尺度优化（共7篇）
尺度优化 篇1
0 引言
微网是一种由负荷、微电源(分布式电源)和储能装置共同组成的有机系统。微网可以有效地整合各种新能源发电技术,充分发挥新能源发电所带来的经济效益和环境效益;可以更好地满足用户对电能质量和供电可靠性更高的要求;可以实现电网的削峰填谷,提高能源的利用率[1,2,3]。
微网的优化运行是微网研究的重点和难点问题,已经引起了人们的广泛关注。微网的优化运行主要有如下几个特点:由于微网主要接入配电网中,电压等级低,系统中输电线路的电阻起主导作用,线路损耗较大,不能忽略[4];由于风力发电、光伏发电等新能源发电技术受自然环境的影响较大,输出功率具有随机性、波动性、间歇性,微网的优化运行要求实时性比较强,一般在秒级;由于微网内的微电源与传统的火电机组有很大的区别,不能简单应用等耗量微增率准则,一般采用智能优化算法来进行优化。
混沌优化算法具有遍历性、随机性、规律性的特点,能在一定的范围内按照自身的规律不重复地遍历所有的状态[5]。混沌优化算法能避免陷入局部极小,比随机搜索更具有优越性,易于跳出局部最优解[6]。文献[7]将混沌优化算法用于电力系统经济负荷分配,并与遗传算法相比较,证明了混沌优化算法的优越性。文献[8]首次提出了变尺度混沌优化算法,并通过数值算例验证了所提算法的有效性。文献[9]对变尺度混沌优化算法进行了改进,并将改进后的算法应用于大规模电力系统经济负荷分配的算例中,与其他算法相比取得了更优的结果。
本文研究了变尺度混沌优化算法的初值、变量空间缩小系数、“二次搜索”调节系数对优化结果的影响,并提出了相应的改进措施,通过数值算例验证了改进措施的有效性。结合微网中微电源的特点建立了微网优化运行的数学模型,应用改进后的算法进行优化,取得了预期的效果。
1 对变尺度混沌优化算法的改进
1.1 参数的影响
变尺度混沌优化方法的具体算法步骤详见文献[8]。从理论上来讲,由于混沌变量的遍历性特点,不受初值的影响,但是迭代步数是有限的,混沌变量也就不可能遍历所有的状态,不同的初值会出现不同的结果。针对这一问题,文献[9]提出了将初值选为随机数和并行搜索的方法,但是该方法可能会使计算时间明显增加。
变量空间缩小系数和“二次搜索”调节系数选择得不恰当,可能会造成无法找到全局最优点,而只能找到局部最优的情况。同时,变量空间缩小系数和“二次搜索”调节系数的选择与目标函数有很大的关系,目标函数不变,改变缩小系数或调节系数,可以得到不同的优化结果。
1.2 算法改进
本文在文献[8-9]的基础上对变尺度混沌优化算法中变量空间缩小系数、“二次搜索”调节系数的选择进行了改进,减少了这些参数对不同目标函数优化结果的影响。
1.2.1 变量空间缩小系数的选取
在变尺度混沌优化算法中,需要根据搜索进程不断地缩小优化变量的搜索空间[8],变量空间缩小系数就是表征优化变量的搜索空间在每次“二次搜索”过程中缩小程度的参数,本文用t来表示。
文献[8]给出了变量空间变化的公式,如式(1)所示:
其中,i表示第i个变量,r表示“二次搜索”的次数,xir表示第r次“二次搜索”得到的第i个变量的最优值,bir、air分别表示第i个变量在第r次“二次搜索”时的上限和下限,bir+1、air+1分别表示第i个变量在第r+1次“二次搜索”时的上限和下限。
文献[8]指出t的范围是(0,0.5),同时随着“二次搜索”次数r的不断增加,变量的搜索范围也在不断缩小。由式(1)可以看出变量的搜索空间在当前最优解附近进行调整,搜索空间的调整程度与变量搜索空间的大小有关,当搜索空间较大时,t应取较大的值,以保证搜索的速度;当搜索空间较小时,t应取较小的值,以保证搜索的精度。
为此本文提出了参数t的确定公式,如式(2)所示:
由式(2)可以看出,t的范围在(0,0.5)之间,满足文献[8]的要求。同时,随着“二次搜索”次数r的增加,变量搜索空间不断减小,t的数值也将不断减小。
1.2.2“二次搜索”调节系数的选取
文献[8]指出在变尺度混沌优化算法中,还需要根据搜索的进程不断改变“二次搜索”调节系数。“二次搜索”调节系数是指在粗搜索得到的次优点的基础上进行微调,得到新的混沌变量,用新的混沌变量进行“二次搜索”,本文中,“二次搜索”调节系数用α表示。文献[8]给出了变尺度的公式,如式(3)所示:
其中,k表示第k次混沌搜索;xir,k+1表示在第r+1次“二次搜索”中,第i个变量在第k次混沌搜索中用到的混沌变量;xir表示第r次搜索得到的第i个变量的次优点;xir,k表示在第r次“二次搜索”中,第i个变量在第k次混沌搜索中用到的混沌变量。
由式(3)可以看出α应该是一个与“二次搜索”次数r相关的数,并且α的取值应该是一个较小的数,以保证在次优点附近进行微调。同时,随着“二次搜索”次数的增加,寻优结果不断向真值靠近,α应该不断地减小以保证寻优结果的精度。
为此本文提出了参数α的确定公式,如式(4)所示:
1.3 数值仿真
本文采用2个常用的测试函数F1、F2对算法进行测试[8,9],所有的数值仿真和实例计算都在MAT-LAB中编程实现。
测试函数F1如下:
其中,变量的取值范围为:-2.048≤x1≤2.048,-2.048≤x2≤2.048。此测试函数的理论最优解为min(1,1)=0。
测试函数F2如下:
其中,变量的取值范围为:-2≤x1≤2,-2≤x2≤2。此测试函数的理论最优解为min(0,-1)=3。
本文在进行测试的过程中,选定了相同的迭代步数,即算法耗时是一定的。表1是本文算法和文献[8]算法的对比结果。
由表1可以看出本文所选取的变量空间缩小系数t、“二次搜索”调节系数α,在迭代步数一定的情况下,能够得到更优的解,证明了本文算法的寻优效果更好。
1.4 实例验证
以文献[7]中的3机6母线系统为例,总负荷为500 MW,不考虑阀点效应和网损的情况下,惩罚因子选为10,在机组之间进行负荷的优化分配。各单元机组的参数如表2所示。本文算法运行3次得到的可行解,与文献[7]、文献[8]中算法的结果进行比较,如表3所示。由表3可见,本文算法得到的负荷分配结果比文献[7]和文献[8]的算法得到的结果费用更低,证明了本文算法的有效性。
2 微网优化运行的数学模型
2.1 微网参数
本文采用简化的微网模型,该微网共有10个节点,具体结构如图1所示。微电源有微型燃气轮机(MTG)、柴油发电机(DEG)、蓄电池(BAT)、光伏电池(PV)、超级电容器(SC)。其中PV和SC的输出功率作为已知量处理,不作为优化变量。PV的实际出力设定为3 kW,SC的实际出力设定为2 kW。微电源容量如下:MTG为20 kW,DEG为15 k W,BAT为15 kW,PV为5 kW,SC为5 kW。负荷容量如下:负荷1为10+j0.1 kW,负荷2为15+j0.17 kW,负荷3为7.5+j0.05 kW,负荷4为7.5+j0.08 kW。本文在做微网优化运行时,只考虑了微网孤岛运行的情况,所以设定并网节点9的功率为0。
2.2 目标函数
微网的优化运行是一个多目标、多约束条件的复杂优化问题[10]。本文同时考虑了微网的经济成本最小和网损最小作为目标函数,其中经济成本主要考虑了燃料成本、运行维护成本、环境折算成本。给不同的子目标函数赋予不同的权重,进行线性加权,将多目标问题转化为单目标问题,同时采用罚函数的方法对约束条件进行处理。
2.2.1 微网经济成本
2.2.1. 1 燃料成本
a.MTG的燃料成本与自身的工作效率有关,表达式如式(7)所示:
其中,FMTG为MTG的燃料成本;C为MTG采用的燃料气体的单价,本文取2元/m3;VLH为天然气的低热热值,本文取9.7 kW·h/m3;PMTG为MTG的输出功率;ηMTG为MTG的效率,其大小与MTG输出功率的大小有关[11]。
b.DEG的燃料成本就是它的耗量特性函数,如式(9)所示[12]:
其中,参数a、b、c的大小一般由生产厂家给定,本文选取a=6,b=0.012,c=8.5×10-4。
c.根据BAT的特性可知,BAT不消耗燃料,不存在燃料费用。
2.2.1. 2 运行维护成本
微电源的运行维护成本可以用微电源输出功率乘以相关的系数来表示,如式(10)所示:
其中,E为微电源总的运行维护成本,ki为第i个微电源的运行维护成本系数,Pi为第i个微电源的输出功率,N为微电源的数目。ki的大小按照文献[12]选取,具体如式(11)所示:
2.2.1. 3 环保折算成本
MTG和DEG在运行的过程中会产生氮氧化物(NOx)、二氧化硫(SO2)、二氧化碳(CO2)等空气污染物。考虑到微网的环境效益,将这些污染物按照一定的成本进行折算,作为微网优化运行的目标。具体计算公式如式(12)所示:
其中,C1为微网的环保折算成本,Pi为第i个微电源的输出功率,N为微电源的数目,aij为第i个微电源排放的第j种污染物的量,q为污染物的种类,cj为第j种污染物的折算成本。
不同种类的污染物折算成本以及MTG、DEG的排放因子如表4所示[13]。蓄电池由于其自身的运行特性,不产生污染物。
综合考虑以上因素,微网的经济成本如式(13)所示:
其中,Vcost表示微网的经济成本。
2.2.2 网损
由于微网一般都接在电压等级较低的配电网中,而配电网中R/X的值一般较大,在5到几十之间[14],因此微网中传输线的网损比传统大电网的网损明显加大,不可忽略不计。网损通过潮流计算的方法得到,如式(14)所示:
其中,Pk、Qk为第k条支路传输的有功、无功功率,M为支路总数,Rk为支路k电阻,|Uk|为支路电压幅值。
2.3 约束条件
功率平衡约束:
其中,Pi为第i个微电源输出的功率,N为微电源的数目,Pload为总负荷。
微电源输出功率约束:
其中,Pimin、Pimax分别为第i个微电源输出功率的下限和上限。
节点电压约束:
其中,Ui为第i个节点的电压,U imin、Uimax分别为第i个节点的电压下限和上限。
3 算例仿真
本文选取的微网电压等级为380 V,线路选择L J-16型导线,线路阻抗为R=1.98Ω/km,X=0.358Ω/km[15,16]。采用本文提出的改进变尺度混沌优化算法进行计算。目标函数为F=λ1Vcost+λ2Ploss,λ1、λ2分别为多目标的权重系数,并且满足λ1+λ2=1。
算法步骤如下。
a.初始化。输入优化变量的维数N,各个微电源的输出功率上下限bi、ai,“一次搜索”最大迭代步数,“二次搜索”最大迭代步数,权重λ1、λ2的取值,惩罚因子等参数,并随机生成N个混沌变量。
b.一次搜索。将混沌变量映射到待优化变量的取值范围内,用混沌变量进行搜索。
c.判断“一次搜索”迭代步数是否满足“一次搜索”的最大迭代步数。若不满足则继续迭代搜索,若满足则进行步骤d。
d.变尺度。对“一次搜索”得到的当前最优解进行变尺度得到新的优化变量,并调整各变量的搜索空间。
e.二次搜索。用新的混沌变量在调整后的搜索空间内执行步骤b、c。
f.重复执行步骤d、e。
g.判断“二次搜索”迭代步数是否满足“二次搜索”的最大迭代步数。若不满足则继续迭代搜索,若满足则输出微网优化运行结果。
对λ1、λ2赋予不同的值,计算结果如表5所示。
由表5的结果可以看出,考虑不同的权重,将得到不同的优化结果,各个微电源的输出功率也不同。在进行微网的优化运行时,应结合不同用户的需要,综合考虑不同的影响因素。
4 结论
本文对变尺度混沌优化算法进行了改进,并利用典型的数值算例进行了验证,证明了改进的有效性。将该方法应用到电力系统负荷优化分配中,取得了比传统的变尺度混沌优化算法更好的效果。
本文考虑了微网的燃料费用、运行维护费用、环保折算费用和网损多个优化目标,构建了微网优化运行的多目标函数。在满足系统约束条件的前提下,采用本文所提出的改进变尺度混沌优化算法对微网中微电源的优化运行进行了分析,为进一步研究微网中微电源的有效管理提供了理论依据。
尺度优化 篇2
关键词：尺度 人性化 城市空间
中图分类号：TU-8
文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2016）01-0150-02
1 城市公共空间的尺度分析
城市公共空间是一个基于大众服务的公共性服务空间，其不仅需要注重空间实用性，同时也必须融人人性化考量，因此其设计与规划中需要注重尺度性分析。
1.1 城市广场的空间尺度
城市广场的设计是一个具有典型的地域性特征的界定区域设计，是人们活动与滞留的重要场所，广义上说，广场的环境设计是一种整体气氛的渲染，同时也是规划、建筑与绿化设计的综合体，是环艺小品设计。
目前我国国内的广场设计普遍纯在盲目求大的问题，特别是在一些中小城市，很多地方将尺度与质量正比化，攀比成风，天安门广场是世界上最大的广场，但这是其地理与社会文化环境使然，而非盲目求大。因广场的设计并非单纯是面积问题，而需要综合考虑其自身的用途，结构，世界与空间实用性，同时需要考虑周边建筑与人文需求。比如在中世纪的欧洲，汽车还不盛行，人们走在两到三米的大路上，便会有开阔的视觉感，搭配阳光普照与鲜花，给人以惬意的午后休闲感觉，而如果将这种环境移植与方圆几十米的空地上，这只会成为空旷的空地，刺眼的阳光搭配稀疏的植被，给人的却是燥热与逃避，美国规划师芒福德将其称为“广场恐怖”。一个好的广场应该有着适度的围合感，如果向心力与凝聚力太差，则会严重影响广场的社会交往空间功能性。
1.2 城市街道的空间尺度
街道是城市形象的主体，人们对街道的认知不仅仅是路面，还包含了两边的树木、广告牌、各种设施等，这些共同组成城市街道的主体，几者如果有其一质量低下，则会严重影响城市街道的视觉形象。城市街道景观作为城市景观的核心内容，有利于本地市民的自豪感与凝聚力，同时也是外来人员认识本城市的主要媒介，因此城市街道的空间尺度直接关系到整个城市的整体形象。
我国城市街道在改革开放的推动下正在发生着巨大变化，但是同样面临着一系列问题，比如其城市街道的功能性建设匮乏，特别是当今汽车不断增多，城市拥堵问题成为了社会化问题，城市街道的设施也是极度匮乏，交通标志不统一、街道照明不足等。另外，街道的建设也缺乏个性化，城市街道干篇一律，色彩搭配及建筑风格雷同，人行空间狭小，区域安全性划分不明确等，这些都严重影响了我国城市街道的空间尺度及人性化需求。
1.3 滨水空间的空间尺度
根据中国风水学观点，滨水空间被看做风水宝地，而且大部分城市都是滨水而建，除非少数城市外，中国绝大多数城市都滨水而建，或者有河道流过整个城市，比如武汉被分成了武昌与汉口、长沙、株洲等有湘江流经等。当今城市滨水空间寸土寸金，很多房地产开发商看好这个契机，购买滨水空间，用于房地产开发，并且将这些空间圈起来，仅对小区内成员共享，这是一种严重的自私行为，因为滨水空间是全城市居民共同的财富，具有开放性，是自然景观与人工建筑的空间合体。
2 当今城市公共空间的尺度问题
当今城市多为工业化大生产的产物，为了更大限度地满足居民的居住等需求，获取更加高额的建筑回报，大部分城市普遍存在盲目扩张、盲目效仿的特点，在公共空间的塑造上对空间尺度的人性化考量极度匮乏，从而导致城市建设的单一性、雷同性与破坏性。
2.1 城市空间缺乏个性化
当今的城市公共空间建设一般都是干篇一律的定式规划，笔直的道路搭配一排排楼房，道路两旁为标准定制的路灯、公交站点、各类交通标示等，过度追求整体的规则性与对称性，同时尺度上要求大，气势上要求宏伟，以为的求大、求新、求快使得很多城市公共空间摒弃了人们的实际需求。殊不知，这种缺乏个性化的设计导致了城市的归属感大量耗损，而城市的人性化设计也因此消耗殆尽。
城市公共景观规划的个性化匮乏归根结底是因为人们对于城市经济利益的片面追求，将公共空间设计作为城市建设的盈利工具，高密度地进行城市开发。公共空间数量少、用地不足，公共性匮乏，人文关怀更是被人遗忘。取而代之的是各类大型工厂，居住小区，政府设施等。
2.2 城市空间传统景观的消失
改革开放以后，大量的农村劳动力涌入城市，我国开始进入了空前的城市化扩张，一些中小城市同样无法逃避的一再扩张，跟别提一些大型城市。城市化建设成为了全社会瞩目的大事件，特别是房地产暴利的驱使下，一座座高楼大厦拔地而起，而一些具有中国典型特色，积淀了几千年中古传统历史文化的传统建筑在不断地被拆除，这些虽然为中国经济的发展带来了前所未有的推动力，但是也给中国的传统文化造成了严重的影响，特别是一些建筑类物质文化遗产被现代建筑大量取代。
2.3 城市绿化的盲目性追求
城市化大发展给环境造成了严重影响，而在低碳经济的推动下，特别是我国对环境保护一再强调，而随着物质文化水平的提高，人们对小区的绿化率及环境建设也提出了更高的要求，因此在城市的空间内开始注重一些绿化建设。但是这些绿化建设大部分是流于形式，比如一些城市为了增加其环境的历史感，在外地甚至国外进口一大批百年老树，然后突击种植，建成所谓的“百年古树一条街”，殊不知这些树木因挪动或者无法适应当地的生态环境，导致在短短的几年内便枯萎死去，造成了严重的资源浪费，而且这些一般会作为形象工程，后期的维护等不尽人意，最终沦落为“死树一条街”。我国近几年草坪特别兴盛，特别是一些公园中，花草成为了其重要景点，很多当地政府大批量种种各类花草，但是殊不知这些花草需要耗费大量的水资源，同时需要大笔费用维护，特别是在一些干旱少雨的北方，这导致草坪反而成为了公园的累赘，同时对城市生态的协调根本起不到实际作用。
2.4 城市建筑的盲目欧式化
欧洲因工业革命开展的早，且经济相对更加发达，所以他们在很早之前便开始注重城市空间的人性化尺度建设，相比国内的城市建设，欧洲很多国家的城市建设堪称花园，建筑造型优美，城市绿化率高，且城市规划更加人性化，这也导致了人们对于欧式环境的盲目崇拜。很多房地产开发商及城市规划师受此影响，开始盲目地追求欧式化建筑，殊不知这只是东施效颦，现代的建筑，广场，似乎只有沾一点欧式的元素，才能提升环境的品位。在城市公共景观的设计中，适当融入欧式元素无可厚非，但是大量欧式元素的融入，特别是各个小区有着其不同的地位，则导致整体的空间一致性很差，很多中国城市的建设倒成为了各类欧式建筑的集合体，风格迥异的各类建筑与空间设计在城市建设中杂糅，搞得不伦不类，失去了其特有的文化特色。
3 人性化尺度城市空间设计的策略
对于以上提到的几个城市空间设计的问题，究其原因主要是因为人们对于现代文化的盲目追求，过于追求利益化与时代感，反而使得城市空间失去了其本有的文化气息，人性化被一些机械化所代替，从而失去了其自身的归属感与认同感。而这个问题的解决首先需要将城市空间规划建设中融入人性化尺度，充分考虑人们的本院需求，强调人与环境的和谐统一。
3.1 城市公共空间界面设计
城市公共空间需要借助界面设计的塑造来表达其空间精神，不同的界面设计带给乘客不同的空间感受。色彩颜色的选择、材质种类的运用以及各种装饰物的叠加都能影响到公共空间的界面效果。
3.1.1 色彩运用
欧洲色彩学者曾专对城市色彩方面的空间感受作过调查，调查内容包括对所在城市建设色彩方面的意见时，大多数城市居民对于居住的城市色彩体系感到满意。这表明优异的城市色彩建设不仅能够增加城市的吸引力还可以给城市居民带来很高的，喻悦感和认同感、骄傲感。因此，我们必须在城市规划过程中的对于城市色彩问题认真对待，在建设改造的同时不断进行合理的优化，从而提高城市人居环境质量和居民的幸福感。
3.1.2 材质的运用
在界面设计中，材质运用的不用对于其所产生的视觉表达、视觉情感也有所不同。其形态、颜色、肌理等不同特征，石材的厚重、木材的质朴、玻璃的轻盈、金属的光亮、布艺的柔软传递给人丰富的视觉效果。材料的合理搭配更能体现出空间的节奏感，设计时应充分考虑材质的特性以及过渡效果。（1）相同质感材料的组合：应考虑材质肌理的变化、材质表面起伏的不同以及材质纹样的形成来展现丰富的视觉传达能力。（2）相似质感材料的组合：由于质感相似，对于空间的过渡、承接起到良好的转换。通过相似质感的感染力，既能使整个空间和谐，给人典雅平静的感觉，又能通过材料的不同区分空间。
3.1.3 景观构筑物
其他景观构筑物包括石景、雕塑等属于空间的硬质景观部分，别出心裁的景观构筑物往往能够成为空间的标识以及视觉的焦点。景观构筑物在视觉上不仅具有观赏作用，在功能上还具有一定的功能性原则。具体包括景墙、灯具、垃圾箱、座椅、游戏设施等，是一种立体的造型方式，视觉感更强。小体量的景观构筑能让空间显得更加精致，起到点缀的作用，大体量的景观构筑则充分吸引人们的视觉感受，提升整个空间的力量感，成为城市空间的焦点。
3.2 城市公共空间设计及其设施建设
3.2.1 植物景观设计
景观设计包括了非常多的内容，涵盖景观设计学、园林设计学等多种学科的理论知识。空间是所在城市的有机组成部分，城市公共空间的植物景观设计为城其总体景观环境的创造和完善提供了保障。城市居住空间景观设计是城市健康发展的直接要求。主要表现为以下几个方面：（1）生态效益。（2）艺术价值（3）空间表达。
3.2.2 道路设计
随着市场经济的发展，人口的急剧增长，人均土地占有率逐渐降低，对于土地资源的充分利用，是城市建设的主要目标。道路是连接空间的主要载体，在城市公共空间中，道路设计起着决定性的作用。道路设计的便利性和可达性充分体现着对于居民人性化设计。
（1）充分利用地下空间
地下空间是指通过技术手段在原有地面之下进行地下区域的开发和利用，尽可能做到土地资源的充分利用，在城市中可以充分利用地下空间，做到步行流线和车行流线的分离，放置人车混杂同行造成安全隐患，是改善公共空间环境行之有效的方法之一。
（2）衔接城市公共交通系统
随着城市居民生活水平的提高，对于私家车的拥有率也逐渐上升，私家车数量上的增多，导致城市内所需的公共空间拥堵，给城市道路增加过重的负担。公共交通与居住空间的良好衔接也是居民幸福感的决定因素之一，因此发挥道路系统的便利性也影响到整个交通系统的集约化程度。
（3）国家加强对道路设计的关注
道路交通作为居住空间与其他城市交通系统主要的连接方式，在公共空间中起到非常重要的作用，其交通系统的人性化设计对于居民来说也更加便利。道路系统的系统化建立对于噪声污染、尾气污染、安全问题等都能得到良好的改善，因此，国家应加强对道路设计的关注程度，提供完善的解决方法和法律依据。
3.2.3 休闲设施
尺度优化 篇3
混沌是一种普遍的非线性现象,其行为复杂且类似随机,但存在一定的内在规律性。混沌的发现,对科学的发展具有空前深远的影响。混沌具有其独特的性质[1]:初值敏感性、遍历性、规律性,针对混沌具有遍历性这一特点,可将其作为搜索过程中避免陷入局部极小的一种优化机制,如果利用混沌变量进行优化搜索,无疑会比随机搜索更具优越性,因此,混沌已成为一种新颖的优化技术,并得到广泛重视和大量研究。混沌优化方法分2个阶段进行[2]:首先,在整个空间内按混沌变量的变化规律依次考察经过的各点,接受较好点作为当前最优点;其次,一定步数后认为当前最优点已在实际最优点附近,然后以当前最优点为中心;附加一混沌小扰动,进行细搜索寻找最优点。目前利用混沌进行优化主要有3种方法:一是二次载波法[3],二是变尺度法[4],三是并行计算法[5]。其基本思想是一致的,都是先基于确定性的迭代式产生的遍历性轨道对整个解空间进行考察,当满足一定终止条件时,认为搜索过程中发现的最佳状态已接近问题的最优解(只要遍历的轨道足够长,这种情况总能实现),并以此点作为下一步“精细搜索”[6]的起点,二次载波法通过在此点附近遍历区间很小的混沌变量进行搜索,变尺度法则通过不断缩小新解产生空间以及在临时“最优点”附近产生扰动的办法实现精确搜索,并行混沌优化方法则从几组不同的初始点出发进行并行运算,并在搜索到一定程度时进行二次载波,尽快找到最优解。从试验来看,3种方法都是卓有成效的,针对不同的问题,寻优速度略有区别,限于篇幅,本文仅对第2种方法进行研究,其方法是:①按混沌搜索确定搜索的初始位置;②以初始位置为基准,不断缩小优化变量的搜索空间,③引入解向量优选,将解向量中将那些接近全局最优解的分量找出,构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,从而找出全局最优解。解向量优选具体做法是:对混沌搜索重复m次(一般可取m=10),利用混沌变量对初始值的敏感性,每次搜索取不同的初始值,可以得出m组解向量。尽管每一组解不尽相同,但解中的一些分量会接近最优解。为了把这些解向量中那些接近最优解的分量找出,将这些解向量构造成一个m×n的矩阵A,我们的目的是对矩阵A中的每一列选择一个分量构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,使得目标函数值更优。这种新向量的选择,仍然可以采用混沌变量来实现。
例如:对n=7,初始值取一随机数(比如x=0.187 901 148 530 57),取小数点后7位数字再加1(以保证这些数字是矩阵A的行数),对应的选择为2,9,8,10,1,2,2,即依次取矩阵A中每一列的第2行,第9行,…,构成一个新向量为X=(a21,a92,a83,a104,a15,a26,a27),记此选择为:
下一个新向量的选取采用Logistic映射更新:x=4 x×(1-x)=0.610 377 227 645 86,对应的选择为7,2,1,4,8,8,3。由于混沌迭代具有遍历性的特点,这样经过反复多次选择,可获得的解在最优解的附近,称此过程为解向量优选。通过对几个常用的测试函数的仿真计算表明本文所提算法明显优于文献[3]算法。
水电站水库优化调度是一个具有复杂约束条件的大型、多目标、动态非线性优化问题,处理起来十分复杂。国内外学者曾采用动态规划[7,8]、混沌优化算法(Chaos Optimization Algorithm,COA)[9]等方法对此问题进行研究,都取得了较好的效果。但COA存在一个缺陷,即局部搜索效果较差,计算精度不高。针对这个缺点,本文将变尺度混沌优化算法[10]应用于水库优化调度问题的求解, 结合问题的特点,利用 MATLAB 语言实现算法。计算结果表明,变尺度混沌优化方法为求解水库优化调度问题提供了一种有效方法,具有较大的实用价值。
1变尺度混沌优化方法(MSCOA)
Logistic 模型是混沌研究中的最典型模型之一,本文选择Logistic 模型产生的混沌变量来进行优化搜索。其方程为:
其中λ=4。若需优化n个参数,则任意设定(0,1)区间n个相异的初值[注意不能为方程(2)的不动点0.25,0.5,0.75],得到n个轨迹不同的混沌变量。
对非线性规划处理的问题是在等式或不等式约束下的某个目标函数,求出最优解。一般表示为:
式中:X∈En;f(X)为目标函数;gi(X)、hj(X)为约束函数,这些函数中至少有一个为非线性函数。
约束条件有时用集合形式表示,令:
称S为可行集或可行域,S中的点称为可行解。
本文提出的MSCOA优化方法步骤如下:
Step 1 初始化:
置计数器r=0,k=0,x
Step 2 把x
Step 3 用混沌变量进行优化搜索:
若f(m x
Step 4 k=k+1,x
Step 5 重复Step 2,3,4,直到一定步数为止,然后进行以下步骤。
Step 6 缩小各变量的搜索范围:
式中γ∈(0,0.5),为当前最优解。为使新范围不致越界,需做如下处理:
若a
另外,x*i还需做如下还原处理:
Step 7 本文设计把x*i与x
式中:α为一较小的数。
Step 8 以y
Step 9 重复Step 7,8的操作,直到搜索空间缩小到给定的搜索空间为止。
Step 10 解向量优选:
①重复Step 2～9 m次(一般可取m=10),得出 组解向量构造成一个m×n的矩阵A。
②在这些解向量中按式(1)每一列选择那些接近最优解一个分量构成一个新的向量X,计算目标函数值f=f(X)。
③如果f<f*,则更新最优值:X*=X,f*=f,获得当前的最优解。
2仿真计算
考虑多维函数:
这里g(Xi)=sin(20Xi)+1/(Xi+2),0≤Xi≤1,i=1,2,…,6,X为6维向量,重复10次计算,每次随机取一个初始值,迭代5 000次,得到如下10组结果(最后一列为对应的函数值,并按最后一列作了从小到大的排序):
从这10次的计算中可以发现,不论迭代多少次,其解只有个别分量(由黑体表示的数据)接近最优解。按解向量的优选,最终得到的解为:
0.853 1 0.851 9 0.556 8 0.862 6 0.534 3 0.867 1 -3.703 2
这个解对应的就是上面矩阵中带有方框的数据,最优值-3.703 2与精确值较为接近(在没有优选时,10次中接近的解是-3.176 6)。
3算法在水库优化调度中的应用
为了验证本文提出的MSCOA在水库优化调度上的可行性与有效性,以某实际水库的优化调度问题为实例,并与运用COA得到的优化结果进行比较。该水库为一综合利用水库,以灌溉、供水为主,兼顾防洪、发电。已知水电站的水位-库容关系、下游水位- 下泄流量关系、机组预想出力曲线,以及逐月平均入库流量曲线。水库正常蓄水位1 120 m,死水位1 076 m,正常蓄水库容44.97亿m3,死库容11.37亿m3,出力系数8.5,装机容量3 200 MW,最小保证出力850 MW,机组最大过流量2 480 m3/s。结合问题的特点,建立合理的模型[10],最终结果如表1所示。MSCOA与COA最优发电流量调度线比较与最优库容调度线比较见图1、图2。
本文采用Matlab进行计算,取最大迭代次数为50次。在尽量满足死库容、正常库容、最小出力、机组最大过流能力等条件的情况下最大发电量为目标,进行优化调度。运算得到的最大值为16.324亿kWh,较之由基本混沌算法得出的发电量15.789亿kWh增加了0.535亿kWh。
4结语
本文在基本的COA上作了改进,对于水电站水库优化调度这样的非线性强约束组合优化问题, 实例计算表明,提出的MSCOA可以显著提高计算精度,具有较大的实用价值,原理简单, 易于编程实现,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法。作为初步尝试,本文仅研究了单一水库水电站的优化调度问题,关于结合MSCOA求解梯级水电站的优化调度问题有待进一步研究。
摘要：利用变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)对水电站中长期水库调度问题进行优化计算。变尺度混沌优化算法解决水电站中长期水库优化调度问题的主要思想是利用混沌运动的特点,由Logistic方程随机生成混沌序列;将其载波到包含水电站目标函数可行域S的一个区域;利用随机性、遍历性和规律性,不断缩小优化变量的搜索空间和提高搜索精度进行全局寻优,从中搜索属于可行域S的解;同时在搜索中引入解向量优选,将解向量中那些接近全局最优解的分量找出,构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,从而找出全局最优解,最终求出水电站水库调度的最优调度线。水库优化调度问题是一个具有复杂约束条件的大型、多目标、动态非线性优化问题,将变尺度混沌优化方法应用到水库优化调度问题中,优化计算结果表明变尺度混沌优化方法为求解水库优化调度问题提供了一种有效方法,具有较大的实用价值。
关键词：水库,优化调度,混沌,变尺度混沌优化方法,解向量优选
参考文献
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尺度优化 篇4
关键词：风电并网,季节差异性,旋转备用,不同时间尺度
1 引言
风能具有随机性和难以预测性的特点。大规模风电的并网相当于向电力系统引入极大的不确定因素,这会严重影响系统的稳定性。为了保障系统安全可靠运行,就必须大幅度增加旋转备用容量[1,2,3]。
针对含风电的电力系统备用容量问题,学者们的观点主要有两种: 一种是采用确定性方法来研究[4,5],另一种则是采用随机变量来描述风电出力,将问题转换成求解不确定规划问题来解决[6]。但是采用这两种方法解决风电并网的不确定问题往往会使得系统旋转备用需求大量增加,降低了系统运行的经济性。电力系统的备用问题常常要与系统的机组组合相协调,且风电出力和负荷功率的预测误差水平具有随时间尺度减少而降低的特点,通过多次更新系统的风电出力预测信息可以减少风电并网带来的不确定因素[7]。风电出力和负荷预测具有季节差异性[8],通过历史数据可以看出,不同季节的风电出力和负荷功率差异性非常明显,因此在预留旋转备用容量时应该针对不同季节的特点分别制定。
本文将考虑风电出力和负荷功率的季节差异性,基于不同时间尺度协调机组组合来研究含并网风电的电力系统旋转备用的优化配置问题。
2 含风电的电力系统旋转备用影响因素
2. 1 发电机组的运行故障
发电机运行都存在一定的强迫停运率,一般可以采用二次型离散随机变量来描述。取qi为机组i的强迫停运率,对时段t的发电机组i生成在0 ~ 1之间均匀分布的伪随机数τi。令τi≤qi为机组i强迫停运,则机组启停状态ui. t置为0,否则ui. t置为1。
2. 2 风电出力和负荷预测误差
对调度人员而言,相比于单纯的预测值,预测的不确定性分析更有指导意义。这主要表现在含风电的电力系统旋转备用容量的配置上。对大规模风电场群而言,当预测时间尺度较长时,风电出力的预测误差将趋向于正态分布[9]。同时风电出力的预测误差随着时间尺度的减少而减少。设风电出力预测误差为N( 0,σ2w) ,取系统负荷和风电出力之差为系统的实际负荷P'L。
受技术条件、自然和人为等因素的限制,负荷预测会有一定的误差。通常情况下认为负荷预测误差服从N( 0,σ2L) 的正态分布[10]。每个节点的预测误差不近相同,因此设第k个节点的负荷预测误差服从N( 0,σ2Lk) 的正态分布,一般情况下,节点间的预测结果是相互独立的,则总负荷预测误差服从N( 0,σ2L) 的分布,其中:
式中,NL为负荷节点个数; σLk为节点k的负荷预测误差; σL为总负荷预测误差。
由于风电出力预测和负荷功率的预测误差之间具有相互独立性,因此,总预测误差可以描述为服从N( 0,σ2D) 的正态分布,其中:
式中,σW、σD分别为风电出力和全网负荷功率的预测误差。
2. 3 风电出力和负荷功率季节性差异
风能主要是由太阳辐射差异引起的气温和水蒸气含量不同而产生的地面气压差,气温在不同季节具有较大的差异性。通过历史数据可以看出,不同季节的风电出力和负荷差异特性非常明显,因此应该针对不同季节分别制定预留旋转备用的方案。图1、图2和图3分别是我国沿海某省在不同月份的风电出力、负荷功率曲线和各季度的典型日负荷曲线。
通过图1和图2可以看出,在不同月份的风力发电量和负荷需求量差异较大,风力发电量与负荷需求之间没有存在一定的关系,具有相对独立性。不同月份风电出力与负荷需求之间存在很大的差异性; 而相同季节风电出力和负荷比例相似性较高。
在图3中可以看出日负荷的趋势基本保持不变,综合图1、图2和图3可以看出春秋季负荷和风电出力的相似度较高,对春秋季( 第9 ~ 17周和第31 ~ 43周) 可以采用同一个结果来优化。而夏季、冬季、春秋季风电出力和负荷之间的比例差别较大,则应该采用不同预留旋转备用容量控制策略。
3 考虑季节差异性的不同时间尺度含风电的电力系统备用分配数学模型
3. 1 不同时间尺度协调机组组合的旋转备用容量制定策略
风电出力预测和负荷预测的误差都具有一定的时效性,并随着预测时间步长的减少而减小。在不同季节负荷功率和风电出力具有较大的差异性,相同年份不同季节的负荷功率和风电出力差异性较大,不同年份相同季节的负荷功率和风电出力相似性较高,因此,可通过对每个季节进行典型分析,得出各个季节相应的优化旋转备用配置。目前,在时间尺度较大的风电出力预测上,日前风电出力预测可以为调度计划提供较有效的预测。一般情况下,大机组具有很高的启停成本,旋转备用容量的制定和分配又离不开机组组合。机组组合一般是在旋转备用容量和负荷预测功率的基础上制定,而旋转备用容量又受到机组组合的约束,通常通过机组组合结果所得的备用容量一般会大于或等于预留旋转备用容量。因此,协调机组组合的旋转备用优化主要是针对所需预留的旋转备用容量。
在不同时间尺度下,系统预留的旋转备用容量过低可能会引起调度计划的频繁修正,系统的经济性和可靠性都会受到影响; 而预留过多的旋转备用容量会对系统的运行经济性造成影响。本文通过对比预留不同比例的最小旋转备用容量所需的系统运行费用,得到可以使含风电电力系统相对经济运行的旋转备用预留容量。而且由于不同季节风电出力和负荷功率特点差异性大,现将机组组合的制定策略分成三个时间尺度,通过协调各时间尺度机组组合,并针对各个季节风电出力和负荷功率特点,得到不同季节的旋转备用容量控制策略。
( 1) 以24h为时间尺度的日前调度计划
以24h为一个时间周期来制定所有机组的启停机方案主要根据日前机组的运行状态和负荷预测结果。由于日前风电出力预测和负荷预测的数据误差较大,在该时间尺度下预留旋转备用容量时可以适当降低供电可靠率的要求,从而提高系统运行的经济性。简称该时间尺度的调度计划为日前调度计划。
( 2) 以6h为时间尺度的短期修正调度计划
由于风电出力和负荷预测误差等不确定性因素随着距离执行时刻的缩短而减小,所以理论上通过时间尺度越短的方案来修正机组组合后的调度方案准确度越高,但是大部分机组的启停时间均需要4 ~ 6h,因此制定以6h为时间尺度来修正原来指定的以24h为时间尺度的机组组合和旋转备用计划,并简称该时间尺度的调度计划为短期修正调度计划。
( 3) 以1h为时间尺度的应急修正调度计划
尽管采用6h为时间尺度的预测数据已经有较高的精度,但是风能的随机性仍然较大,还有可能使得风电出力预测出现较大的偏离,这样原有的调度计划可能达不到实际精度的要求,而目前具有短时间启停功能的燃气机组的启停时间也需要1 h。因此,以1 h为时间尺度制定快速机组启停机方案来进一步保障系统的供电可靠性,并简称该时间尺度的调度计划为应急修正调度计划。
3. 2 数学模型
( 1) 以24h为时间尺度的日前调度计划数学模型
日前调度计划以整个调度周期内的总发电成本最低为目标函数,同时,设风电和水电的短期发电运行成本为0,日前调度计划备用容量以一定比例的负荷预测值来制定。
目标函数为:
式中,Nt为日前调度计划划分的时段数; N0为常规机组的总数量; uRi. t为当前日前调度计划所确定的机组i在时段t的启停状态; Fi为机组的运行成本;PRi. t为当前日前调度计划所确定的机组i在时段t的出力状况; Si为机组i的启停成本; ai、bi、ci为机组i的经济特性参数。
约束条件:
1) 系统功率平衡约束为:
式中,PWRt为t时段的日前风电出力预测值; PLj. t为时段t的负荷预测值。
2) 火电机组出力约束为:
式中,uRi. t为当前日前调度计划所确定的机组i在时段t的启停状态,uRi. t= 1表示开机,uRi. t= 0表示关机。
3) 系统备用容量约束为:
式中,Rneedup. t和Rneeddown. t分别为系统需要预留上调和下调的最小旋转备用容量; Pmini和Pmaxi分别为机组i的最小和最大出力。
4) 火电机组最小运行和停机时间约束为:
式中,Toni. t为机组i截止时刻t的连续开机时间;Toffi. t为机组i截止时刻t的连续停机时间; Toni. min为机组i的最小开机时间; Toffi. min为机组i的最短停机时间。
( 2) 以6h为时间尺度的短时修正调度计划数学模型
短时修正调度计划备用容量的制定主要以满足系统的供电可靠率为目标来求取。一般情况下,系统不会出现两台或者两台以上发电机同时强迫停运,且系统等效负荷预测误差可视为服从正态分布。因此,在系统出现单台发电机组强迫停运和一定等效负荷预测误差时,系统的供电可靠性可以表示为[11]:
式中,α为系统的可靠性指标; Φ为正态分布函数;σD. t为时段t的等效负荷预测的均方根误差; qi为机组i的强迫停运率; Pmaxi.t 为机组i在时段t时的出力上限; Rshup. t为时段t系统上调备用需求。
系统下调旋转备用可以表示为:
式中,Rshdown. t为时段t系统下调备用需求; β为由负荷预测误差过大引起的关停发电机组的概率允许值( 本文取5% ) 。
短时修正调度主要是通过启停中小火电机组来解决日前调度系统负荷功率或风电出力预测误差过大引起的系统可靠性指标不合格的问题,从而使系统可靠运行。
短时修正调度在更新的负荷和风电功率预测数据的基础上,以剩余时段的总发电成本最低为目标。目标函数为:
式中,t0为发现进行短时修正调度的时间点; ΔTsh为短时修正调度距机组实际执行的时间; unowi.t为进行短时修正前的调度计划下机组在时段t的启停状态; ushi.t为经过短时修正调度后机组在时段t的启停状态; Pshi.t为经过短时修正调度后机组在时段t的出力。
短时修正调度的其他约束条件和日前约束条件基本一致,但是参与启停的机组启停时间要小于
式中,Tstart. i和Tstop. i分别为机组的启停时间。
( 3) 以1h为时间尺度的应急修正调度计划数学模型
水电是可再生能源,水电的出力理论上要全额上网,但是考虑到小型水电机组具有启停机速度快、启停费用较低的特点,应留有部分小型水电机组作为备用调节机组。应急修正调度计划主要是通过启停具有快速关停能力的燃气机组和容量较小的水电机组来解决由于风功率或者负荷发生大幅度突变引起的系统旋转备用无法满足可靠性要求的问题。
应急修正调度计划的目标是使得调整时段的发电总成本最低。目标函数为:
式中,t0为发现进行应急修正调度的时间点; ΔTyj为应急修正调度距机组实际执行的时间; unowi.t为进行应急修正前的调度计划下机组在时段t的启停状态; uyji.t为经过应急修正调度后机组在时段t的启停状态; Pyji.t为经过应急修正调度后机组在时段t的出力。
应急修正调度计划的约束条件和短期修正调度计划的约束条件基本一致。但是在应急调整计划中,只有具有快速启停能力的发电机组才可用于该调度计划的启停机状态调整。即:
最后,冬季( 第1 ~ 6周和第44 ~ 52周) 、夏季( 第18 ~ 30周) 和春秋季( 第9 ~ 17周和第31 ~43周) 的典型日风电出力和负荷特性差别较大,而且水电、太阳能等电源出力季节差别性也很突出,旋转备用容量应针对各个季节的特点分别配置。因此,根据不同季节典型日负荷和风电出力的特点,分别采用不同时间尺度协调机组组合的方法来配置各个季节经济调度下所对应的旋转备用容量。
3. 3 模型求解
该模型为滚动求取复杂约束的最优化模型,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法( Particle Swarm Optimization,PSO) 滚动计算来求解得出不同季节情景下相应备用容量水平所对应的系统调度计划的调整次数[12]、需要调整的时段、启停机费用和发电总费用等,从而得到各季节所对应的旋转备用的最优配置方案。
4 算例分析
本文采用由10个常规机组和50台2MW并网风力发电机组组成的电力系统,不考虑系统线路约束条件下,分成24个时段进行算例分析。各常规机组特性参数详见文献[13],机组强迫停运率如表1所示。本算例中各季节的风电出力预测数据是基于实际风电出力数据,采用文献[14]的方法分成24h、6h和1h三种时间尺度分别对冬季、夏季和春秋季典型日风电机组的出力进行预测,所得结果分别如图4、图6和图8所示。本算例中各季节的负荷数据采用文献[15]的方法和误差预测精度,以RTS负荷数据( Reliability Test System Load Data)[16]中各季节的负荷功率特点为基础,分成24h、6h和1h三种时间尺度分别对冬季、夏季和春秋季典型日负荷进行预测,所得结果分别如图5、图7和图9所示。取系统的供电可靠性指标为0. 95。
以不弃风和保障系统可靠运行为前提,对以上系统采用不同时间尺度协调机组组合方法,研究不同季节情景下含并网风电的系统备用容量的配置问题,并取24个时段中供电可靠性的最低值作为系统的供电可靠性水平,得出针对不同季节不同旋转备用水平下的最优调度情况,如表2所示。
由表2可以看出,不同季节下所对应的不同时间尺度协调机组组合的旋转备用优化结果不同。在该算例中,采用不同时间尺度下协调机组组合来优化旋转备用方案,得出该系统冬季对应的最经济旋转备用比例是8% ,而夏季和春秋季所对应的最经济旋转备用比例是5% 和6% 。这与该地区的风电出力具有“冬季多,夏季和春秋季少”的特点相符合。但是,夏季由于整体负荷功率较大,取得备用容量低可能引起调度计划调整次数的增加,而调整调度计划会产生一些额外的费用,设短时调度计划调整费用为2000美元/次,应急修正调度计划调整费用为3000美元/次。表3为考虑调度计划调整费用后的各季节对应的经济调度情况。
通过表3可以看出,考虑调度计划调整费用后,尽管该地区夏季的并网风电出力较小,但由于负荷容量大,旋转备用容量小会引起调度计划调整次数的增加,从而增加了调整调度计划的费用,考虑调度计划调整费用后,夏季的最经济备用容量为8% 。
因此,考虑季节差异性,针对不同季节的典型日负荷和典型风电出力特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法来优化旋转备用可以使含并网风电的系统运行经济性得到进一步提高。
5 结论
尺度优化 篇5
1 研究方法与数据来源
从省际和省内市际两尺度采用对比分析、产业结构变动系数等方法剖析浙江海洋产业结构,利用相关分析法阐释浙江沿海市海洋产业结构差异的资源禀赋、规划政策成因,探讨浙江海洋产业结构优化方略。
数据源自历年《中国海洋统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》和浙江省沿海城市历年统计年鉴海洋产业的第一、二、三次统计口径中,2006年后的海洋第一产业中剔除了海洋渔业相关产业部分、2005—2010年海洋第二产业包括海盐、海油、造船、海滨砂矿(2006年后变为海洋矿业)4项,2006年后海洋化工业增加了海藻加工、海水化工和其他海洋产业中的海洋石油化工内容,海洋电力业剔除了火力、核力发电;海洋第三产业仅包括交通运输、滨海旅游两项,2006年后海洋交通运输增加了海洋港口服务,滨海旅游业增加了海洋旅游经营服务、滨海游览与娱乐、滨海旅游文化等。
2 浙江省与全国沿海省份海洋产业结构差异
2.1 浙江省与全国海洋产业结构差异
1958—1968年中国海洋产业结构呈“二一三”型,1978年中国海洋产业结构转变成“二三一”型,而到1985年受国家改革海洋渔业产品价格影响,海洋产业呈“一三二”型,进入2000年又转换为“二三一”型。2001年后,国内将滨海旅游纳入海洋第三产业统计范畴,中国海洋三次产业比重发生了质变,呈“三二一”型[8]。浙江省海洋产业结构与全国海洋产业结构演进呈现相同的历程,但产业结构转型时间比全国早二至三年。因此,其演进轨迹既代表了中国海洋产业结构演进态势,又预示着中国海洋经济新兴产业的诞生。
从海洋第一、二、三产业各自内部构成与变化态势看,浙江省又与全国的差异为:①浙江海洋第一产业在全国位次波动。2006—2010年浙江海洋第一产业所占比重呈上升趋势,2010年达到16%。2006年、2007年浙江海洋第一产业产值位居全国第五,落后于鲁、粤、闽、辽,而2008—2010年跃居第四位,超过了粤。浙江在海洋捕捞产量上一直雄居全国首位,2008—2010年占全国总捕捞量的75%。然而,浙江海水养殖产量一直很低,每年都在85万t左右,远低于鲁、闽、粤、辽,2009年比重开始有所下降。近六年的趋势表明,浙江海洋第一产业在全国海洋第一产业中占中游靠前地位。②浙江海洋第二产业在全国位次波动。2006年浙江海洋第二产业产值位居全国第五位,在沪、鲁、粤、津、辽之后;2007年超过了辽宁,2009年又超过了天津,位居第四位;2008—2010年比重有小幅度增长,2010年达11%,这得益于浙江海洋矿业和海洋船舶工业发展。一是浙江海洋矿业产量历年都位居全国第一,且占全国海洋矿业产量的85%左右;二是浙江修造船完工量也位居全国前列,但落后于沪、辽。总体而言,浙江海洋第二产业处于稳定上升态势,但与山东、广东的差距较大,仅在海洋矿业和海洋船舶工业上占优势。③浙江海洋第三产业在全国位次波动。2006—2010年浙江海洋第三产业产值占全国海洋第三产业产值在9%左右,2010年海洋第三产业加速发展,超过了10%;2006年、2007年位居全国第四,落后于粤、沪、鲁;2008年被福建超过,位居全国第五;2009年又超过了福建位居全国第四。总体而言,浙江海洋第三产业位居全国中上游地位,但是远远落后于广东和上海,这与浙江陆域经济与相关沿海省份差异形成较大反差。
2.2 浙江与沿海10省海洋产业结构差异
海洋产业结构演进态势比较:2003年至今,中国海洋产业进入了加速发展阶段,除河北和上海在2009年海洋产业生产总值下降外,其余9省一直呈上升趋势。近10年间,沪、鲁、粤的海洋生产总值遥遥领先于浙江,而津、辽、苏、闽、冀紧随浙江之后;桂、琼的海洋产业产值一直较低。2006—2010年,津、冀、辽、鲁的海洋产业结构趋向“二三一”型,而浙、沪、粤、闽则趋向“三二一”型;江苏在2006—2008年呈“三二一”型,但2009—2010年第二产业比重上升,转变为“二三一”型;广西与江苏相反,2006—2008年呈现“二三一”型,随后转变为“三二一”型;海南海洋产业结构不稳定,一直在“三一二”型和“三二一”型之间波动。可见,浙江与沿海10省份的海洋产业结构演进呈现:①总体演进趋势基本一致,但浙江存在显著独特性,其海洋产业三次结构从“一二三”型直接跃升到“三二一”型;②浙江海洋第二、三产业均受造船业与海洋采矿业、滨海旅游业与海洋交通运输业独秀影响,在产业结构转型过程中新兴海洋产业发展滞后且缓慢。
海洋产业结构转型度比较:2006—2010年浙江与沿海10省份海洋产业结构演进过程表明,中国沿海省市的海洋产业结构转型过程在近几年处于较稳定状态。而海洋产业结构演进过程的结构变动程度(产业结构转型度)可采用公式undefined测度[9]。式中,K为产业结构百分比变动值,qi1为报告期第i产业产值占总产值的比重,qi0为起点期第i产业产值占总产值的比重,i=1,2,3分别表示海洋经济三次产业。利用2006—2010年数据,计算得到沿海10省份与浙江省海洋产业结构转型度(K)比值R(表1)发现:①浙江海洋产业结构变动速度低于辽宁、江苏约65%,分别低于上海、海南39%、20%,而其余省市的海洋产业结构变动速度均低于浙江省。可见,浙江海洋产业结构升级速率尚处于全国领先水平,但由于浙江海洋产业结构变动率远低于江苏和上海,因此其海洋产业结构调整步伐滞后于长三角整体水平,说明存在较大提升空间,需要尽快调整和优化。
海洋产业部门优势比较:沿海11省份海洋产业结构因其海洋资源禀赋和发展历史基础而各异。基于海洋三次产业结构演进过程发现,海洋渔业、海洋矿业、海洋船舶工业、滨海旅游业既是沿海省市海洋产业的支柱产业,又代表了中国沿海洋产业技术发展趋势。因此,以这些部门分析浙江省与沿海10省份海洋产业优势:①海洋渔业。包括海水养殖、海洋捕捞、海洋渔业服务业和海洋水产品加工等活动。舟山渔场近海蕴藏205万t以上的渔业资源,是全国最大渔场。海洋捕捞量,浙江省优势最大。2006—2010年浙江海洋捕捞产量一直位居全国首位,历年超过了全国总捕捞产量的20%,远高出津、冀、沪、琼。同时,浙江拥有先进的近水捕捞船队和远洋捕捞船队,近水捕捞产量与远洋捕捞产量位居全国首位。此外,在海洋第一产业中,浙江水产养殖的产量和产值不断增加,由此带动海洋第二、三产业的比重呈上升趋势。②海洋矿业。包括滨海矿砂、海滨土砂石、海滨地热、煤矿开采和深海采矿等采选活动。《中国海洋经济统计年鉴》显示,2006年浙江海洋矿业仅低于海南,居全国第二; 2007—2010年浙江海洋矿业产量占全国总产的比重每年都超过80%。但受深海勘探与深海矿产资源开发进程加快和工业用海洋沙石逐渐被建材行业淘汰,浙江海洋矿业将面临巨大危机。③海洋船舶工业。是指以金属或非金属为主要材料,制造海洋船舶、海上固定和浮动装置,以及对海洋船舶的修理、拆卸活动。船舶工业既是海洋第二产业的传统优势行业,又是国防与国家装备制造技术、海洋工程设备制造的基础行业,因此船舶制造业的发达程度代表了区域海洋高新技术产业发展基础与优势。中国船舶制造业主要集中在辽、鲁、苏、沪、浙、粤,2006—2010年浙江造船完工量一直居全国前列。在修船完工量方面,2006年、2007年、2010年浙江居全国之首。④滨海旅游业。包括以海岸带、海岛和海洋各种景观为依托的旅游经营服务活动。滨海旅游业作为浙江省旅游业中的特色产业,成为浙江海洋产业的新增长点。浙江依托全国独具特色的岛屿、相对完善的交通与星级饭店优势,毗邻我国旅游客源地最为丰富的长三角,形成了独具魅力的海洋旅游。2006—2010年浙江国内旅游人次连续5年居全国首位,占全国的25%;入境旅游人次连续5年位居全国第三位,与第二位的上海处在同一水平,但远远落后于广东,占全国海洋入境旅游人次的10%左右。
3 浙江省沿海市海洋产业结构差异
3.1 各市海洋经济总产出对比
海洋经济总产出是指在一定时期内一个地区在开发利用和保护海洋的各类活动,并与之相关联的活动所创造的最终产品,提供三次产业劳务活动的总价值量。它以货币形式反映一个地区海洋经济的总体规模和总体水平,刻画出区域海洋经济生产的总成果。2010年宁波占全省海洋经济总量的50%、舟山占19%、温州占14%、台州占12%、嘉兴占4%,其余地区占1%。
3.2 各市海洋经济贡献量对比
海洋经济增加值是指一个地区在开发利用和保护海洋的各类活动及其与之相关联的活动所创造的新增价值和固定资产的转移价值。国内生产总值反映的是国民经济各部门增加值的总额。因此,测度各市海洋经济增加值占地区生产总值所占比例,可刻画当地海洋经济对该地经济发展的贡献,反映出海洋经济在该区域经济中的地位。2010年浙江省沿海5市海洋经济占地方生产总值的比重分别为:舟山68%、宁波15.72%、温州13.4%、台州12.88%、嘉兴6.09%。可见,舟山作为全国唯一的群岛市,长期实施围绕“海”发展经济战略的成效显著,而其余4市的海洋经济增加值占当地生产总值比重的排序与四地的岸线长度排序高度吻合,表明海洋经济的发展始终与当地的港口规模存在较高的正相关关系。
3.3 各市海洋三次产业结构分析
浙江沿海5市的海洋产业结构差异表现在:①在宁波、台州、舟山、嘉兴的海洋经济增加值中,第二产业所占的比重最高,海洋经济呈“二三一”型(表2),处于海洋产业结构演化的第三阶段;温州市海洋经济呈“三二一”型,处于海洋产业结构演化的第四阶段。②温州市“三二一”型海洋产业结构的形成,得益于“十一五”以来温州港按照“一港七区”的布局全力建设,以及当地发达的国际贸易所衍生的港口综合服务业快速发展;宁波、台州和舟山海洋产业呈“二三一”型,其中台州市第一产业增加值比重占当地海洋经济增加值的23%,为5市中最高者,说明台州市海洋经济发展仍未摆以渔业为主的发展模式,亟需加速海洋产业第二、第三产业发展。嘉兴市海岸线长度是5市中最短者,当地海洋渔业的规模极小,但依托浙北唯一的海港和国家一类开放口岸及杭州湾跨海大桥,临港产业快速发展。③沿海5市海洋产业结构,舟山以海洋旅游业和临港物流而闻名,宁波初步形成以石化、能源、汽车、造船等行业为支柱的临港工业和现代国际航运业,台州、温州、嘉兴均依靠港口发展临港工业和海洋运输业。
注:根据2011年《浙江省统计年鉴》和浙江省沿海各市的统计年鉴整理。
4 资源禀赋与浙江海洋产业结构差异成因
4.1 省际的资源禀赋与政策差异
浙江地处中国东南,濒临东海,海域面积达到26万km2,海域面积是陆域面积的2.6倍,是一个典型的陆域小省、海洋大省,海洋资源丰富。大陆海岸线与海岛海岸线之和长达6600km,约占全国海岸线总长的20.3%,居全国第一位。其中可建万吨以上深水泊位海岸线为520km,位居全国首位。大于500m2的海岛有3061个,占全国岛屿总数的40%以上,如舟山渔场是我国主要经济鱼类的集中产区。然而2006—2010年浙江海洋经济产值位居粤、鲁、沪之后,处于第二梯队。从资源视角而论,浙江海洋经济发展结构、规模与其海洋自然资源禀赋不相称,这需要从海洋经济发展的人力资源、技术资源和政策资源等方面进行解析:①浙江海洋科技资源尤其是海洋科研机构、科研专利及研究发展效率远低于沪、粤、鲁[10],甚至低于江苏[7],这可初步解释浙江海洋经济发展滞后的原因。②建国以来浙江海洋经济在1949—1978年受台湾海峡政策和东海海域国际地缘政策的影响较深,这既制约了宁波、舟山、台州和温州的各种基础设施建设与利用效益,影响海洋经济产出,又在国家战略上重视国防、轻视海洋经济,使该时期浙江海洋经济发展缓慢。而改革开放以来又以陆域经济建设为重,浙江虽获得宁波、杭州两地的发展政策优惠和国家扶持力度,但受国家政策整体调控,海洋经济发展成效一般。1993年以来随着首个国家海洋经济发展规划实施,浙江以宁波—舟山港为核心的临港工业与海运产业才得以快速发展,在全国形成知名度[11]。③浙江海洋人力资源总量与结构均比鲁、沪、粤、苏存在差距[12]。虽然1990年代以来国内人口频繁流动,浙江也获取了较多的海洋人力资源,但仍以海洋运输、海洋制造初级从业者为主。
4.2 省内市域海洋资源禀赋空间差异
海岸线的长度和水深会直接影响到各种海洋资源的开发,包括沿岸水产养殖规模大小、滨海旅游资源数量、沿岸潮汐能开发潜力、港口泊位等级、航道通航能力等,影响港口产业与海运业的发展。如表3所示,浙江沿海5市海洋资源禀赋差异存在:①在海岸线的总长度方面,舟山市最长,台州、宁波、温州在其后,嘉兴最短。其中,舟山2444km的海岸线均为岛屿岸线,台州、温州的岛屿岸线长度均超过了大陆岸线长度,宁波两者基本持平。②宁波、舟山因其得天独厚的深水岸线资源,可建设世界级大港,两市的万吨级以上深水岸线长度之和达到416.7km,占两地可用岸线的比重达36.2%,占全省深水岸线的比重达80.1%;嘉兴市深水岸线长度虽不占优势,但2011年集装箱吞吐量已超过50万标箱,超越温州港,跃居全省第二位;温州港的地位虽逐年下降,但拥有50km深水岸线,区域性大港发展潜力巨大。
5 浙江海洋产业结构优化总体战略与政策内涵
沿海省际海洋产业结构差异对比分析表明,浙江海洋产业结构的规模与质量明显落后于辽、鲁、沪,目前正处于优化与升级阶段;浙江海洋产业呈“三二一”型,产业结构变动速度仅落后于辽、鲁、沪、琼;海洋渔业、海洋矿业、海洋船舶工业、滨海旅游业、海洋运输业是浙江的海洋经济优势。省内沿海5市海洋产业结构差异的分析表明:①宁波海洋经济占全省半壁江山,舟山、温州、台州位居第二,嘉兴海洋经济总量低;②舟山海洋经济对地方贡献率达68%,而宁波、温州、台州仅15%,嘉兴低于7%;宁波、台州、舟山、嘉兴的海洋产业结构呈“二三一”型、温州市呈 “三二一”型。综合分析发现,浙江海洋产业增加值占当地生产总值的比重排序与四地的岸线长度排序高度吻合,说明以港口航运产业为核心的区域海洋产业成为浙江海洋经济的显著特色,而港口航运产业的带动效应高。
5.1 浙江海洋产业优化总体战略
优化战略方向:协调发展与竞争力提升。沿海省际和省内市际海洋产业结构差异分析表明,浙江海洋产业结构既缺乏整体竞争力,又存在省/市际不协调等显著问题。因此,浙江海洋产业结构优化的战略方向是以市际海洋产业协调发展为路径,提升省域海洋产业在全国甚至全球的竞争力。当然,省/市际协调发展的主要抓手有:一是海洋产业发展的流动性要素(人力资源、技术研发与孵化资源、各行业品牌等)跨区域一体化利用与区际溢出[13],如浙江可利用上海海洋科技资源高优势度,积极引导本省企业和民间资本参与长三角海洋科技孵化与产业化;二是推进产业发展的制度环境优化,破解当前海洋产业发展的市场分割、政府激励扭曲、金融支撑体制偏废、产权与法律制度缺失等问题,在长三角地区发展造船业、滨海旅游业、海洋医药业。通过市、省双尺度协调发展的要素支撑体系培育和市场环境净化,重点提升浙江港口海运业、船舶与海洋工程制造、海洋医药、滨海旅游与岛屿文化产业的国内与国际竞争力,以实现浙江海洋经济发展示范区规划的宏伟蓝图。
优化的战略关键:技术创新与产业集群化发展。浙江海洋渔业、滨海旅游业、海洋船舶工业、港航业发展态势良好,位居全国和本省其他海洋产业的前列,具有较强的关联效应,已具备了作为主导产业的条件,可作为浙江海洋产业的主导产业群。浙江海洋产业与陆域产业的块状集群发展存在很大的差距,海洋产业的产业链短、断、集中度低等现象突出,因此以技术创新与集群化发展,将是浙江海洋产业结构优化必由之路。其重点在于营造发展环境和蓄积专业性知识,完善专项资源配置能力和功能,通过企业成群、产业成链、市场创新,形成多部门、多层次、协调合作、共同提升浙江海洋产业体系,为重点海洋产业的发展提供迅捷专业的解决方案,引领国内海洋技术服务发展前沿。
优化的战略路径:市场主导与海洋空间规划调控。产业结构优化一直是市场经济的自发过程与结果,海洋产业发展的空间载体不同于陆域,即使市场未失灵,海洋产业结构也可能出现问题。主要是产业结构与资源环境承载力不匹配、产业组织与海岸带—海域—海岛空间不协调等,因此必须在充分发挥市场主导作用的同时强化海洋空间规划的调控。对浙江而言,国家海洋经济发展示范区规划虽已整体定位和初步进行了空间区划,但未能制定操作性空间规划策略。因此,必须从海洋空间规划管制策略入手,引导浙江省沿海各市海洋产业结构优化是当前实施规划的重任。具体而言,宁波、舟山作为浙江海洋经济增长的核心区,必须统筹考虑岸线港口资源的一体化开发、运营与管理,并与嘉兴、台州、温州实施组合发展策略,以港口海运业的全球竞争力培育辐射省域其他海洋产业;温州、台州要在海岛、滩涂利用和现代海洋产业集聚区建设上创新发展机制与模式,实施创新发展与转型发展;嘉兴要借助处上海港、宁波—舟山港的中间位置,探索港航服务业与港口物流业新业态,创新海洋经济错位发展(表4)。
5.2 政策含义:企业—政府—院所协同创新
校园空间尺度研究 篇6
1尺度
尺度是城市设计评价空间形态的重要指标, 适宜的尺度是保证人性空间产生的基础。在尺度适中的城市和建筑群中, 窄窄的街道、小巧的空间、建筑物和建筑细部、空间中活动的人群都可以在咫尺之间深刻地体会到[1]。这些尺度适宜的城市和空间带给人们的是亲切感和归属感, 让人们乐于在此驻足、休憩、交流、娱乐, 乃至思考。
1.1 校园尺度
大学校园具有物质和精神的双重内涵, 它不仅是提供学生学习和生活的物质环境功能, 更是学生们智慧与激情, 才情与创造力迸发的场所。所以校园空间作为大学人文主义精神的物质载体, 对其尺度的适宜程度的要求会更高、更具体。
1.2 当前校园存在的尺度缺陷
高等院校的学生人数和建设规模由于扩招、合并等原因大幅增长, 新建校园占地面积也日益扩张, 出现了许多用地面积在1 km2以 上乃至数平方千米的超尺度校园和大学城。用地规模的扩大固然有利于教育设施的建设, 但如果校园规划不对大型校园进行针对性的研究和设计, 忽视超尺度所带来的空间分散、尺度失衡等不利因素, 将导致在实际运行中产生大量的使用问题。如某些大型校园仍然沿用小尺度校园的单一功能分区模式, 导致学生日常学习、生活、活动区域的距离不断扩大, 超出了合理的步行尺度。“哑铃式”的规划结构给校园交通带来了巨大的压力 (见图1) , 也给日常生活带来了诸多的不便。
2华中科技大学主校区与同济校区的尺度比较
选取这两个校区进行比较, 首先是因为它们之间有一定的关联。同济校区本是一所独立的大学 (同济医科大学) , 2000年被华中科技大学合并。它们不仅享有教师以及其他资源的共享, 在教育方针以及校园建设方面的步调也基本一致。其次, 两个校区在地理位置上很具有代表性。同在武汉, 一江之南北。汉口与武昌两镇的历史人文风貌, 区域地形, 居住密度等的差异也会直接或间接影响到两校区的空间质量。再者, 两个校区在校园空间尺度方面有着显著的代表性, 因此值得比较和探究。
2.1 规划形式
同济校区坐落在汉口最繁华的地段, 用地紧张, 其规划方式属于集约紧凑型。相比华科大主校区, 同济校区只相当于一个学院或者学部。所以它在规划上的功能分区和组织方式相对简单。以教学功能区为核心, 其他辅助功能区皆为之服务而展开。教学区又被细化为几个小组团, 但位置相当集中。其他辅助功能区位置布置的则比较灵活。如学生住宅区和职工住宅区是交错布置的, 并没有严格的划分“不可逾越”的界限。
而华科大主校区占地7 089亩 (472 km2) , 用地宽裕, 属于大尺度的校园。华科大主校区的规划模式类似“井”形, 它就像一个未完成的魔方所展开的平面。相同的颜色代表一种功能, 多半集中在一起, 但由N乘以一小块方格所组成的区域形状有多种可能, 魔方上“落单”的零星的色块, 则被安置为其他所需面积较少的辅助功能区。华科大主校区以不同院系的不同功能进行划分, 以教学楼为据点, 学生宿舍区围之展开。与同济校区显著的不同在于职工住宿区相对独立, 皆分置在校园北面。如果以不同颜色来标记不同的功能分区, 那么可以清楚的看到它是大面积不同色块的成片布置。
2.2 功能与尺度
传统校园尺度亲切的外部空间 (街区尺度多在70 m～100 m之间) 最有利于学生交流活动的发生。在学生日常活动的空间范围中, 体现在校园功能区域的相互距离上。
同济校区较之主校区, 在步行尺度上舒适很多, 基本不用借助非机动车, 就能较好地满足日常生活学习的需要。并且由于在小面积内有多种功能区域的“混杂”, 即区域功能的多样性, 使得这样的校园更富有人文气息, 更具有活力。哪儿有活力, 来访者就往哪儿走, 他们在分享这里的多样性, 同时也为这里的多样性加了一把力。而华科大主校区校园以专业为组团的划分方式, 使得学生上某些公共课时不得不选择非机动车为交通工具, 并且大量的车流同一时间的蜂拥行进, 也给校园带来了不小的交通压力和安全隐患。由于大面积单一功能区的成片布局 (上述所提) , 学生在校园中不愿过多的停留, 都是行色匆匆地从起始点直达目的地, 以至校园难以聚集人气, 也就难以形成生趣盎然的校园空间景象。
相反, 通过建筑物和功能设施的布局, 形成尽可能紧凑的公共空间体系和尽可能短捷的步行交通及感觉经历, 就可以将人和活动集中起来[1]。
一般而言, 5 min～10 min, 即400 m～800 m的步行距离是公认较为舒适的步行范围, 超越这一距离则不利于步行活动的发生, 而更依赖于非机动车和机动车的交通方式, 因此可以作为校园功能组团规划的量化基准。
2.3 尺度的感性需求与理性分析
同济校区组团内部结合日照间距及户外活动的使用要求形成小尺度的院落空间, 形成互相支撑、资源共享的教学综合体。处于小空间中几乎总是更令人兴奋, 人们既可以看到整体, 也可以看到细节, 从而最佳地体验到周围的世界。而主校区带给人的空间感受则大不一样, 即使是阳光普照的日子, 校园里的大部分空间给人的感觉也是寂静安谧。行走在校园的路上至少20 m才能遇到一个人, 校园空间难以聚集人气。
造成这种现象的原因是多方面的, 就尺度问题上, 可以归结为以下几点:
1) 校园在规划之初所划定的面积较大, 规划之时仍按照小尺度校园单一功能分区的形式, 只是同等比例的拉大了各功能区域的距离, 同等比例的扩大了节点的面积。这样就造成了不太适宜的步行尺度, 给学生正常的生活和学习造成了不便, 也给校园交通系统带来不小的压力。
2) 看似校园每个功能区的布局充实而丰富, 整体平面比例恰当, 形式优美, 但是不可避免的造成了建筑物与外部空间的脱节。新建教学楼, 食堂等建筑物追求雄伟壮丽, 也为了与环境尺度比例和谐, 建筑物本身体量较大, 且位置相对独立, 造成学生流动于各建筑之间的频率较低。校园缺乏整体归属感也就难以形成生机勃勃的校园景象。
3) 校园大面积划分功能区域, 各个功能区之间没有较好的联系性和连续性, 布局规划生硬, 分区界限严格清新, 缺乏灵活性与偶然性, 造成了单一功能区域之间所谓的“危险的真空地带”, 再加上缺乏合理集中的商业, 学生途经这些场所, 只会匆匆逃离或者主观忽略, 不会驻足欣赏或漫步其间。
3人性尺度的多中心校园规划
在大尺度的校园用地条件下, 如仍然采用“摊大饼”式的单一功能分区模式, 组团规模过大必然与适宜的尺度控制产生矛盾。因此, 应借鉴现代城市设计用地布局中所提倡的“混合使用”和“多中心”规划理念, 根据学生实际使用情况, 规划适宜的组团规模和使用功能, 使不同功能组团保持在合理的步行距离内。功能分区由集中趋向分散, 从单一的大型片区向多元的小型组团转化, 这不仅可以有效的解决大型校园的使用问题, 也有利于打破当前僵化的规划思路, 为创造多样化和个性化校园提供更多的手段。
4结语
大学生需要的是可以独立思考的空间, 亦可相互交流思想火花的场所。尺度适宜的高质量校园空间, 在产生功能多样性的同时, 满足了学生生理及心理的多方面需求, 也丰富了校园的生活气息, 展现了校园所特有的活力景象, 将高校校园人文主义精神上升到更高的境界。
比照分析现有校园规划的典型案例的空间功能需求, 将有助于专业人员从中总结出赋予人文主义关怀的宝贵经验成果, 同时对当下的高校校园规划设计的实践活动具有一定的参考意义。
摘要：针对高校校园的空间尺度问题, 从规划形式、功能、感性需求等方面, 对华中科技大学主校区与同济校区进行对比分析, 并从尺度的角度总结出两校区产生空间质量优劣的各自原因, 最后提出“人性尺度的多中心校园规划”的理性设计策略。
关键词：校园规划,尺度,空间质量,多样性,多中心
参考文献
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形态的尺度美 篇7
关键词：形态,尺度,比例
自古以来, 设计的艺术追求都在设计品的形态中体现出来, 产品的各种形态均能表现各自的功能, 又极具动人的美感。美的感觉有很大一部分来源于人们在生活中的美学体验, 产品的美不是孤立存在的, 它是由产品的形态、色彩、材质、结构等很多的美学因素综合构成的。
任何一种美学法则都不是简单的加减乘除产生的, 都是自然界的天然的美学因素在人类设计过程中的归纳和总结, 正是在人类的实践活动中的不断尝试, 才能设计出满足其实用性和美观性的产品秩序产生美, 是形成于群体之中的一种韵律, 是人类在长期生活中的形成的一种共识, 是建立在功能基础上的适应人的社会属性的从众心里需求的自然表现, 我们在追求特例独行的过程中, 还在寻求群体认同, 而导致群体认同的过程必然形成一种个体对于群体的逻辑, 表现在美的追求智商就是秩序。美存在于秩序中, 尺度就是其中的一个规律, 规律是自然界的一种客观存在, 无论我们如何探讨如何造就美感, 无非是寻找规律所在, 而尺度是必然的路基秩序。
形态包含两个意思, 所谓形及一个物体外显的形状, 如几何形状, 以及不规则形状, 所谓态, 即蕴含在物体内部的神态或精神势态, 两者的结合便是形态。中国的书法就是诠释形态概念的一个好例子。字体笔画的走势, 笔墨的浓重清淡, 都能体现出书法家的纯熟1的技艺, 力道。方寸间可见天地之大, 气势之恢弘。甚至在行云流水间, 随着结字体的变化与外形特征, 体会到书法家的心情和风格。每一笔, 一横, 一撇的尺度都恰到好处, 多一分嫌多少一分则不够。
产品的形态要以功能为前提来设计, 而尺度也是决定产品形态的首要因素, 三者是息息相关的。我们从产品的形态来看, 可以分为两方面:一是基于物的属性设计, 二是基于人的属性设计。物的属性就是要考虑到产品的功能性, 产品的尺寸要适应其在使用过程中的情况。而人的属性就是要考虑到人的身体特征, 尺寸等。因为我们生产任何一件产品都是为了人来使用的, 必须要符合人对物品的实用性, 这个尺度感要拿捏的很精准, 然后才是考虑其美观性和协调性, 想要完美的融合两者, 主要是尺度的功能性、空间, 与品类的形态尺度等方面进行分析。
1 尺度给形态的空间感
产品本身是在空间中摆放的, 这就涉及到产品与空间的尺度关系, 两者之间的密切性可想而知。我们拿家具类产品举例, 家具和居住空间的关系最为密切, 人的生活环境就在这空间的尺度感中营造出来, 通常我们的居住空间平均为25m2左右, 而家具的尺度不能占用超过一半的空间, 这就要求家具的尺度设计首先要满足其功能性, 其次是满足人的活动范围和空间, 这就要考虑到人体的尺度, 尽量做到尺寸的精准。实用和多功能性, 与此同时要满足家具的造型要求, 体现出家具的美感和观赏性。
2 功能性与形态尺度
产品的功能性就是其满足人类应用需求的性质, 随着科技的发展, 产品的功能性在不断提高, 人类的直接作用决定了他的形态。所以功能与形态尺度也是息息相关的, 也就是说, 功能决定其形态尺度范围。这个3尺度有时是有一定的可调性, 有时确实需要极其精准的, 在此基础上所设计的形态要完好的辅助产品的功能性, 而后才是展现其神行具备的态势, 如果汽车的形态与功能的良好结合, 精准的尺度下所呈现出完美的流线, 体现出各种车型的不同特点以及形态。
3 产品与心理的形态尺度
产品的实用过程中直接带给人不同的心理作用, 使用者的主观意识和感受也可以说是其功能性的一种体现, 这一点是不能忽略的, 而且是越来越受到我们的重视。产品的形态, 肌理, 色彩都会使人产生不同的心理感受。人们会从潜意识出发去选择符合自己内心感受的产品, 例如愉悦感, 安全感, 舒适感等等。而形态的尺度会给人的心理造成巨大的影响, 如同儿童的产品, 尺度上尽量小巧, 灵动, 能够迎合小朋友内心的童真, 绚丽, 可爱的一面。加强可操作性, 儿童在能够驾驭的基础上有了心理的满足感。
4 尺度与比例
我们之前谈到4尺度的变化是决定功能性的很重要的一点, 我们要基于人体的尺度变化来设计产品的尺度。形态的设计首先基于尺度, 其次才是一些造型法则的运用和融合