目标优化特征参数集，采用博弈相关性特征分析方法进行经济效益下电力物资仓储业务的自适应分块匹配，结合深度学习方法建立经济效益下电力物资仓储业务多目标优化指数分布模型，经济效益下电力物资仓储业务多目标优化的量化值为：

(17)

式中，Vms、Vun、Vdf表示电力物资仓储业务多目标优化参数集中3个不相连的特征系数，采用模糊度检测方法，m、s、u、n、d、f表示限定特征系数所处位置的实值优化指标。

联立上述物理量，可得到经济效益下电力物资仓储业务多目标优化的统计函数为：

min(F)=R2+IV

(18)

式中，R表示经济效益下电力物资仓储业务评价的约束指标参量。通过挖掘经济效益下电力物资仓储业务集统计的属性特征，实现经济效益下电力物资仓储业务集统计的多目标优化。

3 仿真测试分析

为了验证本文方法在实现经济效益下电力物资仓储业务评价和调度的应用性能，进行仿真测试分析。实验以Matlab软件作为基础，规定电力物资仓储业务评价信息采样的节点数为480，数据采样的长度为1200，嵌入式调度的维数为12，根据上述参数设定，进行电力物资仓储业务信息采集，结果如图1所示。

(a)样本数据1

通过模糊关联规则多目标优化方法进行经济效益下电力物资仓储业务的特征分解和优化提取，采用博弈相关性特征分析方法进行经济效益下电力物资仓储业务的自适应分块匹配，得到多目标优化输出如图2所示。

(a)样本数据1

分析图2可知，本文方法能有效实现对经济效益下电力物资仓储业务多目标优化调度，提高电力物资仓储业务优化调度能力。电力物资仓储业务的多目标决策评估水平，即WIE指标可直接反映优化模型在经济效益下的实际应用价值，通常情况下，WIE指标数值越大，模型在经济效益下的实际应用也就越强，反之则越弱。利用文献[3]方法和文献[4]方法进行经济效益下电力物资仓储业务多目标决策评估水平的检测，得到对比结果如表1所示。

表1 WIE指标对比结果

由表1可知，文献[3]方法和文献[4]方法在进行多次多目标优化后，其决策评估水平表现值分别为0.839和0.815，而本文方法的表现值高达0.995，这是因为本文所提出的方法是建立经济效益下的电力物资仓储业务管理模型，利用数据特征分析方法对电力物资仓储业务进行多目标优化，在经济效益下多目标优化的准确率较高，可以有效地提高电力物资仓储业务的管理和信息调度能力，最终实现经济效益的优化。

4 结束语

为了提高电力物资仓储业务在经济利益驱动下的多目标优化能力，本文利用数据特征分析方法，提出了一种基于博弈相关特征分析的电力物资仓储业务多目标优化模型，以提高其在经济利益驱动下的管理和信息调度能力。利用模糊关联规则的多目标优化方法，提取经济效益下的电力物资仓储业务的关联规则集，对其进行特征分解，并对其进行优化提取，利用博弈相关特征分析方法对经济利益下的电力物资仓储业务进行自适应分块匹配，结合深度学习方法对电力物资仓储业务进行多目标优化决策。仿真结果表明，利用该方法对电力物资仓储业务进行多目标优化具有较好的决策评估能力，可提高电力物资仓储业务在经济环境下的调度能力。经济性下新的优化模型对电力储运业务调度寻优能力较强，提高了多目标优化控制能力。