基于改进智能算法水库群防洪优化调度研究

水库群防洪优化调度通过合理安排水库群的蓄泄水量,最大程度减轻洪水灾害。针对水库群防洪调度目标难以分解以及“维数灾”等问题,构建基于最大削峰准则的水库群防洪优化调度模型,利用轮库法有效降低维度并结合粒子群智能算法优化求解。以黄河花园口以上干支流的5座大型水库组成的混联水库群为例,开展典型年水库群联合优化调度,结果表明:相较于常规调度,优化调度方案能够削减防洪控制点的洪峰流量,平稳泄流过程,提高控制性水库的防洪可靠性,大大减轻黄河下游的防洪压力。

Mε-OIDE求解约束优化问题算法及其在水库群防洪调度中的应用

约束处理技术和初始种群代表性对约束优化算法的性能具有重要影响。针对ε约束处理法求解约束优化问题时结果不稳定、经验参数难取值等问题,本文首先从当前两种不同的ε约束处理法出发,通过对其优缺点的分析,将Z-ε约束处理法对等式约束额外进行δ放松的操作补充到TS-ε处理法的整体框架中,并增设一个用户自定义参数来处理多样的约束条件,从而提出了一种改进的ε约束处理法。基于原始的差分进化算法,将其与前述改进的ε约束处理法和经典的反向学习初始化种群策略耦合,提出一种轻量化的Mε-OIDE(Modifiedε-Opposition-based-learning Initialization Differential Evolution)约束优化算法。在CEC2006基准函数集上的测试结果验证了耦合策略的有效性,表明提出的Mε-OIDE算法具有高精度和强鲁棒性。此外,在水库群防洪调度问题上的优化结果进一步证明了Mε-OIDE优化算法处理实际约束优化问题的可行性和高效性。

基于决策树C5.0的水库防洪调度研究

水库是一种重要的防洪工程措施,科学的水库防洪调度方式是实现水库设计效益的关键。鉴于常规调度和优化调度存在的不足,以山东省跋山水库为研究对象,提出并评估了一种利用决策树C5.0算法制定水库防洪调度规则的新方法。首先,在根据实测洪水数据构建跋山水库新安江模型的基础上,采用暴雨资料进行洪水模拟;然后,以最大削峰准则为目标进行模拟洪水的优化调度;最后,由跋山水库优化调度方案生成洪水调度数据集,由决策树C5.0算法提取水库调度规则决策树,据此对4场实测洪水进行调度。结果表明:由调度规则决策树制定的调度方案可行,且比实测调度方案更优。以决策树算法制定水库调度规则的过程,可为水库实时防洪调度提供决策支持。

基于SA-FOA的水库防洪优化调度研究

由于优化调度方案在确保水库及上下游安全、减少洪水损失等方面比常规调度方案更有效,自20世纪60年代以来各种优化算法被大量用于水库防洪调度方案的优化。果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)由于具有原理简单、参数少、计算量小及易于实现等优点而被广泛应用,然而已有研究发现其存在过早收敛、易于陷入局部最优等问题,为此提出一种用于求解水库防洪调度问题的耦合模拟退火算法的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm Coupled with Simulated Annealing Algorithm,SA-FOA)。该算法通过设置随迭代次数逐渐减小的果蝇移动搜索距离,提高了迭代初期的收敛速度并避免了迭代后期错过最优解;同时,将模拟退火算法中的Metropolis准则引入到果蝇优化算法的迭代过程中,依概率对产生的新个体进行选择,克服了果蝇优化算法易陷入局部最优解的缺点。以坝前最高水位和最大削峰准则作为目标函数,构建水库双目标防洪优化调度模型,采用SA-FOA求解日照水库两场洪水的最优泄流方案集,结果表明:(1)两个目标函数近似成反比关系,这是因为两者代表的目标存在冲突所致;(2)与FOA求得结果进行对比可知,SA-FOA求得的目标值比FOA更优;(3)通过与实测泄流过程对比可见,优化调度方案的最高水位和泄流量平方和均小于实测值,故SA-FOA求得的优化调度方案优于实测值。

江苏盱眙县混联水库群防洪优化调度研究

随着我国河流防洪系统的不断完善,水库群联合防洪的作用逐渐显现,且计算机科学技术的飞速发展,使水库优化调度方案越发丰富。针对混联水库群的结构特征,考虑水库群的防洪能力、下游河道的安全泄量及河道洪水演进规律,建立了以最大削峰为目标的混联水库联合调度模型,并通过改进粒子群算法求解。以江苏淮安市盱眙县桂五水库—山洪水库—龙王山水库防洪调度系统为例,将20年一遇设计洪水和50年一遇设计洪水作为输入条件,计算结果显示,经优化调度后龙王山水库最大下泄流量较规程调度分别削减了10.4%、13.5%,且优化调度在一定程度上减小了水库最大占用库容,更有利于下游防洪对象的安全、水库自身的安全运行。

基于改进差分进化算法的万安水库防洪优化调度

水库防洪调度问题具有多阶段、非线性和多重复杂约束特性,研究其高效稳定求解方法有助于提升其防洪优化调度效果。差分进化算法(DE)作为一种启发式智能优化方法在水库优化调度应用中效果较好,但受其随机搜索策略影响搜索易早熟收敛陷入局部最优。为平衡DE的全局和局部搜索能力,提出了一种改进差分进化算法(SDE),通过考虑适应度排序的差分变异策略用于提升搜索能力,并通过随机选择机制用于提升开发能力。相关数值试验验证了SDE收敛能力显著优于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、差分进化(DE)、连续域蚁群优化算法(ACOR)。实例分析结果表明,SDE在可行解、计算时间、精度、稳定性和速度指标上均优于逐步优化算法(POA)和DE,平均削峰率较POA提升0.17%-4.26%,较DE提升0.13%-1.26%。

南水水库设计洪水复核及防洪调度优化研究

汛期巨大的来水和有限的河道泄流能力之间的矛盾十分突出,导致洪水灾害频发,给人民生命财产安全造成了巨大危害。针对设计洪水(洪峰、洪量)进行复核,结合复核的设计洪水、库容曲线、泄流曲线,研究恢复南水水库原设计运行方式的可行性与存在的风险,并提出防洪调度方案。最终达到能充分发挥南水水库的功能、效益,也能结合南水水库实际情况保障南水水库运行安全。

基于PSO算法的水库防洪优化调度模型及应用

针对传统的交互式洪水调度方案生成方式存在的缺陷,由基于PSO算法的洪水优化调度模型,提出了有条件限制的随机自动生成方式,并利用罚函数法处理边界条件和其他非等式约束。实例应用结果表明,较之常规的动态规划法,改进后的PSO算法计算速度快、结果合理,为流域防洪优化调度提供了有效途径。

基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型及应用

针对水库防洪调度问题多约束、高维、非线性不易求解的特点,提出了基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型求解方法,该方法利用蜘蛛群体的协同机制,寻找最优的防洪优化调度决策。实例验证表明,该算法不仅获得较好结果,而且参数少,优化计算结果稳定,能满足实际水库防洪优化调度的需求,可推广应用。

混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。

大伙房水库防洪优化调度研究

根据大伙房水库的特点,建立了大伙房水库防洪优化调度模型,模型适应了水库错峰调度的需要。调度模型采用离散微分动态规划法进行求解,不但缩短了求解时间,而且计算得到的最优泄量过程较均匀,减小了下游的洪灾风险。此外,通过采用模糊优选方法,较好地解决了多目标方案的优选问题,为实时调度提供科学的决策支持,从而进一步提高了水库的防洪效益。

大系统分解协调在库群防洪优化调度中的应用

文章介绍了大系统分解协调理论,建立了串联、并联库群水库防洪优化调度模型。以澧水流域并联系统为例进行了优化调度计算,并以常规调度方案成果进行了分析比较论证。

基于育种粒子群算法的水库群防洪优化调度模型研究

在分析水库群防洪调度的模型和育种粒子群算法的基础上,提出了基于育种粒子群算法的水库群防洪优化调度方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤。实例计算表明,该算法不仅能有效地降低防洪控制点的洪峰流量,还大大缩减了计算时间,为解决水库群防洪优化调度问题提供了一种新的有效途径。

流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法

根据最大削峰准则,建立流域梯级水库防洪优化调度数学模型,采用马斯京根方程模拟梯级水库间洪水流动。引入粒子群优化(PSO)与死亡罚函数相结合的混合算法PSODP求解模型。实例计算表明,模型不仅有效地减小了整个流域梯级水库的洪灾损失风险,而且提高了流域梯级水电站的经济效益,同时验证了PSODP算法是可行、有效的,是求解此类问题的一种新的高效计算方法。

考虑流域站点水位特性的水库群防洪调度研究

针对常规水库防洪调度对防洪控制站点水位安全需求考虑不足的问题,研究提出了一种耦合流域防洪站点水位计算的水库群防洪优化调度方法。首先,通过多站点水位流量关系解析站点水位特性,辨识站点水位关键影响因子,进而根据各影响因子与水位之间的相关关系筛选用于水位计算的输入特征,并引入多层前馈型反向传播神经网络(Back Propagation neural network,BP神经网络),用于拟合输入特征与实测水位之间的复杂非线性关系,从而实现站点水位精确计算;其次,提出一种表征防洪控制站点水位安全程度的指标——安全裕度,以梯级下游防洪站点的整体安全裕度最大为目标,构建了耦合BP神经网络的梯级水库群防洪优化调度模型;最后,综合逐步逼近动态规划(Dynamic Programming Successive Approximation,DPSA)、逐次优化算法(Progressive Optimization Algorithm,POA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优势,提出一种混合优化算法(DPSA-POA-PSO)对模型进行求解。以金沙江下游-三峡梯级水库群为对象开展实例研究,结果表明:考虑站点水位特性显著提升了BP神经网络的水位计算精度,对典型洪水的洪峰水位拟合偏差均不超过0.05m;与逐步逼近动态规划和粒子群优化算法相比,在梯级三库联合调度时,混合优化算法使得下游站点整体安全裕度分别提高了0.88%和2.58%,梯级五库联合调度时,下游整体安全裕度分别提高了0.85%和1.87%,并均能够同时满足各站点的保证水位要求,为改善流域水库群防洪安全水平提供了可靠支撑。

海南省万泉河流域水库群防洪优化调度方案研究

现状万泉河流域上游水库设计汛期调度运行方式对下游防洪作用有限,海南博鳌乐城国际医疗旅游先行区水安全保障问题突出,仍存短板。为充分发挥上游水库调蓄削减洪水的作用,挖掘防洪调度潜力,对山区洪水进行更加有效地控制,保障下游防洪保护区的水安全,结合台风预报,研究分级控泄、增设判别条件、预泄、汛限水位动态控制等方法,建立河道(堤防)、水库群(闸)联合调度模型,分析计算不同典型设计洪水组成,提出安全有效、经济合理的水库群防洪优化调度方案。方案对布局流域防洪体系、减少工程建设投入、指导实际调度运用都有重要意义。

柘溪水库防洪发电优化调度策略研究

柘溪水电站地处湖南中部的资水流域,在湖南省承担重要的防洪及发电任务。近年来受全球气候变化影响,暴雨事件频发,导致水库发生弃水,甚至威胁下游防洪安全。当前在柘溪水库流域暴雨预测、水库入库流量和水位预测等方面开展了一些研究工作,但尚未形成完整的柘溪水库防洪发电优化调度体系。提出了柘溪水库防洪发电优化调度策略,涵盖水库流域暴雨长期形势分析、暴雨位置与强度预测、分布式产汇流计算、防洪发电多目标调度方案制定等方面,可为柘溪水库防洪发电优化调度提供技术支撑。

基于水库防洪优化调度模型研究

洪水具有典型的集中性与骤发性特征,尤其是北方河流其7d洪量甚至可达年径流量的30%以上,据此,文章结合相关资料建立了POA的调度模型,并将分段试算法与防洪调度结合有效求解了参数指标的初始序列。然后以辽宁省锦凌水库为例,利用POA防洪优化调度模型得到了合理的调度方案,通过科学合理的拦蓄洪水、补偿调节以及消减洪峰等充分发挥了水库的功能作用。

基于B/S架构和面向对象技术的梯级水库群防洪优化调度系统设计与实现

梯级滚动开发是我国大流域水能资源规划的主要模式,这对调度系统设计中的可扩展性提出了更高的要求。为了构建科学、高效且适应库群滚动开发特点的防洪优化调度系统,采用面向对象技术将单个水库抽象成即插即用型独立插件;通过Java平台,结合Applet、Html、Jsp等多种技术,开发了基于B/S架构和面向对象技术的梯级水库群防洪优化调度系统。该系统界面友好,具有良好的可扩展性、可维护性、人机交互性,为库群防洪决策提供了强有力的技术支撑。

金牛岭水电工程防洪优化调度运用探讨

结合金牛岭水电工程的实际情况,对龙头水库的防洪调度原则进行了简单探讨,通过分析对比不同调度方式下梯级水电站的发电效益,简要地制定了水库电站防洪及发电调度的基本运用规则。实际应用表明,该成果可以在确保水库安全度汛的情况下,实现水库电站发电效益的最大化,较好地指导电站的实际运行。