并行粒子群算法及其在水库群优化调度中应用

根据混联梯级水电站优化调度特点,建立并行粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行粒子群算法.在基于单向环结构交流局部最优解的并行粒子群算法( PPSO)研究的基础上,提出了基于处理机上局部最优解间距离自适应选择信息交流对象策略的PPSO.应用开发的分布式水库群优化调度并行计算系统,将上述两种策略的P...     

人工智能在水库控制中的应用

构造了水库群联合调度神经网络专家系统，提出了水库群运行调度的知识表示、知识获取和自适应训练学习、知识的自适应并行推理等方法。基于确定性优化技术ＰＯＡ法获得专家范例（即长系列操作计算结果），获得指导水库群联合运行的调度规则．模拟运行结果表明了所提方法的优越性。     

人工智能在水库控制中的应用

构造了水库群联合高度神经网络专家系统，提出了水库群运行调度的知识表示、知识获取和自适应训练学习、知识的自适应并行推理等方法，基于确定性优化技术ＰＯＡ法获得专家范例（即长系列操作计算结果），获得指导水库群联合运行的调度规则。模拟运行结果表明了所提方法的优越性。     

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。     

清江梯级水库群联合优化调度图研究

针对清江梯级水库群中长期调度问题,根据最优凋度结果确定了调度图的型式,引入了可能出力的概念,对水库群进行聚合,建立梯级总出力与梯级可能出力之间的关系.然后根据总出力是否为保证出力进行决策分解,由此采用一连串的二维水库调度图来描述水库群的联合调度规则.基于模拟调度.建立了优化模型,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行优化计算,得到较好的联合优化调度图.模拟计算表明:对于1951～2005年实测径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图较常规调度方案年均发电量增幅可达2.62%;对于两种随机模拟方法生成的水文径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图,年均发电量可分别提高1.77%和2.52%,理论上经济效益显著.     

水库群优化调度研究综述

我国的水资源紧缺,且时空分布极不均,主要江河都形成了由水库、堤防、分蓄洪区组成的防洪工程系统,水库群的优化调度已经成为我国各大流域防洪研究的重点。目前,这一研究领域主要采用系统分析理论与方法,如:线性规划、非线性规划、动态规划、多目标优化分析、大系统分解-协调等方法。同时,大量的新理论新算法极大地丰富了水库群优化调度的理论研究。本文在介绍了水库群优化调度研究意义的基础上,分别从常规方法和系统分析方法两个方面概述了国内外的研究进展,并对水库群优化调度今后的研究进行了展望。     

多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统

梯级水库群优化调度因来水预报不确定性强、水库群优化变量维数高、决策评估目标多等特点,一直是学术界和工程界的研究热点.本文分析了不同时间尺度的水文预报模型与优化调度模型的基本特征与数据需求,建立了多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统.该决策支持系统将数值天气预报的有效预报期(15d)作为短期调度模块与中长期调度模块的时间分界.短期调度模块采用数值天气预报降水量和数字流域模型预测未来15d的日径流过程,使用预报结果进行短期的梯级水库优化调度;中长期调度模块采用基于自回归和遥相关的组合预报模型,预报未来1年的月径流过程,用于中长期的优化调度.本文采用面向服务的软件架构(SOA),将年、月和日尺度的预报和调度模型集成,构建决策支持系统,可以实现多时间尺度的水情滚动预报和梯级水库优化调度.本系统在黄河上游干流梯级水库群和大通河流域梯级水库进行试验应用,结果表明该系统能够快速集成分析相关水情数据,开展梯级水库优化调度演算,及时为决策者提供清晰有效的决策辅助信息.     

水库群预报调度系统业务层重构研究

为解决业务漉程逻辑与业务单元相耦合影响基于图论的水库群预报系统的通用性问题,引入重构技术隔离业务漉程逻辑与业务单元,提高流程逻辑的重用与重组能力;利用有向图中并行拓扑排序算法重组流程逻辑,改善系统的计算速度;形成通用的水库群业务组件,屏蔽图的操作,让应用开发人员更关注于水库预报调度模型的研究.最后探讨了与已有系统的集成问题.实例证明,重构业务层可显著提高水库群预报调度系统的通用性.     

分区优化控制在水库群优化调度中的应用

以长江中上游15座骨干水库组成的大规模混联水库群联合发电优化调度问题作为研究对象,提出一种新的优化控制方法,其思路是:从流域梯级大规模电站群整体优化角度出发,以总发电量最大为目标建立大规模水库群分区优化调度模型,根据电站所属流域相对位置以及其水力补偿关系进行虚拟分区,以控制区内电站群子系统为对象进行分区优化控制;在此基础上,采用约束廊道法有效解决长期发电优化调度问题中的多约束耦合问题.将该方法应用到长江中上游大规模混联水库群联合发电优化调度问题的求解中,结果表明:所提出的方法求解精度高、时效性好,具有较强的工程实用性,为求解高维、复杂梯级水库群优化调度问题提供了一种新思路.     

水电站群随机优化调度方法的研究

本文应用大系统随机控制理论,提出了面临时段有径流预报且预报可信度高,和无径流预报或预报可信度差时,水电站群长期优化调度随机递阶控制方法。它不仅可同时考虑水电站群入库径流、水库蓄放水序列间的时空随机相关,避免了“维数灾”,而且给出了简单易行的水库群最优放水决策规则,以便对水电站水库群调度实现计算机控制。算例表明,该法是解决入库径流、水库蓄放水时空随机相关多目标多水库非线性优化调度问题的一条新途径。     

基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型

提出基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型，以满足梯级水库群的蓄水、发电目标.对蓄水时期水库群的径流监测信号时间序列作集合经验模态分解，获得含有各尺度局部细节特征的IMF及剩余分量，基于能量熵理论完成各分量的重构，将重构结果作为最小二乘支持向量机的输入，利用粒子群算法优化预测模型参数，实现梯级水库群径流精准预测.依据径流预测结果，构建以发电量最高、蓄满率最大、弃水量最低作为优化目标，并满足蓄水量、泄水量、出力、水量平衡、关联方程约束的水电调度模型，实现水库群蓄水时期梯级水电调度优化.实验结果表明：该模型可实现径流监测信号时间序列的分解与重构，径流预测误差在[0.09,5.2]区间；优化调度后，梯级水库群的发电量提升了3.66%，弃水量降低了27.91%，蓄满率增大了1.85%.     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

考虑模糊区间的水库群优化调度决策方法

为有效解决多目标决策中存在的不确定性问题,提出考虑主客观因素模糊区间的综合赋权方法。首先利用模糊层次分析法确定反映决策者主观偏好的主观权重,其次引入区间数的相离度概念提取客观决策信息,最后利用基于博弈论的综合赋权方法确定综合权重,并根据综合权重选出最佳调度方案。该方法在金沙江下游梯级水库群多目标优化调度中的应用结果表明:综合的赋权法在多目标调度方案优选中具有可行性,综合权重选出的调度方案能同时体现决策者偏好和各指标客观特征,所选方案在各指标上表现均衡,为流域水资源多目标综合调度决策提供了新的思路。     

基于二维调度图的双库联合供水调度规则研究

针对双库库群联合供水调度问题,提出了一种基于二维水库调度图的水库群联合供水优化调度方法.二维水库调度图在由表示双库系统中各水库蓄水量的2条坐标轴与时间轴构成的三维坐标系下充分考虑每个水库蓄水量,在此基础上确定水库群的联合供水决策,并采用粒子群优化算法对调度图关键控制点位置进行优化.碧流河、英那河水库群的调度实验表明：二...     

水库群优化调度模型求解加速策略研究

针对传统水库群调度模型求解计算耗时较长的缺陷,提出了一种计算程序加速策略。通过转变水库调度计算过程中水库特征曲线的插值模式,根据水库特征曲线节点数据预先构造分段线性函数,利用分段函数替换传统插值方法以实现水库特征曲线的读取。以典型入库流量下某梯级水库发电优化调度为实例,选用布谷鸟算法进行优化计算,对比了传统插值策略与加速策略。结果表明:基于分段线性函数的加速策略能明显缩短计算耗时,同时该加速策略对算法的收敛性、优化结果以及其稳定性几乎无影响。因此,基于分段线性函数的加速策略合理、可靠,是提高水库调度模型求解效率的一种实用、有效方法。     

基于改进PSO算法的跨流域水库群联合调度图优化

针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点,提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解.该算法针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优且进化后期收敛速度慢的缺陷,引入交叉和变异策略、模拟退火策略和反射边界策略,以增加种群的多样性并提高算法的进化速度和全局搜索能力.数值测试证明了该算法用于求解高维复杂优化问题的有效性,实例研究也表明该算法提高了整个系统的供水与引水效益,是一种优化复杂水库群联合调度高效实用的方法.     

深圳市水资源系统优化调度模型研究

介绍了深圳市供水水源网络系统的特点和结构，并以深圳市水资源系统优化调度为背景，提出了一种大系统多目标背景分解方法；建立了水库群优化调度、水资源优化分配等数学模型，并根据各层次数学模型的不同特点给出不同的求解方法；探索了反应用户重要性差异的多用户聚集与解集方法；利用建立的模型系统，进行深圳市水资源系统优化配置研究，取得合理的计算结果。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

基于改进BP网络的西安供水水库群优化调度函数的求解方法

提出了基于累积误差,动态调整网络参数的改进BP网络方法,并用于求解西安供水水库群优化调度函数,结果表明,与传统算法相比,改进BP网络方法不仅可以全面反映水库调度决策变量与影响因子的复杂非线性关系,而且可以反映出调度过程中水库群间的相互关系,且应用简便。     

动态速度限制粒子群算法及其应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立了粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型。针对基本粒子群算法早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,从算法参数方面对基本粒子群算法进行改进,提出了动态速度限制粒子群算法并与基本粒子群算法、改进型粒子群算法分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进策略在提高算法求解精度和收敛性能方面的有效性。