柔性规划（精选八篇）
柔性规划 篇1
电网的无功平衡是保证电压稳定的基本条件, 由于电力系统中无功功率的发、供、用呈现分散性, 同时为避免远距离传输无功功率, 无功必须在分层、分区、分散合理平衡的基础上, 才能实现各节点电压保持在一个安全水平上[1,2]。在负荷中心远离发电厂的受端电网中, 缺乏足够的无功支持, 若系统发生扰动, 可能会发生电压崩溃, 导致系统发生灾难性事故。无功备用不足及位置分布问题应在无功规划阶段解决。无功规划主要包括两个方面:投资规划和运行规划[3]。投资规划主要是确定无功补偿点和各节点的无功补偿容量及无功补偿装置的类型。运行规划则是在投资规划的基础上确定各无功源的发出功率以及各变压器分接头的位置以保证系统安全、稳定、经济运行。
传统的无功规划完全靠规划人员的经验, 所确定的补偿节点不一定是符合实际需要的补偿节点。对此文献[4]提出了先导节点的概念, 给出了考虑随机负荷且易于实现的先导节点选择算法, 并运用到无功源最佳配置节点的选择中去。文献[5]在潮流分析的基础上运用功率圆的相对位置确定了无功补偿节点及补偿容量。无功规划问题是寻求未来几年内新无功源经济补偿方案, 这类问题可转化为有约束规划问题, 目前的很多方法[6]只考虑了系统的一种运行状态, 未考虑未来系统的不确定性因素的增加而使系统运行状态改变对无功规划的影响。因此, 当未来实际运行环境与预想环境发生很大差异的时候, 系统往往需要追加更多的无功投资才能保证系统的安全稳定运行, 从而使得目前规划缺乏灵活性和可行性。为此本文提出了一种基于多场景和无功分区技术的柔性补偿方法, 并通过IEEE14节点及某地区1206节点系统算例, 验证了这种方法兼顾了电力系统的经济性和安全性, 在实际的电力系统中有可行性。
1 多场景技术及无功配置原则
在实际系统中, 如何处理未来环境中出现的各种不确定性因素是规划的关键, 这些不确定性因素包括网络拓扑、负荷特性以及电源出力等。因此, 我们可以将各种不确定信息组合为一个未来可能的环境, 称之为场景。每一个场景则对应了系统运行的一种状态, 这样就突破了传统的完整网络拓扑下只考虑最大、最小和一般负荷运行方式的无功规划方法。通过对未来不确定性因素的处理组合, 可形成多个场景, 这些场景则形成了一个大的未来环境集合。多场景方法则是在未来的环境集合中寻找一个规划方案使之能够适应该集合中绝大多数场景子集[7,8,9]。
为避免输电线路上远距离传输无功, 无功补偿则需要实现分层分区平衡。针对电压/无功运行与控制的区域性基本特征, 本文将电气分区与灵敏度分析相结合, 并在多场景环境下在无功不足的分区中根据Pareto原则选择无功/电压灵敏度大的节点作为无功补偿候选节点[10,11,12]。在计及多场景无功规划的过程中, 不仅要考虑容性无功补偿的投入, 对电压越限点也要考虑感性无功的增加。感性无功容量确定的原则是:在故障态或者最小负荷情况时, 首先通过计算系统的潮流, 如果有电压越限点, 那么先通过调节与之相连的有载调压变压器分接头位置, 如果调至极限仍不满足其电压要求则保持分接头位置不变, 适当增加其感性功率。容性无功容量确定原则是:在不同的运行状态下计算出最小容性无功作为固定电容器安装容量, 以所需最大容性无功功率和最小容性无功功率的差值作为可变电容器的安装容量[13,14,15,16,17,18]。
2 柔性无功规划
2.1 定义
柔性无功规划是指在进行电网无功规划时, 计及各种不确定性因素对规划的影响, 以最佳的柔性规划方案来适应未来环境的变化, 从而使规划方案在总体上达到最优[19,20,21,22,23,24,25]。其柔性体现在能以现在的规划方案来适应未来环境的可能变化, 使系统在未来的发展中以最小的代价弥补因可能出现的环境变化而造成的无功缺失。
2.2 描述
为描述柔性无功规划概念, 在此假设两个无功规划方案X1和X2, X1是由传统无功规划方法得到, 在原预想未来环境下的最优方案;用可能环境来表示由于不确定性因素影响可能变化的环境, 如图1所示, y1和y2分别表示当未来环境的不确定性因素的影响下与原预想环境发生变化后, 方案X1和X2为适应这种变化所追加的补偿投资, 称为波动费用。由图示可以看出, 尽管方案X1在原预想环境下的投资费用比方案X2少, 但是当未来环境变化时该方案却要比方案X2追加更多的投资费用。因此, 柔性无功规划的意义就在于通过在规划前期增加少量的资金投入, 从而使系统更能适应未来环境的可能变化, 在总体上节约了大量的资金投入和物资消耗。
在柔性无功规划方案中, 投资成本由两部分构成:初始投资C和波动费用y。本文运用多场景技术采用组合的方法合理地设想多种可能的未来场景环境, 以最佳的柔性规划方案来适应未来环境的变化, 从而使规划方案在总体上达到最优。
3 数学模型
3.1 目标函数及约束条件
无功规划过程中, 无功投资费用可表示为:
由以上对多场景情况下柔性无功规划方法的阐述可以得出本文的目标函数为:
等式约束条件:
不等式约束条件:
式中:F为系统的投资规划费用;f为系统的初始投资费用;∆fk为k场景下的波动费用;KCi、KLi分别为节点i的单位电容器和单位电抗器的投资系数;QCi、QLi分别为节点i的电容器和电抗器的补偿容量;cn、ln分别为电容器与电抗器的补偿节点数;k为系统的规划场景数;Uimin、Uimax为节点电压的上下限;tkmin、tkmax为可调变压器变比的上下限;为动态无功电源出力的上下限;PGi为节点i的注入有功功率;QGi为节点i的注入无功功率;PDki、QkDi为第k个场景下节点i的负荷有功功率和无功功率;QCki、QkLi为第k个场景下节点i的电容器和电抗器的无功出力
3.2 无功补偿点及补偿容量的确定
无功规划主要解决的是确定无功源的选址定容问题。本文将无功分区技术和灵敏度分析相结合, 根据pareto法则确定无功补偿布点。
稳态情况下, 电力系统中功率、电压之间的关系的线性化方程可以表示为:
式中:∆P、∆Q为节点的有功、无功增量;∆θ, ∆V为节点的相角和电压幅值增量;雅克比矩阵中的各元素则给出了功率与电压之间的灵敏度。由式 (10) 可知, 系统在满足各节点电压安全性的情况下, 节点的无功补偿容量为:
其中:JR反映了节点电压与节点注入无功功率之间的关系。
4 多场景优化处理方法
在进行多场景优化前, 首先通过线性规划法确定单场景状态下系统所需的无功补偿方案, 然后对其进行多场景轮次优化。
本文将多场景轮次优化分为五个阶段, 每个阶段都包含了一系列的单场景优化:
阶段1:按照单场景下系统所需无功补偿将多场景排序。这种排序决定了后两个阶段的优化次序, 本文按照无功补偿容量大小进行降序排序。
阶段2:按照阶段1中所进行的场景排序进行单场景下的无功优化。对于任一种单场景优化, 一旦确定了无功补偿, 则可视为已存在的无功源, 并参与以后的场景优化。此阶段末, 在满足系统电压和无功约束条件下每个场景状态都会得到足够的无功支持。由于单场景规划后系统新增了无功电源, 原有的无功约束容量增加, 但容量上的增加并没有改变系统的不等式约束条件形式, 因为就所有的系统状态而言无功源输出极限并没有忽略, 然而此阶段无功源的配置并不一定是最优的, 因为可能安装冗余过多的无功补偿容量。因此阶段3对此阶段进行优化。
阶段3:本阶段主要是通过一系列的回代计算来提高阶段2的精度, 在阶段2的基础上删除某些节点冗余的无功容量, 以达到整个系统无功补偿成本最小。
阶段4:若单个系统优化成功, 则在结果文件中给出每个节点的新无功安装容量, 否则, 程序重复阶段2和阶段3。对一个大系统而言, 先用潮流程序计算出系统的一个合理的初值是最重要的。
阶段5:进行安全性校验。
图2中A、B、C、D四种场景展示了阶段2和阶段3中多场景下无功排序及其处理方法。阶段3包含的最大步骤数为NS-1, 单场景优化数为0.5NS (NS+1) -1, NS表示场景数。表面上看系统的运行时间会随着系统场景数的增长成平方关系。实际上系统的运行时间并没有增长的那么快, 主要原因有以下两点: (1) 阶段3中并不是所有的步骤都需处理, 如果步骤一开始并不需要无功冗余处理时, 这些步骤将被忽略。 (2) 程序采用的是热启动模式, 即同一个系统中前一个场景优化结果作为下一个场景优化的起点, 这样就避免了重复计算, 减少了机时。
5 算例分析
本文模型基于多场景技术, 通过上述阶段1的单场景处理, 并运用多场景排序处理方法使得此方法具有良好的收敛性。本文以IEEE14节点标准数据和某地区1 206节点模型数据为例来说明本文方法的有效性。基本数据如表1所示, 为验证此种方法对各电压等级的适用性, 对两个算例基准电压分别取220 k V和500 k V, 补偿器分别选取集合式电容器和LKGKL型干式空心滤波电抗器。其中式 (1) 中投资系数KCi、KLi分别取值为4.8万元/Mvar和12万元/Mvar。
5.1 IEEE14节点系统算例
图3给出了IEEE14节点系统接线图。其中1、2、3、6、8节点为PV节点, 其他各节点电压约束为0.95~1.05。
5.1.1 传统无功规划方案制定
传统无功规划方法是以系统最大运行方式下, 寻找系统电压薄弱节点然后以此为补偿节点, 确定规划年内的无功补偿容量。
本文以系统有功负荷和无功负荷最大为系统运行方式, 取IEEE数据的110%为基础数据, 在模态分析中采用区域增长模式, 增长补偿为基础数据的10%, 模态分析结果如表2所示。
由模态分析结果可以看出节点9、10、11、12、13、14这6个节点的参与因子比较大, 可选此6个节点为无功补偿候选节点, 通过仿真分析得到无功规划方案如表4所示。
5.1.2 多场景无功规划方案制定
系统基础数据为IEEE标准数据的105%, 表3给出了系统的5种场景。通过多场景柔性规划方法对系统进行无功规划仿真, 得到规划结果如表4所示, 电容和电抗分别用+、-表示。
传统规划方法确定无功规划方案后, 系统总的有功和无功损耗为10.457 6 MW和38.546 2 Mvar, 多场景柔性规划方法下系统总的有功和无功损耗为8.265 4 MW和29.352 4 Mvar。由此可以看出多场景柔性方法更能优化系统潮流。
5.1.3 同一预想场景下, 传统方法和多场景柔性规划方法对比
以多场景方案规划中场景2 (线路5开断) 为验证条件, 此时选取系统运行状态为平均负荷状态, 即IEEE标准数据, 此时, 系统各节点电压水平如图4所示。
由此可以看出, 传统规划方案中节点4电压低于电压约束值, 此时系统各支路的有功和无功损耗如图5。传统规划方法中, 系统总的有功和无功损耗为11.793 6 MW和44.471 5 Mvar, 而多场景方法则是7.584 1 MW和32.120 2 Mvar。
5.1.4 当未来运行环境不在预想环境内时
当系统未来环境不在预想场景范围内时, 即未来运行状态中, 预想场景3中线路18故障, 节点10负荷比预测负荷增加10%。此时观察两种规划方案下, 系统的运行水平和潮流状态如图6, 图7所示。
由图示分析可以看出, 传统规划方法下系统有3个节点的电压越限, 而多场景柔性规划方法则只有1个节点。由潮流分析可以看出, 多场景方法比传统方法有功和无功损耗分别减少6.541 3 MW和9.316 7 Mvar, 由此可以看出, 当系统未来环境发生变化时, 多场景方法覆盖的安全范围则更广, 系统损耗则更小。
此时, 为了保证系统各节点电压都保持在安全水平, 应对系统进行无功补偿, 在此我们称之为波动投资y。表5给出了系统此时总的投资组成。
由此可以看出, 多场景方法只需要追加少量的无功投资即可以达到系统安全要求, 从整个过程来看, 传统方法要比多场景柔性规划方法投资大, 而覆盖的安全范围则相对小。因此多场景柔性无功规划方法更具有灵活性, 更能适应未来环境的变化。
5.2 1206节点系统计算结果
为证明此方法的实用性, 采用某地区1 206节点系统做算例, 对此系统运用15个场景、23个无功分区来处理。由于系统节点数目大, 每个场景所包含的故障数多, 因此, 此算例就不对场景描述和无功分区做过多的赘述。
表6给出了1 206节点系统在15种场景状态下的无功规划方案, 由方案可知:系统比较严重的薄弱区域主要集中在10、11、12、13、14五个区域, 主要是因为这些区域处于系统的受端, 缺乏足够的无功支持, 存在电压安全风险。根据方案, 此时系统的初始总投资为2 430.048万元。当系统未来场景发生变化时, 即当区域07A、SCOTLA、02A负荷比预想负荷增长5%时, 两种方法节点电压越限个数及有功损耗和无功损耗对比如表7所示。
此时, 为了保证各节点电压的安全性, 柔性规划方案需要增加的波动投资为51.744万元。此时波动投资方案如表8所示。
由此算例可以看出, 此方法可适用于节点数目大的实际系统中, 并且此方法的收敛性好。当系统预想环境发生较大的变化时, 此种方法则更能够保证系统的电压安全性。
6 结论
(1) 本文规划方案以场景分析为基础, 避免了各因素之间的关联困难, 可较为准确地体现将来的不确定性。
(2) 在单场景优化解的求解上不需要任何其他特别的设计, 可直接利用确定性优化算法求解。
(3) 在多场景处理上, 本文采用轮次优化技术, 首先将单场景排序, 然后根据排序结果优化各场景所需无功补偿, 确定多场景状态下的无功规划方案。
(4) 本文最终所得结果并不是针对某一特定场景的最优, 而是综合所有场景发生的总体方案最优, 体现了对将来不确定性的良好适应性。
(5) 随着现代电力系统向市场化、智能化方向发展, 在未来的电力系统无功规划的过程中应考虑系统的智能预警建设, 从而给调度员以预警信息, 使系统从不稳定或者弱稳定状态恢复到稳定状态。
摘要：将无功规划中所涉及的不确定性因素场景化, 通过场景化处理, 用多个场景状态来表示系统发展的动态过程。针对传统无功规划方案缺乏灵活性的不足, 提出了多场景柔性无功规划思想, 其将目标函数拆分为初始投资和波动费用两部分, 通过规划前期增加少量的无功投资, 使规划方案更具有灵活性, 更能适应未来环境的变化。并提出了基于轮次优化技术的多场景处理方法, 以IEEE14节点和某地区1206节点两个试验系统的算例结果表明该方法的有效性及其实用性。
柔性规划 篇2
摘要：随着我国经济社会的发展，如何更好地去进行我国基层事业单位人力资源规划与柔性管理越来越受到人们关注。但是，在逐步完善基层事业单位的人力资源规划的体制过程中也出现了一些值得我们重视的问题。只有充分解决这些问题，才能更好的促进基层事业单位的发展。本文根据在人力资源管理中出现的问题提出相应的应对措施并且对实施这些措施的优势和重要性进行详细的阐述。
关键词：基层事业单位人力资源规划柔性管理
人力资源管理是指运用现代化的科学方法，对与一定物力相结合的人力进行合理的培训、组织和调配，使人力、物力经常保持最佳比例，同时对人的思想、心理和行为进行恰当的诱导、控制和协调，充分发挥人的主观能动性，使人尽其才，事得其人，人事相宜，以实现组织目标。基层事业单位在中国行政系统中承担着基础性的工作，基层事业单位的责任不仅只是在执行法律法规上，同时还应该承担落实上级的政策。然而在我国的发展过程中基层事业单位的人力资源管理存在许多应该完善的地方。比如以传统的管理模式进行刚性管理，呈现层级制的组织形式。这种管理模式极容易出现上下级的依附性和家长制的现象，同时也会出现信息闭塞，进而增加管理成本，因而也更加难以提高下属的积极性。因此我们应该运用柔性的管理制度进行基层事业单位的人力资源管理。下面阐述旧有的人力资源规划的问题以及应对措施。
一、基层事业单位人力资源规划的问题
如今，基层事业单位出现了诸多阻碍人力资源管理的完善的现象，比如不能很好地去提高积极性，进而造成整个事业单位的氛围较为沉闷，不利于基层事业单位的进一步的发展。同时，在另一些方面，传统的管理方式极易造成不公平现象的发生，甚至使员工感受不到应该受到的尊重，如果员工长期保持这种情绪，也会很容易造成基层事业单位管理的僵化。这种沉闷的氛围严重制约了基层事业单位的发展，下面就来具体看一下基层事业单位人力资源所存在的问题。
1.观念落后，新兴的人力资源管理知识缺乏。基层事业单位中最重要的是人力资源管理，由于自身的体系性和专业性的限制，合理有效的专业机构的管理至关重要。现如今，对人力资源规划的重视程度在我国基层事业单位中亟待加强。我们需要专业的人力资源的规划机构，需要具有专业素养的人力资源规划方面的人员。只有将人力资源工作作为一项建设性的工作贯彻实行在基层实际工作的进行中才能更好的解决相关问题。否则，落后的观念，造成人力资源进一步枯竭，这样同样不利于基层事业单位的发展。因此，相关工作人员必须要不断的去创新观念，不断地完善自身，提高自己，增加相应的人力资源管理知识，从而可以更好地促进基层事业单位的发展。
2.相关人员不能很好地承担起责任。基层工作人员身兼多职现在已经成为普遍现象，虽然节省了人员开支但造成了工作范围的模糊不清甚至奖惩制度等相关制度形同虚设。正是由于这种情况的存在，在工作中出现问题时工作人员间出现相互扯皮，推卸责任，导致问题的不了了之，逐渐被搁置的后果。同时，在很多时候，由于部分员工责任意识不强，很容易造成对工作不细心、不认真，进而造成一些更加严重的后果，不能很好地去为人民服务，使人民的利益得不到很好地保障。相关人员责任感的缺乏同样对基层事业单位有很大的破坏作用，因此，必须要去使员工有为人民服务的意识，提高自身的责任意识，从而更好地去促进基层事业单位的发展。
3.高效率、合理的激励制度的缺失。考核业绩、福利性的工资以及职务的升迁构成了我国基层事业单位的激励的机制。一般来说国家制定我国基层事业单位的工资，虽然各地根据自身实际情况做了相应的调整，但是仅仅简单的考核以及浮于形式的检查并没有真正的表现出员工的实际能力以及自身对工作投入程度的大小。因此在现有制度下员工的积极性大打折扣，这样不利于员工更好的投入到工作之中，甚至会使员工不认真对待工作的现象愈演愈烈，并且造成了基层事业单位员工难以升迁的怪现象。在这种情况下，这是由于缺乏相关的激励制度，不能很好地去激发员工积极性，进而难以使员工更加全身心的投入到基层事业的工作中去。
二、运用柔性管理模式解决出现的相应问题
以上阐述了原有管理模式的弊端以及出现的问题，包括观念的落后、工作人员的责任意识不强以及相关制度的缺乏，这样不利于基层事业单位的进一步发展。因此，必须要对这些问题采取有针对性的措施，才能更好的去解决这些问题，促进事业单位的发展。下面详细的阐述如何更好地采取措施解决来以上问题。
1.做好基层事业单位的人力资源管理应实施柔性管理模式。确保基层事业单位的有效运行与提供人性化、高质量的公共服务以及科学管理基层工作人员是基层事业单位的首要目标。建立科学高效的专业管理制度，向基层工作人员普及人力资源管理的知识。形成以人为本的管理理念，创造具有人文关怀的氛围。建立相应的一系列的配套措施，实施长效的管理机制，进而更好的建立起基层事业单位间的和谐融洽协调的机制体制。通过运用这些模式，逐步去使员工更好的去激发自己的创造性，进而不断的去提高员工的工作热情，不能使基层事业单位过于沉闷，体制过于僵化，才能更好的促进基层事业单位的发展。
2.柔性的管理模式的考核与薪酬制度的制定。原有的基层事业单位运用的是刚性的管理制度，这样很容易浪费大量的资源。运用柔性的管理机制建立明确的分工、目标，这样不仅给予了下级发挥自己才能的空间，也能使上级对下级的考核更加明确、具体。在提高下属的工作积极性的同时也能更好的改善了工作人员对工作不认真的现象。同时也要根据员工实际工作中的具体表现进行详细的奖励或惩罚。此外，管理者应根据每个人不同的性格特点以及工作作风来对员工实施不同的激励办法。不仅要让员工做财富的创造者也要让员工与管理者共同享受发展成果。
3.实施柔性的人才开发、培养的方案。营造出尊重人才、尊重创造的工作氛围。通过单位为基层事业单位员工进行相应的培训，提高单位员工的专业技能与综合素质水平，同时也能使基层事业单位获益。基层事业单位根据各尽所能的原则，合理科学的安排员工的工作岗位，不仅能给员工一次发掘自己潜力的机会，也将单位的人力变为人才，进行合理的人才的安排。基层事业单位在为员工创造更多学习机会的同时也增强了自身的竞争力，从而使基层单位人员培养了更加强烈的责任意识，让他们自己自觉并且自愿的去完成自己的工作，为基层事业的发展贡献自己的力量。同时，也应该不断的进行管理体制的改革，在这个过程之中，应该不断的去增强基层事业单位的活力，激发员工的创造性，从而更好地去促进基层事业单位的发展。
三、总结
基层事业单位在长时间发展过程中出现了诸多制约自身发展的问题，不仅打消单位人员的积极性也阻碍了自身的发展。面对这种情况，亟待引进柔性的人力资源管理制度来提升自身的竞争力，增强自身的灵活性、适应性和协调性，以便更好地进行基层事业单位的规划。同时，也要更加合理的制定相关的赏罚制度，以便更好的尊重员工的劳动成果，使员工更加有创造力，进而使事业单位得到更好的发展。
参考文献
[1] 赵子芳.基层事业单位人力资源规划与柔性管理[J].现代经济信息，2014（15）
[2]郭东勋.试论需求层次理论在基层事业单位人力资源管理中的应用[J].人力资源管理，2015（7）
[3]赖金霞.基层事业单位人力资源开发与培育工作调查与思考[J].人才资源开发，2013（9）
[4]闫晓娟.巩固基层统计制度提高事业单位人力资源管理[J].统计与管理，2012（5）
[5]陈雪红.基层人力资源的管理作用[J].企业文化（下旬刊），2015（12）
浅议规划院人力资源柔性管理方法 篇3
［关键词］规划院 性管理 力资源
知识经济环境下，人员是企业真正最有价值的资产。企业要想在竞争中取得优势，营造核心竞争力，必须依靠人力资本的优势，树立以人为本的管理思想，充分调动人的积极性，使员工自觉自愿的把自己的知识、才能贡献给组织，与组织保持高度的认同感。在这种情况下，传统的刚性管理已不能完全适应现代人力资源管理的需要。所以，重视柔性管理的运用，对实现企业目标和员工自身价值都具有特别重要的意义。众所周知，规划院是知识密集型企业,人力资本是规划院的核心竞争力,因此,对员工进行柔性管理,建立一支灵敏反应的企业员工队伍，对规划院的发展至关重要。
一、“刚性管理”与“柔性管理”概述
1.刚性管理
传统企业中人力资源管理模式的特点是简单化、感性化的刚性管理，是以控制、规章制度、惩罚为手段，管、卡、压等强制性色彩颇浓。这种刚性管理建立在不尊重人的个性，不顺应人行为规律的基础之上，将人看做“经济人”、“机器的附件”，这就是所谓的“泰罗制”管理。
管理者着重强调组织的权威性、等级性、执行性，以及各种行为的规范性,而忽视了人的情感、个性、欲望、能力等因素的作用;在管理手段上,习惯用行政手段推动工作,按“长官意志”办事,领导怎么讲,下面怎么做,管理是一种自上而下的管理，忽视了横向沟通与合作;管理者制定了一系列规章制度来约束员工,强制要求员工服从。这种管理方式影响了员工的自觉性的发挥,这一管理理念长期影响着员工与组织的关系,影响着组织的地位、定位以及整个组织的管理方式。
2.柔性管理
柔性（flexibility），这词起源于拉丁文，意思是可弯曲或可调整，内涵包括弹性(elasticity)、适应(adaptability)和响应（responsiveness）等。在组织中柔性是指组织响应动态环境的变化要求，快速调整资源采取行动的能力。
柔性管理本是企业管理中的概念，最早出自于日本丰田汽车公司的“柔性制造系统”一词，当时的涵义是指一种具有应对变化环境或环境带来的不稳定的能力的生产系统。但后来随着形势发展，内涵不断丰富，特别是人力资源理论的融入，使柔性管理逐步演变成与刚性管理相对应的一系列管理模式的通称。相对于柔性管理创立之初强调的灵活多变，当前的柔性管理已把人作为管理的核心，强调以人为中心，以人性化为标志，依据共同价值观和精神文化氛围进行的人格化管理。它是在研究人的心理和行为规律的基础上，采用非强制性方式，通过教育说服挖掘潜力，把组织意志变为个人的自觉行动。
二、人力资源柔性管理特征
人力资源柔性管理有三大特征:内在驱动、持久影响及有效激励。
1.内在驱动
柔性管理的最大特点，在于它不是主要依靠权力影响或行政命令，而是依赖员工心理反映，依靠人性解放、权力平等、民主管理，从内心深处来激发每个员工的内在潜力、主动性和创造精神，使每个员工能真正做到心情舒畅、不遗余力地为组织发展而不断开拓创新，因此，柔性管理具有明显的内在驱动性。
2.持久影响
这特征主要表现为在柔性管理中要把各种管理规定转变为员工内心的自愿承诺，并最终将这种内心承诺转变为员工的自觉行动。这一转化过程需要组织进行长期坚持不懈的努力。现实中由于员工个体差异、组织文化传统的不同，以及周围环境的制约等多方面因素的影响，组织整体目标与员工个人目标之间往往存在着各种差异并难以协调，这时耐心、细致、切合实际的思想政治工作往往能够发挥有效的作用。一旦这种协调工作通过柔性管理而达成一致，便会在员工的认识上获得相对独立性，它将对员工产生强大而持久的影响力。
3.有效激励
人力资源柔性管理的激励有效性主要表现在它体现了人的多层次需要。根据马斯洛需要层次理论，人的需求分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。赫茨伯格的双因素理论也指出：对人来说为维持生活所必须满足的需求是低层次的，如生理需求、安全需求、社交需求，这些需求相当于保健因素；而尊重需求、自我实现需求则是高层次需求，属于激励因素。一般来说， 柔性管理主要满足员工高层次的需求，只要合理运用，将具有比刚性管理更有效的激励作用。
三、规划院人力资源柔性管理方法
规划院属于知识密集型企业,其员工多数具备高素质、高学历;规划设计偏重于艺术学科,往往要求规划设计人员要具备活跃的、发散的思维及不受约束的设计构思。对于规划设计人员，若一味的采用刚性管理模式，一方面会使设计人员产生一定的抵触或逆反心理;另一方面,在某种程度上也会使规划院缺乏一种较为自由、活跃的学术氛围，从而限制设计人员的设计思维。所以,在规划院中,柔性管理显得更为适用,并应采用下述措施，加强柔性管理在规划院中的应用。
1.以人为本
人是规划院最大的资产。人力资源柔性管理模式其本质是“以人为中心”的人性化管理。在规划院中，对人力资源的利用，一方面应强调制度建设，实现由人治向法治的转变；另一方面，更要强调由“强制”向“自觉”演进的柔性原则，这一原则突出表现为规划院的文化建设。任何企业都有属于自己的文化氛围，对处于其中的员工来说，将会受到舆论、情感、文化道德规范和行为准则的无形约束，而倡导规划院文化建设能使员工产生内控意识，达到内在的自我约束。通过规划院的文化建设，能够凝结员工的意志，培育员工的高度工作热情和责任感，使其发自内心的贯彻执行规章制度，实现 1+1>2 的效应。
要真正做到以员工为本，把员工当作创造竞争优势的重要来源，一方面必须加大对人力资本的投资，即对设计人员进行培训；另一方面，要通过员工参与和对员工的激励来提高员工的积极性。在具体的规划院人力资源管理实践中，组织要关注员工的发展、信息共享和员工参与，并通过薪酬和绩效挂钩、自我管理团队、人性化管理等措施，在规划院内部营造一种积极向上的竞争氛围，将压力转化为动力，让员工与组织共同发展。
2.设计工作柔性化
实践证明，传统的设计工作由于比较偏重于其形式的规范性、刚性，从而在管理工作中产生了一些弊端：过细的工作描述导致管理层次过多，影响纵向沟通效果；管理模式缺乏弹性，不利于鼓励创新，难以解决日趋复杂的技术问题和经营问题；偏重于考虑由上至下的管理者管理的需要，而忽视了设计工作应有的灵活性、柔性；建立在精细的工作描述基础上的原有绩效评估体系不利于鼓励团队精神，忽视了由下至上的员工的发展需要。
相对而言，在规划院为使设计工作柔性化，应从以下方面加强柔性管理的应用：注意考虑并体现设计人员的意愿及价值，为防止工作枯燥无味，不断丰富或增加设计人员工作内容，赋予更多的尝试机会，来增加工作本身的刺激性和挑战性，同时使设计人员获得发挥聪明才智和取得个人成就的机会；给设计人员提供更多工作轮换机会的同时，可逐步实行弹性工作制，在工作方式、工作秩序和作业速度方面给设计人员以更大的自由。
3.建立柔性激励机制
员工也是规划院的主人，只有这些主人自发地去努力工作，在实现自身价值的同时，为规划院的生存与发展贡献出自己的力量，把规划院的生死存亡与自己紧密联系起来，他才能最大限度发挥自己的积极性。但是我们怎么才能使员工的积极性达到最大呢？这时，柔性激励显得极为重要。美国哈佛大学的詹姆斯教授在多年研究的基础上指出：如果没有激励，一个人的能力发挥将仅为20％～30％ ；如果施以适当的激励，将通过其自身努力使能力发挥出80％～90％。
在激励机制设计中融入柔性管理思想，就是在规划院的薪酬体系中，充分考虑各类员工的工作性质，特别是那些从事创造性活动的设计人员：由于创造性活动往往是一个探索过程，其间充满了不确定性和偶然性，且智力活动本身也难以计量，所以创造性工作难以量化。如果硬性量化并以此作为激励依据，势必会挫伤这些设计人员的积极性和创造性，抑制其潜能的发挥。因此运用柔性管理设计组织的薪酬体系时，充分体现奖酬机制上的柔性化，是达到激励员工做好本职工作这一目的的有效途径。实施中不仅要注重对员工物质上的奖励，组织还应更加注重对员工在精神上的嘉奖；另外还可以通过扩大和丰富工作内容，提高工作的挑战性等对员工进行激励。这样才能激发员工尤其是设计人员的工作积极性，充分发挥他们的才智和潜能。
四、结论
人力资源的柔性管理是一种内在重于外在，心理重于物理，身教重于言教，肯定重于否定，激励重于控制，务实重于务虚的新型管理模式。对于规划院这种高学识、创新型的企业来说，采用柔性管理方法更能激发员工的积极性与创造性，使每一个员工都能切实完成岗位职责，使规划院创造发展的动力永不枯竭，始终立于不败之地。
参考文献:
[1]钱肇基:柔性管理[M].北京:中国电力出版社,1999
[2][美]加里·德斯勒:人力资源管理[M],北京:中国人民大学出版社,2004
[3]马丽:柔性管理,以人性取代制度[N].粤港信息日报,2002～02～12
柔性规划 篇4
机械构件的轻质化、运动的高速化和驱动的节能化,都导致了轻型柔性构件的大量使用,因此,柔性机构精确位置控制及运动构件固有的弹性振动的有效抑制,已成为柔性多体系统动力学及机器人学中一个重点的研究领域,研究成果很多。PID控制[1,2]、变结构控制[3]、自适应控制、积分流形和奇异摄动理论[4]等多种反馈控制策略均有应用的实例,但以上研究成果大多针对电动机驱动的柔性臂,而相对更为复杂的以直线式液压缸驱动的液压柔性机构,研究尚不完善。而且在上述反馈控制中,刚性运动及其弹性振动的状态变量都必须可测,这在一定程度上增加了控制的成本和难度。采用轨迹优化的方法抑制柔性机构中的弹性振动,是一种前馈(开环)控制技术,不需要测量弹性振动状态变量,所以更加经济方便[5]。由柔性臂集中质量建模方法可知,柔性机械臂可简化成一系列弹簧——集中质量系统,所以具有柔性负载的电液位置伺服系统实际上就是在一阶振动模态下,单连杆液压柔性臂的简化模型[6,7]。文献[8]提出了一种具有柔性负载的电液位置伺服系统的滑模控制方法,直接设定柔性负载的二阶振动方程,直接对液压缸活塞杆的位移和柔性负载的位移同时控制,使其跟踪期望的轨迹。本文针对具有柔性负载的电液位置伺服系统,以抑制端点柔性质量块的残余振动为控制目标,采用复合函数叠加法规划液压缸活塞的运动轨迹,在此基础上,针对其液压伺服系统存在的非线性、参数不确定性以及负载干扰等特点,提出了模糊位置控制器的设计方法。
1 系统模型
图1所示为柔性负载电液伺服系统,其中p1、q1,p2、q2分别为液压缸两腔的压力及流量;Ae为有效作用面积;pL、qL分别为液压缸的负载压力和负载流量,
可以写出以下动力学方程[9]:
xv=Kviv (5)
式中,b1为液压缸等效黏性阻尼系数;Vt为液压缸到伺服阀之间的液体总容积;βe为液压油弹性模量;Ctm为液压缸内泄漏系数;kq为伺服阀的流量系数;xv为伺服阀阀芯的位移;Kv为伺服阀的增益;sgn()为符号函数。
控制器设计的目的是:设计系统的控制输入iv,使得系统能跟踪所规划的运动轨迹xpd达到目标值xpdf,同时有效地抑制柔性负载的振动。
2 基于残余振动抑制的活塞杆运动轨迹规划
式(1)可改写为如下形式:
式中,ωn、ξ分别为柔性振动系统的固有频率和阻尼比。
假设活塞杆运动轨迹由等速运动、摆线运动、简谐运动和多项式运动等组合而成[10],则
其中,ω为等速运动、摆线运动、简谐运动的速度或频率;Y1、Y2、Y3分别为变化幅值。三次多项式的作用是保证运动轨迹满足所要求的边界条件。
设上升运动时间为τ,即xpd(τ)=xpdf;设ω=2π/τ,则由以下边界条件:
可以得到
依据上述结果整理式(7),可以得到
将式(9)、式(10)代入式(6),以xpd(t)、
其中,阻尼自然频率
由式(12)可以看出,在可变参数Y1、Y2、Y3优化取值的情况下,可以得到C3=0,C4=0。即活塞杆达到期望xpd=xpdf时,柔性负载xl的残余振动得到有效的抑制。由C3=0,C4=0可得
图2所示为轨迹规划的结果比较。图2a所示为运动轨迹的组合曲线幅值Y1、Y2、Y3任意取值时的运动轨迹(Y1=0.3、Y2=0.3、Y3=0.4);图2b所示为Y1、Y2、Y3以式(13)计算取值的运动轨迹。可以看出,后者通过对液压缸活塞杆运动的优化,柔性负载的残余振动得到了完全的控制。
3 电液伺服系统运动轨迹的跟踪控制及仿真研究
通过以上分析计算可知,当液压缸活塞杆运动能精确跟踪优化轨迹时,其柔性负载的振动可以得到有效的控制。但电液伺服系统是典型的非线性时变系统,常存在较大程度的系统参数变化和负载干扰,若采用常规PID等控制方法,系统的动态性能和稳态精度很难满足要求。为了有效地对给出的运动轨迹进行跟踪,本文采用文献[11]提出的模糊位置跟踪控制器的设计方法,其特点是无需液压伺服系统的精确模型,且具有良好的鲁棒性。模糊控制系统结构见图3。
取液压缸活塞杆运动的误差变化e和误差变化率ec为输入语言变量偏差E和偏差变化率EC,输出语言变量U为控制系统的输入。根据E和EC对系统动态响应的影响以及相互之间的互联关系,制定模糊控制规则库,共计49条。由误差变化E和误差变化率EC通过模糊合成运算求得的模糊输出量,通过加权平均法转为清晰量,再由清晰量经过尺度转换为实际控制量,即液压伺服阀阀芯的输入电流。模糊控制器的设计参见文献[11]。
柔性负载液压伺服系统参数如表1所示。其中,
为了对照比较,分别进行了图2中两种轨迹的跟踪控制。仿真中活塞杆运动时间τ=1.69s。可以看出,图4中液压缸活塞杆达到期望值xpdf后,柔性载荷m2存在明显的残余振动,需要经历一段时间后,才会在阻尼的作用下停止。而在图5中,液压缸活塞杆运动跟踪文中提出的优化运动轨迹,在达到期望值之后柔性载荷m2的残余振动得到有效的抑制,且产生的振动幅度明显小于前者。与图2b所示的柔性负载振动轨迹性相比存在一定的误差,不能完全得到抑制,原因是位置跟踪过程中存在少量误差,但是轨迹优化对柔性负载振动的抑制作用还是十分显著的。
4 结束语
本文提出了一种基于残余振动抑制的具有柔性负载的电液位置伺服系统的运动轨迹规划及控制方法,属于柔性构件振动前馈控制策略。在以液压缸活塞杆位移和速度作为输入得到的二阶振动系统中,构建由等速运动、摆线运动、简谐运动和多项式运动共同组成的组合式运动规律曲线,以运动的边界条件、活塞杆到达期望位置后柔性负载残余振动为0等约束条件为设计目标,计算并选择组合式运动规律中的相关参数,实现了对柔性负载残余振动的有效抑制。采用模糊逻辑控制器,以位置跟踪的误差及其变化率作为模糊逻辑控制器的输入,设计液压伺服阀的控制电流,实现对所规划的活塞杆运动的跟踪。通过对非优化和优化轨迹的跟踪的仿真结果比较,验证了提出的规划算法的正确性和有效性。如何进一步提高位置跟踪的精度,提高对柔性负载振动抑制的效率,是下一步研究工作的重点。
参考文献
[1]Yigit A S.On the Stability of PD Control for aTwo-link Rigid-flexible Manipulator[J].J.Dyn.Syst.Meas.Control,1994,116:208-215.
[2]余跃庆,周刚,方道星.基于模糊PID融合的柔性机械臂振动压电主动控制研究[J].中国机械工程,2008,19(15):1836-1841.
[3]Chen Xinkai,Su Chunyi,Fukuda T.Robust Vibra-tion Control for Flexible Arm Using the SlidingMode Method[J].Asian Journal of Control,2003,5(4):594-604.
[4]张奇志,孙增圻,孙富春.基于奇异摄动的柔性机械手预测控制[J].机械科学与技术,2001,20(2):172-174.
[5]Ata A A.Inverse Dynamic Analysis and TrajectoryPlanning for Flexible Manipulator[J].InverseProblems in Science and Engineering,2010,18(4):549-566.
[6]Ge S S,Lee T H,Zhu G.A New Lumping Methodof a Flexible Manipulator[C]//Proceedings of theAmerican Control Conference.Albuquerque,1997:1801-1892.
[7]王洪福,曲东升,孙立宁,等.柔性臂动力学模型中单杆的质量-弹性杆简化模型的讨论[J].机器人,2001,23(7):691-694.
[8]Liu Y,Handroos H.Sliding Mode Control for aClass of Hydraulic Position Servo[J].Mechatron-ics,1999,9:111-123.
[9]Alleyne A,Liu R.A Simplified Approach to ForceControl for Electro-Hydraulic System[J].ControlEngineering Practice,2000,8:1347-1356.
[10]申永胜.机械原理教程[M].北京:清华大学出版社,2005.
柔性规划 篇5
关键词：柔性工艺规划,人工蜂群算法,局部搜索,全局搜索
0引言
当今制造企业的主要生产方式随着客户需求的个性化特征逐步向多品种、少批量的生产方向发展。因此,如何灵活地响应市场的多样化及个性化需求,迅速地将客户需求转化成生产指令,高效率、低成本地生产出客户满意的订单产品,工艺规划环节显得尤为重要[1]。然而在实际生产中,同一产品特征具有不同的加工工艺、同一产品的加工特征具有加工次序的约束、同一加工工序具有多个可选的加工机器,这些特征均表现出工艺规划的柔性特征。
本文将重点研究利用人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题。首选建立了该问题的数学模型,然后提出了一种序列编码方式,该编码方式保证了后续产生的新解为满足工艺柔性约束的可行解。在算法的局部搜索阶段,设计了局部搜索变异操作策略,使采蜜蜂及观察蜂在解周围进行局部搜索,寻找更优解;在全局搜索阶段,设计了全局搜索交叉操作策略,使侦查蜂进行全局搜索,寻找更优解,之后给出了人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题总流程。最后,通过实例对提出的人工蜂群算法进行了测试,测试结果表明,与其他算法求解工艺规划问题相比,人工蜂群算法具备更好的稳定性和更高的求解效率。
1问题描述与建模
柔性工艺规划问题可以描述为:每个被加工的工件都具有若干加工特征,工件不同特征之间具有一定的次序约束关系,每道加工特征都具有可选的加工工艺,每道加工工序可以在若干台可选机器上进行加工。柔性工艺规划就是在已有的加工约束及加工资源的情况下,确定被加工零件的工艺路线,从而使得目标达到最优。
以表1给出的零件1的柔性工艺加工信息为例,零件1包含6个加工特征,其中特征3有2个可选工艺,共有5台加工机器,每个加工工艺对应各自的可选加工机器,6个特征之间存在一定的次序约束,在加工时,不能违反次序约束。
基于上述描述,本章研究的柔性工艺规划问题以最小化加工时间为优化目标,数学模型如下[2][3]:
工件的工序加工时间(PT)见式(1):
PTi为工艺路线中第i道工艺的加工时间,n为工艺路线中包含的工艺数。
工件的机器转换时间(CT)见式(2):
当工件相连两道工序在不同机器上加工时,就需要一定的机器转换时间,当相连两道工序的加工机器相同时,机器转换时间为0。式(2)中CT代表工件的机器转换加工时间,CTMi,Mi+1表示从工艺路线中第i道工序的加工机器Mi转到第i+1道工序的加工机器Mi+1所需要的机器转换时间。
因此,本章柔性工艺规划问题的优化目标最小化加工时间如式(3)所示:
2人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题
2.1编码和解码
为了使人工蜂群算法能够对柔性工艺规划问题进行求解,首先需要对柔性工艺规划问题的各种柔性信息进行编码与解码。
由于本文工艺规划问题需要考虑零件的加工工艺柔性、特征次序柔性及加工机器柔性,因此在文献[2]、[4]及[5]的编码方式基础上进行改进,设计了一种序列编码方式,序列编码方式包含三个序列,分别为特征序列、工序序列以及机器序列。这种编码方式能够保证后续的局部搜索及全局搜索之后产生的仍为可行解。为了更加清楚地描述序列编码方式,对表1零件1的加工工艺信息进行序列编码,图1为该零件的一个可行编码方案。
特征序列的长度为零件加工特征总数,数字为零件的特征号,特征序列是满足特征次序约束的一种排列;工序序列的长度与特征序列长度相同,其中第n个数字m表示零件的第n个特征选择其可选工艺加工的第m种;机器序列的长度等于零件的所有加工工序总和(包括可能未被选中的工序),机器序列的第n个数字m表示零件的第n个工序采用其可选机器中的第m号机器进行加工。
柔性工艺规划的解码就是将编码方法中产生的用于人工蜂群算法的码转化成问题的解,首先根据特征序列,可以获得特征的加工顺序。其次根据工序序列,可以获得各个特征所选的加工工艺。之后根据Step1和Step2,可以得到各个工序的加工顺序。然后根据机器序列,可以得到各个工序所选的加工机器。最后根据Step3和Step4得到的结果,确定该工件的工艺路线、各工序对应的加工机器及加工时间。
2.2蜂群初始化
针对2.1节提出的序列编码方法,对于特征序列,如果该零件包含n个特征,将通过Matlab程序随机生成一个1到n的随机序列,由于特征有次序约束,因此生成的随机序列可能不符合要求,为非法解,本文用文献[6]中的约束调整方法对特征序列进行调整,使其转化为合法解;对于工艺序列,如果零件的第n个特征包含m种可选工艺,则随机生成1至m中的一个整数,填入工艺序列的第n位;对于机器序列,在工序对应的可选机器的机器号中随机挑选一个作为该工序的机器号。
2.3局部搜索变异操作策略
基于本文提出的序列编码方法,设计了一种局部搜索变异操作策略来使采蜜蜂和观察蜂进行局部搜索,更新蜜源。对于特征序列的变异操作方法是随机选择特征序列中的两个不同的位置,将其数值进行交换,之后通过约束调整方法进行调整,使其满足特征之间的次序约束;工序序列变异操作方法是随机选择工序序列中的一个位置,根据该位置特征的可选加工工艺,选择另外一个加工工艺代替当前加工工艺,从而得到新的工序序列;对于机器序列的变异操作方法是随机选择原机器序列中的一个位置,根据该位置工序的可选加工机器情况,随机选择另外一个加工机器。
2.4全局搜索交叉操作策略
当采蜜蜂自身蜜源更新不变次数超过上限时,采蜜蜂转化为侦查蜂,在搜索空间内进行全局搜索,为了提高种群的全局搜索寻优性能,提出一种全局搜索交叉操作策略。
文献[2]交叉操作并不能保证满足特征之间的次序约束条件,因此,对文献[2]交叉操作进行改进,将其复制交叉点中断的参数信息到新的特征序列相应位置改为复制交叉点两端的参数信息到新的特征序列的相应位置,以此确保生成的新的可行解满足工序的次序约束条件,具体步骤如下:
Step 1:随机挑选两个蜜源,在三个序列中分别随机选择两个交叉点,特征序列用Step 2交叉操作,工艺序列和机器序列用Step 3进行交叉操作;
Step 2:将特征序列1交叉点两端参数信息复制给新特征序列的相应位置,删掉特征序列2中新特征序列中已有的特征数值,将特征序列2中剩余的数值按顺序依次填入到新特征序列的空位置中,具体如图2所示;
Step 3:将工序序列1交叉点中断参数信息复制到新工序序列的相应位置;将工序序列2的交叉点两端的参数信息按顺序填入新工序序列的空位置中,具体如图3所示。机器序列交叉操作方法同工序序列。
2.5适应度函数
人工蜂群算法中适应度函数是用来评价蜜源优劣的依据,通常适应度函数可以通过目标函数变换而成。在人工蜂群算法中,适应度好的蜜源将获得更大的保留机会,由于人工蜂群算法中适应度值越大代表蜜源越好,本章柔性工艺规划问题以最小化加工时间为优化目标,因此使适应度函数等于目标函数的倒数,如公式4所示,其中f是目标函数值,Fitness是适应度函数值。
2.6人工蜂群算法求解柔性工艺规划总流程
基于以上改进人工蜂群算法主要步骤的的具体操作,设计了人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题的总流程如图4所示。
3应用算例
为了验证以上人工蜂群算法求解柔性工艺规划与车间调度集成优化问题的可行性,本章对零件2[7]的工艺路线进行优化求解,目标函数为加工时间最小化。零件的参数信息见文献[4]3.4.2节表3.11实例二中零件3的加工信息,工件在不同机器之间的转换时间如表2所示。算法参数设置为:NP(初始化蜜蜂总数)=50;max Cycle(最大迭代次数)=200;Limit(蜜源最大开采次数)=5。通过Matlab对人工蜂群算法编程,相同环境和参数设置下,程序连续运行20次,统计20次运行结果得到的最优值、平均值及平均收敛代数,将优化结果与已有文献进行对比,如表3所示,遗传算法(SA)、蚁群算法(GA)及变异粒子群算法(MPSO)的结果均来自文献[8]的case 3。
从表3优化结果中可以看出,人工蜂群算法在20次运行中,每次都可以找到最优解。虽然四种算法求得的最优值相同,但是人工蜂群算法运行20次求得的平均值比SA算法和GA算法更优,与最好值相同,说明人工蜂群算法在求解柔性工艺规划问题中具有更好的稳定性。其次人工蜂群算法平均收敛代数相比于SA、GA和MPSO算法减少了。说明人工蜂群算法在求解柔性工艺规划问题中具有更高的求解效率。
4结论
本文深入研究了基于人工蜂群算法的柔性工艺规划方法。首先建立了柔性工艺规划问题的数学模型,然后针对工艺规划问题的加工工艺柔性、特征次序柔性及加工机器柔性,提出了一种序列编码方式,该编码方式保证了后续产生的新解为满足工艺柔性约束的可行解。设计了局部搜索变异操作策略,使采蜜蜂及观察蜂在解周围进行局部搜索;并设计了全局搜索交叉操作策略,使侦查蜂进行全局搜索,之后给出了人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题总流程。最后,通过实例对提出的人工蜂群算法进行了测试,测试结果表明,与其他算法求解工艺规划问题相比,人工蜂群算法具备更好的稳定性和更高的求解效率。
参考文献
[1]刘琦铀,李铁克.基于混合遗传算法的生产工艺规划与决策问题[J].工业工程,2013(03):131-137.
[2]李新宇.工艺规划与车间调度集成问题的求解方法研究[D].武汉:华中科技大学,2009.
[3]Li W D,Mcmahon C A.A simulated annealing-based optimization approach forintegrated process planning and scheduling.International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2007,20(1):80-95.
[4]文笑雨.多目标集成式工艺规划与车间调度问题的求解方法研究[D].武汉:华中科技大学,2014:5-61.
[5]Li XY,Gao L,Wen XY.Application of an efficient modified particle swarmoptimization algorithm for process planning.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2013,67(5-8):1355-1369.
[6]江铭炎,袁东风.人工蜂群算法及其应用[M].北京:科学出版社,2014:16-264.
[7]Li WD,ong SK,Nee AYC.Hybrid Genetie Algorithmand Simulated Annealing Approach for the Optimization of Proeess Planning for Prismatie Parts[J].International Journal of production Research,2002,40(8):1899-1922.
柔性规划 篇6
D*算法由Stentz于1994年提出［6，7］, 并于2002年Likhachev和Koenig改进为D*lite［8］算法, 2006年由Ferguson和Stentz逐渐发展为Field D*算法［9］, 2012年Silveira等人提出Space D*算法［10］, 主要应用于移动机器人在部分已知环境系统中作为动态路径规划。Guo Jianming等人［11］将基本D*算法的8维搜索扩展至16维搜索, 使得搜索路径更平滑和有效。岳双［12］实现了只对改变的搜索树进行更新, 加速了搜索过程。D*算法使用全局的环境信息和局部的传感器感应数据, 动态地调整路径, 最终达到全局最优。
本文的目的在于比较各种人工智能算法［13］, 以适合柔性传输系统的机器人控制系统。
1环境模型
D*算法依赖环境信息和传感器感应的数据。 假设空间布局已完全可知, 但包括在某些突发情况下时, 如某通道输送线出现故障, 或临时调整局部输送线的布局, 即为部分未知环境。黑色区域B为障碍区域 ( 如加工中心或其他工艺装备) , 白色区域W是机器人的可规划轨迹空间 ( 如图1所示) 。设环境模型为空间E:
在子空间W内, 设机器人每移动一个结点位置X → Y , 其弧长代价函数为c ( Y, X) 。机器人从源点S开始, 按有向弧长、经单调路径R:
在状态Xi ( 1 ≤ i ≤ N) 的有限次数变换过程中移动, 到达目标点G。逐次比较并更新X及其邻结点Y的路径估价函数:
获得最短路径p ( 最优解) 的单调序列:
2 D*算法
D*算法开辟三个状态列表OPEN、CLOSED和NEW, 分别存储不同的路径代价: OPEN列表的集合为A, 用于存储未经访问节点的路径代价值; CLOSED列表的集合为B, 用于存储已访问节点的路径代价; NEW列表的集合为C, 用于存储待更新节点的路径代价。A*算法只包括OPEN表和CLOSED表。与A*算法不同的是, D*算法的OPEN列表包含两种状态类型: 弧长代价递增的RAISE类型和弧长代价递减的LOWER类型。每个结点X都有一个标识函数t ( X) :
为了寻求最短路径p ( 最优解) 的单调序列Y, 设k ( X) 为Y的最小路径估价值, 即
首先, 对OPEN、CLOSED和NEW赋初始值:
式 ( 7) 中, G、φ 和W分别为OPEN、CLOSED和NEW的初始化集合。
从集合B中遍历路径估价函数h ( Y, X) , 按式 ( 6) 分析最小路径估价值k ( X) 的变化, 结合式 ( 5) , 动态更新路径估价函数h ( Y, X) , 以下述三种情况松弛OPEN和CLOSED的所有出边:
(1) 新的路径估价值过低, k (X) <h (Y) , OPEN和CLOSED没有结点迁移, 则执行 ( 3) , 增加h ( Y) , 重新对路径进行估价。
( 2) 新的路径估价值无变化, k ( X) = h ( Y) , 且OPEN和CLOSED有结点迁移, 在OPEN列表中插入当前路径估价值h ( Y) + c ( X, Y) 。
( 3) 新的路径估价值过高, k ( X) > h ( Y) , 且OPEN和CLOSED有结点迁移, 在OPEN列表中更新当前路径估价值h ( Y) 。
如此循环执行, 直至满足终止条件:
或相应的路径序列不存在。
从而获得式 ( 4) 的最短路径p。
3实验验证
3. 1 D*算法实验结果
假设需要将从图1左上角的加工位置加工出来的物料输送至右下角的加工位置。定义开始位置Start = ( 18, 90 ) , 结束位置Goal = ( 82, 10 ) , 则相应的最短路径如图2所示。
图2中从左至右、从上至下依次表示最短轨迹的动态规划, 右侧颜色渐变值表示离目标节点越近, 相应的数值越小, 颜色也越深。白色线为规划的最短路径轨迹。
当在运行前, 已知在坐标范围为{ x, y | 35 ≤ x ≤ 45, 60 ≤ y ≤ 80} 发生故障, 此时的最短路径如图3所示。
当正在运行时, 如运行至坐标位置P = ( 30, 80) 时, 检测到矩形区域, 在坐标范围为{ x, y | 35 ≤ x ≤ 45, 60 ≤ y ≤ 80} 发生故障, 此时的最短路径如图4所示。
由图2 ~ 图4可得出, D*算法可实时地动态规划路径, 使柔性输送系统的柔性更强。相关参数比较如表1所示。
表1中为Start= (18, 90) 和Goal= (82, 10) 两点之间的直线距离。从表中可得出, 在正常情况下, 相应的迭代次数最少和路径长度最短。三者相差均不大, 如在空间布局时将各加工位置对称排列, 即相应加工中心的规划空间近似相同, 则规划的最短路径长度可近似相等, 在移动速度一定时, 可保证时间上的一致。
3. 2其他算法的比较
图5为Bug2算法规划的最短路径。由于Bug2主要沿着两点之间的直线方向搜索, 难免会进行重复和多余的规划, 这就产生了一些不必要的路径。
图6为PRM算法取采样点数为100时的最短路径图。图中的最短路径出现了转角为90° 的情况, 这就对机器人的结构设计提出了更高的要求。
取三个起始点, 分别为A= (18, 90) , B= (18, 45) , C = ( 62, 90) , 目标点Goal = ( 82, 10) , 采用D*算法、Bug2算法和PRM算法得出的最短路径长度和相应的直线距离的对比图如图7所示。从图中可得出, D*算法在最短路径规划方面具有较好的效果, 能满足多种情况下的应用。
4结语
柔性规划 篇7
关键词：配电网,分布式电源,柔性规划,区域自组网
0 引言
分布式电源(DG)的广泛接入已经成为当前配电网发展的趋势。含DG配电网的运行特性与传统配电网存在显著差异:一方面,能够以DG和联络线等作为后备电源,将非故障失电区域划分成多个局部供电区域[1],避免其长时间停电;另一方面,风电、光伏等DG的出力具有明显的随机性,使其实际供电区域的供电范围并不确定[2]。
含DG配电网的上述运行特性对其网架规划提出了更高要求。然而,相关的研究还相对缺乏。一些初步的研究[3,4]将DG节点视为常规电源节点,沿用常规配电网规划的模型和算法,试图得到最优网架方案。显然,这些研究并未考虑DG出力和负荷的随机性,并不符合工程实际。文献[5-6]分别基于模糊潮流和随机潮流计算,提出了计及DG出力不确定性的含DG配电网的网架规划方法。但这些方法并未考虑这一不确定性对供电可靠性的影响,也并未考虑区域自组网这一含DG配电网的重要运行方式。同时,应用该方法必须预先给定待选支路集,而且只能得到辐射状接线的网架方案,严重限制了其工程实用性。
为此,本文提出了“负荷供电恢复率”的概念,将其与分区供电要求、接线模式要求、支路潮流和节点电压的柔性约束等作为约束条件,建立了以经济性和可靠性为目标的配电网网架多目标柔性规划模型,以此对含DG配电网的线路布局和开关配置进行统一优化。在该模型中,对网架规划方案进行可靠性评估时,通过分析在区域自组网运行方式下DG出力和负荷的随机性对负荷供电恢复的影响,本文提出了负荷供电恢复率的计算公式,并将其应用于网架方案的可靠性评估中,使规划模型能够计及区域自组网对供电可靠性的影响。基于树形结构编码[7],结合单亲遗传算法[7]和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)[8]对所提出的规划模型进行求解,避免了传统方法必须给定待选支路集的缺陷,使其更具工程实用价值。
1 多目标柔性规划模型
对于某一供电馈线Fd,将与之相联络的其他馈线称为支持馈线,则可将Fd上的每一联络线均视为备用电源,其容量为相应联络线的最大载流量与其支持馈线最大转供容量间的较小者(其容量具有随机性)。本文将DG和联络线统一称为“备用电源”,并将负荷转供电和DG的孤岛运行统一称为配电网的“区域自组网运行方式”。
1.1 优化目标函数
如前所述,合理的网架结构能够使得含DG配电网充分发挥其自组网特性,从而提高供电可靠性。而可靠性与经济性是网架规划中相互制约的2个因素。因此,必须分别提出相应的定量指标,并在此基础上建立优化目标。对于经济性,可以采用规划方案的总费用等年值[9]进行评估,其包括了线路和开关设备的综合造价等年值、全年的电能损失和设备的年检修维护费用;而对于可靠性,由于区域自组网运行方式影响了负荷停电的频率、时间和损失电量,因此可用期望缺供电量(EENS)作为评估供电可靠性的定量指标。
综上所述,对于含DG配电网的网架优化规划,其目标函数可表示为:
式中:x为网架规划的决策变量,包括线路布局和开关配置,其中,线路布局中的线路长度为实际走廊的长度,而开关配置则包括手动开关和自动开关;E和R是2个优化子目标,分别表示网架方案的总费用等年值和期望缺供电量;g(x)为在网架结构x上所实施的区域自组网策略。
1.2 约束条件
由于风电、光伏等主要DG的出力具有明显的随机性,而且负荷也非恒定不变。因此,在区域自组网运行方式下,各个局部供电区域中可能只有部分负荷的供电得到恢复。因此,针对规划网架,必须对负荷的供电恢复情况进行综合评价。为此,定义负荷停电恢复率Rr(a)为:
式中:a为负荷供电恢复概率的置信水平;i和j为隔离区编号;N为系统中的隔离区数;λi为隔离区的故障率;wj为表征隔离区重要程度的权重系数;Ω为隔离区i的下游停电区域;Pj为隔离区j的功率;pr,j为隔离区j的供电恢复概率。
可见,Rr(a)反映了在所有N-1情况下,供电恢复概率不小于a的负荷在所有受影响负荷中的占比的总体情况。因此,对于所规划的网架结构,必须使Rr(a)大于某一定值,从而使所实施的区域自组网策略真正满足负荷的供电恢复需求。
此外,为保证系统运行的安全性和用户的电能质量,必须对线路潮流和节点电压越限情况加以约束。然而,由于DG出力和负荷功率的随机性,若严格限制线路潮流和节点电压不能越限,则可能大幅增加网架投资成本。因此,只需要求线路潮流和节点电压越限的概率小于某值,则既能够降低投资成本,又更符合电网运行的实际情况。
综上所述,结合国内配电网规划和运行的实际情况,考虑以下约束条件。
1)符合特定的典型接线模式。
2)满足N-1安全约束。
3)满足分区供电原则。
4)满足变电站的出线数量限制。
5)线路潮流和节点电压约束:
式中:Pr{·}表示概率事件;Vi为节点i的电压,Vi,min和Vi,max分别表示其最小和最大值;Pk为线路k的传输功率,Pk,min和Pk,max分别表示其最小和最大值;CV和CS分别为节点电压和线路潮流约束的置信水平。
6)负荷供电恢复水平达到一定要求:
式中:η为百分数,表示接受的Rr(a)的最小值。
2 计及区域自组网的可靠性指标计算
以自动开关为边界可将配电网划分为多个自动隔离区,而以手动开关为界可将每个自动隔离区再划分为手动隔离区。此时,若以隔离区为节点、开关为连接弧,可将电网拓扑简化为基于隔离区连接关系的隔离区—连接弧模型[15]。
2.1 负荷的供电恢复概率
在实施区域自组网后,一个或多个后备电源将若干个隔离区纳入其局部供电区域中。在某一局部供电区内,由于隔离区之间通过开关弧相连接,在供电路径连续的前提下,不同隔离区获得后备电源供电的优先次序可以通过开关投切来控制,但同一隔离区的负荷只能作为一个整体获得供电或失电。因此,不同隔离区的供电恢复概率与后备电源供电的优先次序有关,而同一隔离区内部的负荷则具有相同的供电恢复概率。
显然,局部供电区域内的隔离区可由单一后备电源供电或多个后备电源同时供电,而事件“隔离区获得后备电源供电”与事件“所有后备电源组合均不能向隔离区提供有效电力供应”是对立的。因此,对于某一供电区域Ω内的隔离区l,根据供电路径的不同将Ω内的后备电源分为不同的电源组合(对供电路径相同的电源组合视为等效组合,其容量为这些组合中的容量最大者),并以Sk表示,则隔离区l获得后备电源供电的概率pr,l为:
式中:k为电源组合的编号;PGj,l表示在所指定的电源组合j的供电路径中,首个隔离区到隔离区l的总需求;PGj为电源组合j的总功率;Ωj为由电源组合j决定的供电范围。
以图1中的3种情况对式(5)进行详细说明。图中:实心圆点表示隔离区;PA和PB分别表示电源A和B的容量;RA,RB,RAB表示由供电优先次序决定的电源供电路径,其下标表示对应的电源组合。
在图1(a)中,显然,电源组合A,B和AB均具有相同的供电路径。如前所述,将此3个组合视为等效组合,其容量为三者中的容量最大者,即PA+PB。因此,由式(5)可得隔离区l获得后备电源供电的概率pr,l为:
式中:PAB,l为电源组合AB的供电路径中,首个隔离区到隔离区l的负荷需求,PAB,l=P1+P2+P3+Pl,其中,P1,P2,P3和Pl分别为节点1,2,3和l的功率需求。
类似地,在图1(b)中,电源A和电源组合AB对隔离区l均具有相同的供电路径,此时pr,l为:
式中:PB,l为电源B的供电路径中首个隔离区到隔离区l的负荷需求,PB,l=P2+P3+Pl。
在图1(c)所示的情况下,各电源组合对隔离区l的供电路径均不相同,此时pr,l为:
式中:PA,l=P1+P2+P3+Pl;PB,l=P4+P2+P3+Pl;PAB,l=P1+P4+P2+P3+Pl,其中,P4为节点4的功率需求。
2.2 平均停运率与年平均停运时间
将引起某一隔离区l停运的隔离区或连接弧分为4类[10]:(1)a类,引起l的停运,且l不能被纳入任何一个局部供电区域;(2)b类,引起l的停运,但可以通过区域自组网将l纳入某一局部供电区域中;(3)c类,引起l停运,但在故障隔离后能通过原电源使其恢复供电;(4)d类,不会造成l停运。基于上述分类,并计及负荷获得后备电源供电的概率,隔离区l的平均停运率λsl和年平均停运时间Usl分别为:
式中:pr,l,i为隔离区i故障或检修时隔离区l获得后备电源供电的概率;Ωb′为以概率1属于隔离区l的b类区域和开关弧的集合;Sac为隔离区l的a,c类区域和开关弧集合;Sb为b类区域和开关弧集合;t1为故障修复时间;t2为故障隔离和开关切换时间之和;λi,λi′,γi,γi′分别为隔离区i的平均故障率、平均检修率、平均故障停运时间和平均计划检修停运时间,可根据统计数据由文献[10]中的式(1)—式(4)计算;αi为第i个隔离区或开关弧属于某一类型的概率,由馈线上自动装置的可靠动作率决定。
式(9)和式(10)等号右边的第3项表明,当隔离区l的b类区域计划检修时,由于后备电源出力和负荷功率的随机性,即使事先将隔离区l切换至备用电源,l也仅能以概率pr,l获得有效供电。而式(10)等号右边的第4项表明,当隔离区l的b类区域故障时,l能够以概率pr,l获得后备电源供电,此时其停运时间为相关开关的切换时间。
3 模型求解的多目标遗传算法
3.1 线路与开关的联合树形结构编码
线路布局和开关配置均对整体网架方案的经济性和可靠性有着重要影响。为此,本文基于树形结构编码[7]对线路和开关进行联合编码,从而避免了传统方法必须首先选定候选线路组的缺陷。以i和j分别表示线路两端的节点编号,则网架结构可以用稀疏矩阵M表示,其非零元素记为cij,表示节点i和j之间线路的属性。线路的属性包含了线路长度、阻抗、造价和左右两侧的开关类型等信息,其中左右两侧开关类型取0,1,2分别表示无开关、自动分段开关和手动分段开关。
3.2 遗传操作
3.2.1 个体初始化
为保证每个遗传个体符合所指定的接线模式,采用如下的个体初始化步骤。
步骤1:对指定的接线模式构造其结构元[11],以3-1接线方式为例,其结构元如图2所示。
步骤2:对该结构元中的每条辐射线,从电源节点开始遍历,并在规划区域以一定的规则[11],通过不断连接负荷点形成实际辐射线路。与此同时,根据结构元的联络情况,将对应的辐射线相联络。由此,在规划区域中形成与结构元结构相似的接线单元。
步骤3:不断重复步骤2直至所有负荷点都已连线。对于简单的辐射状接线模式,由于没有联络线路,仅需采用根节点融合[12]的初始化方法。此外,在初始化的过程中,随机设置线路两端分段开关的类型。
3.2.2 单亲遗传操作
考虑树形结构编码的特点,本文采用节点移位、重分配、重联络、增减接线单元和变异等单亲遗传基因重组算子[11],以保持网架结构符合所指定的接线模式。其中,变异算子将随机改变线路两端开关属性;重联络算子则随机改变单辐射馈线间的联络关系;节点移位、增减接线单元和重分配算子等则能够改变单元接线的结构。文献[11]中的分析表明,上述基于结构编码的单亲遗传算法具有全局收敛性。
3.3 供电分区修正
由于进化的随机性,可能出现供电分区重叠交叉的情况。对于这种情况,需要进行相应的修正。
1)供电分区初步划分。以某一变电站A为根节点对当前网架进行广度优先遍历。在此过程中,若某一节点与其父节点在地理位置上相邻,则将其所在分区标记为父节点所在的分区;反之,不再往下遍历该节点的下游节点。对每一变电站重复这一过程。
2)分区边界扩展。若某一节点尚未被标记分区,而又与供电分区相邻,则将其转移至与之相邻的某一供电分区。
3)分区调整。将第i个分区中电源容量与其负荷总容量之差ΔPi作为其剩余容量,并将孤立节点转移至ΔPi>0的相邻分区。
4 算例分析
4.1 算例参数
以广州某园区规划地块为例进行配电网网架优化规划,其中压变电站和负荷的分布情况见附录A图A1。其中,节点1至41为负荷,节点42至45为中压变电站;线路造价为20万元/km,自动开关8万元/台,手动开关6万元/台;约束条件式(3)中的CV和CS均取95%,式(4)中的a=0.5,η=10%(对不含DG的规划区域不作此限制)。此外,取该区域的平均风速为9 m/s、归一化平均光照强度及其标准差分别为0.047 W/m2和0.065;风力发电机切入风速1m/s、额定风速5m/s;光电转换效率为13.44%。
4.2 计算结果比较与分析
考虑如表1所示的3种DG接入情况。
对于表1所列的3种情况,设110kV变电站及上级电网为完全可靠的外部电源,并采用基于优先原则的区域组网策略[13]:根据后备电源(包括DG和联络线路)的额定容量,按照负荷重要程度、负荷容量、用户数由高到低的顺序依次考察所有与电源邻近的负荷点,并通过反复融合、扩大的过程完成供电区域划分。
利用本文所述方法分别进行辐射状接线和3-1接线的网架规划。其中,对应表1中的情况3,若指定接线模式为3-1模式,附录A图A2给出了相应最优解集中的一个解的单线图。
而各种情况下所得的最优解集如图3所示。其中,曲线1至3上各点分别是在情况1,2,3下基于辐射状接线所得的最优解集;而曲线4至6则为在对应情况下基于3-1接线所得的最优解集。
由于辐射状接线模式不具备联络线路,因此,DG的容量大小对网架的可靠性有着重要影响。当DG容量较大时,所采取区域自组网策略能为较多负荷提供概率较大的供电恢复,避免为提高可靠性所采取的迂回供电,使网架的经济性和可靠性均得到提高。由于将主电源视为完全可靠电源,而3-1接线模式具有一条纯备用的联络线路,因而DG的接入在提高供电可靠性方面的作用并不明显。由图3可见,所得的结果与上述分析一致:对于曲线1至3,DG容量越高,所得的规划结果越接近坐标原点,表明规划方案具有更佳的经济性和可靠性;而对于曲线4至6,不同DG容量下所得的规划结果并无显著差异,表明在此接线模式下DG的接入并非影响供电可靠性的主要因素。
对应表1中的情况1和情况3,分别对以下2种情况所得的最优解集进行比较:(1)按照本文所述方法进行计及DG区域自组网的网架规划;(2)不计及DG的区域自组网,即认为DG在上游故障时断开电网连接。为使上述2种情况所得的最优解集的供电可靠性具有可比性,对于情况(2)最终得到的规划方案,按第2节所述方法,在考虑DG区域自组网的情况下重新评估其可靠性,并根据Pareto支配关系重新得到最优解集。相应的比较结果分别如图4(a)和图4(b)所示。
由图4可知,情况(1)下所得到的最优解集明显优于情况(2)。由此表明,在随机寻优过程中计及DG的区域自组网,能在进化过程中更有效地协调线路布局和开关配置,充分发挥DG接入在提高供电可靠性方面的重要作用,从而使最终规划方案实现经济性与可靠性的综合最优。
5 结语
通过分析DG出力和负荷的随机性对负荷供电恢复的影响,计算负荷供电恢复概率,并将其引入网架方案的可靠性评估中,能够使之计及区域自组网的影响。在此基础上,通过提出负荷供电恢复率的概念,并将其与支路潮流和节点电压的柔性约束、指定接线模式约束等纳入约束条件,所建立的含DG配电网网架的柔性规划模型能够实现线路布局和开关配置的统一优化,使得网架规划方案适应DG的随机性出力对电网潮流的影响,并充分发挥其区域自组网特性,体现了技术经济性和供电可靠性的综合最优,突破了传统模型的局限性;而所提出的模型求解算法,避免了传统方法必须给定待选支路集的缺陷,更加符合工程实际要求。算例分析验证了上述方法的有效性,表明其可为含DG配电网的网架优化规划、运行等提供理论依据。
企业财务柔性特征与柔性管理 篇8
一、企业财务的柔性特征
企业财务柔性表现在企业资本运动和财务活动的各个方面:
1.资本筹集的柔性。企业筹资柔性首先表现在筹资渠道和方式上。企业资本的来源、融资手段并非唯一不变的, 在市场经济条件下, 企业融资渠道和方式虽然具有多元化特征, 但是, 就某一特定的企业来说, 其融资不仅要考虑融资方式对企业财务的影响, 而且还必须考虑融资的可能, 比如, 国有企业可运用国家财政资金, 而非国有企业却不能运用这种融资方式;非股份公司不能通过股票融资;股份公司增资扩股、企业向银行借贷、发行债券融资等都有比较严格的限制条件, 因此, 企业必须结合自身的情况和条件, 灵活选择融资渠道和方式。其次, 在融资构成和资本期限搭配上应具有柔性。企业筹资必然会考虑新增资本对企业原有资本结构的影响, 因为过高的负债, 会增加企业财务风险, 势必加大企业财务危机和破产倒闭的可能性, 当企业资本构成中债务资本比重较大, 筹资就应该避开债务, 尽量选择权益资本, 如企业资本构成中权益资本比重较大, 由于举债具有财务杠杆效应, 在投资报酬率高于债务资本成本时, 适度增加债务资本, 可提高权益资本的收益, 因此, 企业应根据自身不同情况, 灵活调整资本构成, 保持企业合理的资本结构并擅于运用负债营, 在资本期限的搭配上, 如长期资本之间、短期资本之间、长期资本与短期资本之间, 也存在着弹性组合和合理搭配问题, 这样才有可能尽量减少各种资本闲置浪费、降低融资风险, 充分发挥资本合理配置效率。
2.资本运用的柔性。资本运用包括资本投资和资本营运两个方面。资本投资又可分为项目投资和金融投资。项目投资属于企业对内投资, 包括固定资产投资、无形资产投资、递延资产投资等;金融投资属于企业对外投资, 它主要是企业通过购买股票、债券、基金等金融资产而间接投资于其他企业的一种投资行为。资本投资的柔性主要表现在企业投资规模可大可小、投资形式具有多样化、投资内容具有多元化、企业可灵活调整投资结构、可进行不同情况的投资战略分析、灵活运用投资策略和方法等。资本营运是指企业在日常生产经营过程中, 发生的一系列经常性的资本收付。企业日常经营活动、资本收付经常会发生变化, 如企业现金需要量的突然增加, 存货供应缺货或突然中断, 材料价格上涨, 企业信用政策的改变等, 所有这些都会增加企业资本营运的柔性。企业也就会随时对资本营运进行相应的调整。
3.资本收益分配的柔性。企业资本收益分配受多种因素的影响, 如法律因素、股东因素、企业因素等, 它关系到投资者、债权人、企业员工和管理当局等不同利益人的利益要求, 而这些影响因素和相关利益人的利益要求, 又会因不同企业、不同时期、不同的经营环境和条件而发生改变, 因此, 企业应根据可能变化的环境、条件, 及时调整自己的收益分配政策。资本收益分配的柔性不仅表现在分配比例、分配数量上, 而且也体现在分配政策制定、分配形式的选择上, 它是一项政策性强、涉及面广、影响较大的工作, 企业必须充分考虑各种可能的影响因素、兼顾不同利益人的利益要求, 在有利于企业发展、满足各方利益人利益的基础上, 选择适合自身特点的收益分配政策, 根据企业不同发展时期和变化的环境及条件, 进行相应的收益分配调整, 以保证企业收益分配政策的适应性和灵活性。
二、企业柔性财务管理
1.柔性融资管理。
企业融资总会基于一定的目的, 如扩大生产经营规模, 优化企业资本结构、偿还债务, 进行控股等。企业无论基于什么目的融资, 筹资时必须认真研究融资的各种影响因素, 根据融资环境和条件的变化, 及时调整企业的融资策略, 进行柔性化融资管理。柔性融资管理主要包括筹资数量和时间柔性管理及资本结构的柔性管理两方面内容。企业筹资数量和时间的柔性管理要求企业应动态调整资本需要量, 灵活控制资本投放时间, 由于企业资本需要量的预测受不确定性因素影响较大, 企业生产经营活动也可能随时发生改变, 因此, 企业事先确定的筹资数量存在着变化的可能, 这就要求企业筹资数量应根据其可能的变化和实际需要, 及时进行调整, 要么增加、要么减少;在筹资时间管理上, 企业应掌握好资本运用的投资时间, 确保筹资与投资时间上的衔接, 灵活控制资本投放时间。资本结构的柔性管理要求企业资本结构应具有弹性, 一方面企业原有的资本构成能实现灵活转换, 如长期资本与短期资本之间, 权益资本与债务资本之间的相互转换;另一方面企业通过灵活运用不同融资方式, 能及时调整现有资本构成, 保持资本结构的优化。
2.柔性投资管理。
企业正确的投资决策是建立在若干假设条件上的, 企业实际投资活动中, 外部环境和条件的改变, 企业投资必然做出相应的调整, 如工程材料价格上涨, 企业会增加资本投入, 提高工程预算, 影响投资效益;企业面临着更好的投资项目和机会时, 如何调整现有的投资政策, 及时抓住投资机会等, 这就要求企业进行投资决策时, 应留有余地和弹性, 应充分考虑到未来影响投资的不确定性因素, 提出多种应对方案和应对措施, 实施动态投资管理。柔性投资管理不仅表现在企业投资规模上应具有柔性, 应根据变化了的条件, 随时进行调整;而且在投资的构成上也必须具备柔性, 能灵活地进行转换和调整, 如减少某一投资, 增加另一投资, 将收回的资本投人某一项目等, 这就要求企业在投资构成上, 应注意相互搭配, 包括时间上的相互衔接, 投资品种上固定投资与流动投资相结合, 保持企业投入资本相对的流动性和变现能力, 给企业进行投资调整留有空间。
3.柔性营运资本管理。
营运资本管理涉及到企业生产经营的各个方面, 是企业日常财务管理的重要内容。对营运资本进行柔性管理:一是流动资产规模的柔性管理。企业流动资产投资规模越大, 资产的变现能力就越强, 获利能力也就越弱, 反之提高资产的获利能力, 就会降低资产的流动性, 加大企业经营风险, 因此, 企业应保持流动资产投资的适度规模, 当企业经营情况和条件发生改变, 影响企业流动资产正常比例时, 应及时做出调整, 既保证资产的盈利能力, 又使企业资产具有相对的流动性, 以降低企业风险。二是流动资产内部结构的柔性管理。流动资产内部结构是指企业现金、短期有价证券、应收账款、存货等构成及其比重问题, 在流动资产内部结构安排上, 企业应遵循时间上的依次继起和空间上的同时并存, 确保流动资产各构成项目适度比例, 当企业生产经营活动引起企业流动资产内部结构失衡时, 应及时进行调整, 如企业应收账款大幅度增加, 就应及时分析赊销增加的原因, 有无赊销失控现象, 并相应做出调整。三是流动资产各项目的柔性管理。在企业生产经营活动中, 流动资产各项目具有较好的柔性特点, 这给我们实施柔性管理提出了更高的要求, 如为防止意外事件对企业现金收支的影响, 企业除保持正常现金储备外, 还应有一定的保险储备;短期有价证券作为现金的替代物, 应保持其较好的流动性;为防止企业存货需求增大, 存货交货推迟或缺货等, 企业在正常存货储备外, 还应增加一部分保险储备等。
4.柔性收益分配管理。
柔性收益分配管理主要是指企业在确定收益分配政策和进行分配数额上应留有余地, 具备调节的空间。企业可选择的收益分配政策主要包括剩余股利政策、固定股利支付率政策、稳定股利支付政策、低正常加额外股利政策等, 一般来说, 低正常加额外股利政策给企业留有较大的弹性, 即使企业盈利很少或需要多留成盈利时, 企业仍可发放固定的正常股利, 不会影响股东的投资和对企业的信心;而当企业盈利较多时, 除分配给股东额外股利外, 企业也可保留较多的盈利。在分配数额上, 除依法提取盈余公积金外, 企业在投资者和企业留存分配之间仍有较大的调节空间, 这主要取决于企业的收益分配政策、企业再投资机会、企业偿债需要、举债能力、盈利情况等因素, 企业应根据外部经济情况和理财环境变化, 结合自身的生产经营活动情况, 灵活确定收益分配数额, 在充分考虑投资者利益的基础上, 给企业进一步发展留有足够的资本和空间。
随着世界经济的一体化、资本国际流动的加强, 我国经济与世界经济的进一步融合, 企业理财的环境变得更为复杂和不确定, 使企业柔性财务管理成为必然。企业柔性财务管理不仅使企业快速制定财务决策, 适时确定财务战略, 而且能随时根据瞬息万变的市场和环境做出快速的应变策略。因此, 实现企业柔性财务管理, 具有极为重要的现实意义。
摘要：企业财务活动具有柔性特征, 因此实施柔性财务管理就成为必然。文章从资本运动全过程分析了企业财务的柔性特征, 提出了与之相适应的企业柔性财务管理。
关键词：柔性,资本,管理
参考文献
[1].薛秀清.企业财务管理中弹性原则的应用[J].经济论坛, 2004 (22)
[2].邓明然, 曾玲芳.论网络财务与企业理财系统柔性.中国会计电算化, 2004 (2)
