基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。

跨流域水库群联合供水调度的聚合分解协调模型及应用

针对多水源、多用户的跨流域水库群供水联合优化调度问题,结合滦河流域水库群和供水区的特点,以最大缺水率最小为目标函数,建立水库群供水系统聚合分解协调模型,对水库群进行聚合并按一定的规则分解和协调,计算不同供水区的相对重要性,并利用免疫进化粒子群算法(IPSO)对供水策略进行优化计算、利用优先调度原则对水库群进行协调计算,从而确定水库供水调度过程线。结果表明,聚合分解协调模型能降低调度的复杂度,可操作性强,对于提高水资源利用率具有重要的理论意义与应用前景。

基于供配水原则的水库群联合供水调度模型

鉴于水库群是一个复杂的大系统,包括水库来水、需水和供水决策等在内的诸多方面,考虑水库群之间的库容调节特点,将水库群等效为一个聚合水库,以聚合水库调度图和供水任务分配原则作为调度模型供水决策变量,引入动态供水分配因子作为成员水库间供水分配原则,确定逐时段不同来水情况下水库群的最优供水方案及成员水库之间供水任务优化分配,建立基于合理供配水原则的水库群联合供水调度模型。实例应用结果表明,该水库群联合供水调度模型可使供水系统的水资源得到充分利用,在满足用水户设计保证率要求的同时,增大了水库群供水能力,减少了无效弃水量,并实现了供水任务在各成员水库之间的合理分配,具有显著的社会效益和经济效益。

水库群供水优化调度的免疫蚁群算法应用研究

针对水库群供水优化调度问题,本文介绍了一种基于免疫进化的蚁群算法。该算法充分利用了免疫进化算法的全局快速收敛性和蚁群算法的正反馈性,同时在蚁群算法中增加扰动策略,克服了蚁群算法在求解过程中出现初期信息素匮乏、易陷入局部最优解的问题,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算表明,该算法求解水库群供水优化调度问题时,结果可靠、合理,计算效率高,从而为求解高维,复杂的水库供水优化调度提供了新的思路。

基于分级预警的水库供水风险及准确度研究

水库优化供水调度效果如何很大程度上取决于对不确定因素的预测,本文根据对未来水情的估计,通过分析水库群现状水势指标D、未来时段内的缺水量指标S和水库供水预警指标SAI,建立水库供水预警系统。同时融入决策者利益趋势和风险偏好,确定相应的供水应变措施,制定出不同风险程度下的最佳供水调度策略,并基于对未来来水的乐观与悲观性估计,对供水预警系统的准确度进行分析和评估。实例计算表明,本文建立的水库供水预警系统能够合理、有效的为调度操作人员提供及时的决策,对于降低水库调度风险,提高水资源利用率,具有重要的理论意义与应用前景。