基于改进烟花算法的汾河水库优化调度模型研究

针对水库多目标优化调度问题,采用改进的烟花算法求解带自适应罚函数的水库多目标优化调度数学模型。针对传统烟花算法爆炸半径计算方法在算法运行后期可能出现最优烟花爆炸半径为零的问题,引入自适应动态爆炸半径以平衡算法在解空间的全局及局部搜索能力;针对传统烟花算法位移变异操作的不足,改进其位移变异操作,以提高算法局部搜索的多样性。以山西省汾河水库为例,考虑无引调水和引黄入汾两种情景,分别给出不同情景下汾河水库的调度方案。实例结果表明,模型优化后的各月缺水率平方和比实际降低了66.13%;水库年总发电量比实际发电量提高了22.39%;引黄入汾调水工程的建立可进一步综合提高汾河水库的供水效益和经济效益。

基于Spark的水库群多目标调度粒子群并行化算法

随着社会经济的发展,在江河修建的水库数量和规模越来越大,水库群优化调度所需资料量庞大、数据关系复杂,应用常规技术进行优化调度存在一定的缺陷,如计算速度慢、存在"维数灾"等。基于此,本文的研究旨在弥补智能算法的缺陷,提高求解模型的速度。本文以黑河流域为例,应用基于Spark框架的水库群多目标调度粒子群并行化算法,并使用Scala语言开发了水库群多目标优化调度软件系统,大大提升了计算效率。研究对水库群多目标优化调度的并行编程发展与应用也有很好的现实意义与应用价值。

基于IMOSFLA算法的水库优化调度研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)出现的种群多样性丧失、易陷入局部最优解等问题进行改进创新,提出了改进多目标混合蛙跳算法(IMOSFLA)。以故县水库为研究对象,以发电量最大、供水满足度最高和生态流量满足度最高作为目标函数,建立水库多目标优化调度模型,借助IMOSFLA算法进行求解。通过求得的非劣调度方案集,探究了各典型年不同来水情况下各调度目标的彼此关系与调度结果。通过分析不同决策偏好的典型方案调度过程可知,IMOSFLA算法求得的水库调度方案会根据水库来水情况和侧重目标实现各目标之间的平衡和优化,保障水库多目标协同调度效益,体现了算法的科学性和适用性。