跨流域复杂水库群联合调度规则建模与求解

跨流域水库群系统结构复杂、水库数目众多,加之每个水库辅之以相应的调度规则,使得优化调度模型决策变量数目剧增,从而增加了水库群联合调度规则优化确定的难度.鉴于此,本文以供水调度图和调水控制线为联合调度规则形式,构建同时考虑跨流域调水和供水的复杂水库群联合优化调度模型,添加考虑供水调度图先验形状特征的形状约束,提出一种借鉴逐步优化算法(POA)思想的逐库优化粒子群算法(PRA-PSO).该算法(PRA-PSO)以基本粒子群算法优化原理为基础,逐步优化单个或两个水库的调度规则,以降低单次优化变量的维数,从而提高其搜索全局最优解的能力.最后,以辽宁省某大型跨流域复杂水库群联合调度为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.     

基于数据挖掘的水库供水调度规则提取

以供水调度为例对数据挖掘用于水库调度规则提取进行了研究.经分析主要选取了水库蓄水量、调度时段编号、需水量、径流量和水文年型5个特征属性构成数据集,通过数据挖掘从中发掘水库供水调度规则模式.采用径向基函数网络作为数据挖掘算法,将复杂的属性空间上的数据样本,映射为几种离散的供水调度模式,从而完成供水调度规则的模式划分.为了验证数据挖掘方法在调度规则提取上的效果,给出了调度图和调度函数方法用于供水调度的计算结果,三种方法的调度结果对比分析显示,数据挖掘方法在供水调度模式分类正确率和缺水指数两方面都是最好的,这反映出数据挖掘方法用于水库调度是合理有效的.     

基于改进引水规则的跨流域供水水库联合优化调度研究

针对已有引水规则的引水效率有待进一步提高的问题,本文提出了一种引水规则的有效改进型式,以及改进规则下受水水库引水量的确定方法.该改进规则同时考虑了调水水库和受水水库的蓄水状态,并且在受水水库采用双引水控制线型式(引水控制线上限和下限).若调水水库可调水,当受水水库蓄水状态处于引水控制线下限之下,即缺水量较大时,满引;当受水水库蓄水状态处于引水控制线上下限之间,即缺水量较小时,引水量为满引与不引之间的线性插值;若受水水库蓄水状态处于引水控制线上限之上,即无缺水时,不引水.最后以辽宁省水资源联合调度北线工程为背景,采用多核并行PSO算法求解基于该改进引水规则的跨流域水库群联合优化调度模型.结果表明该改进引水规则在保证供水的情况下,提高了(特别是丰、平水年的)引水效率,减少了引"弃水"的情况.     

自适应逐次逼近遗传算法及其在水库群长期调度中的应用

传统遗传算法的解空间均为可行解, 经过遗传操作产生的新个体若为不可行解, 则需要对其进行修正. 但在梯级水库调度中, 由于各时段间、 水库间存在的水力电力联系, 使这种修正变得复杂困难. 鉴于此, 本文提出了自适应逐次逼近遗传算法(AGASA), 它可在包含不可行解的空间中寻优, 并根据寻优结果自动调整搜索空间与控制参数, 从而逐渐逼近最优解. 最后通过一个算例, 并与离散微分动态规划法(DDDP), 逐步优化法(POA)的优化结果进行比较, 说明了该方法的可行性与有效性.     

人工免疫识别系统提取水库供水调度规则的性能分析

以北方某供水水库为例, 将人工免疫识别系统(Artificial immunerecognition system,AIRS)作为一种新兴数据挖掘方法用于水库调度规则提取研究,所获调度规则对检验样本的分类精度为86.1%,缺水指数为2.14(10¹⁴m⁶, 优于RBF提取调度规则的结果.进一步从调度规则与训练、检验样本之间的距离分布间接分析了在水库调度特征属性构成的高维非线性决策空间中亲和力测度方法、学习样本空间分布以及追加样本对AIRS提取供水调度规则的行为与性能的影响. 结果表明, ①HVDM(Heterogeneous value differencemetric)距离测度方法能融入调度决策先验知识,使AIRS提取的规则在空间分布上更接近训练、检验样本;②所获规则分类性能不仅取决于训练样本空间分布,也取决于检验样本的空间分布;③追加近期调度资料可以不断更新或补充规则,使其空间分布更适应未来水文环境变化.     

梯级水库联合运行水位控制方式研究

梯级水库联合运行的水库水位控制方式是充分发挥梯级水库综合经济效益的重要课题,尤其是对具有较强调节能力的大型梯级水库,联合运行的梯级水库蓄水水位,消落水位控制方式的合理性和有效性决定了梯级电站综合效益的好坏.本文以雅砻江下游梯级水库为例,建立了梯级水库群优化调度模型,提出并采用二重逐步优化计算方法,探讨了蓄水起始时间,最低运行水位的确定等水位控制方式中的两个关键性问题,并以该成果为基础,得到了不同来水频率下的优化水库水位控制方式,所得结论可为雅砻江下游梯级水库实际运行中调度方案的制定提供参考.     

干扰规则库未知条件下的干扰决策

针对模板匹配(template matching, TM)应用于未知干扰规则库时干扰决策正确率低问题,提出基于迁移成分分析-支持向量机(transfer component analysis support vector machine, TCA SVM)的干扰决策方法。对空-空场景机载多功能火控雷达,提取雷达信号特征,构建雷达干扰规则库及未知威胁数据集,通过迁移成分分析把两个样本集的特征映射到同一低维隐藏空间,提取样本隐藏空间特征,经过支持向量机训练,实现对未知威胁数据集的干扰决策。实验结果表明:所提方法有效提高了干扰决策正确率,TCA-SVM出色的学习及泛化能力,较好地解决了干扰规则库未知条件下干扰决策问题。     

用大系统分析方法解决梯级水电站群调度问题的新途径

梯级水电站水库群的调度方案,是梯级水电站群效益发挥好坏的关键问题之一。为了满足实际运行的需要,本文拟采用大系统分析技术来绘制梯级水电站水库群的调度图,以便于应用。最后,以安康和石泉水库调度为例进行验证,其软件运行结果令人满意。     

钢箱梁生产的提前/拖期调度问题研究

本文以港珠澳大桥钢箱梁生产供应过程为研究对象,建立了钢箱梁生产的提前/拖期优化调度模型,并且针对模型的特点提出了一种基于启发式规则的改进遗传算法,在最优开工时间的基础上加入了拖期工件的剔除规则,有效地解决了工序不确定情况下的提前/拖期优化调度问题,并与无剔除规则的遗传算法进行比较,发现改进的方法在最优成本和收敛速度方面都有较大的改善.     

基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现.     

干旱期供水水库运行策略优化分析

比较分析了标准运行策略及限制供水规则运用于干旱期水库供水系统运行策略模拟分析方面的特征;针对建立的基于供水限制规则的干旱期水库运行策略分析数学规划模型,为了克服多面体搜索法和线性逐步迭代法在模型求解过程中的不足,提出了将混合规划模型看作为供水限制控制参数的隐性非线性函数,而其非线性函数关系则由线性混合整数规划模型表达的新概念,并阐述了可解决该类问题的混合线性规划分枝定界法与模矢搜索法相结合的求解技术,最后以实例计算验证了该方法的有效性。     

考虑运营成本的收费公路Pareto有效BOT合同决策

运营成本是进行收费公路BOT(build-operate-transfer)合同决策的重要影响因素.本文将持续变动的运营成本引入到收费公路BOT合同中,研究三个合同变量——特许期、定价和公路容量的决策.文章合理假设了运营成本的表达式,并根据其与社会福利的关系,确定了在特定公路容量时的最优公路寿命.接着将运营成本引入到确定Pareto有效BOT合同的双目标规划模型中,分析特许期、容量以及定价的决策,得出以下结论:最优特许期为整个公路寿命;针对特定的特许期,存在相应的最优容量与定价组合使得BOT合同Pareto最优;考虑运营成本之后合同的:Pareto有效优于之前.此外,文章系统分析了折现率和合同双方谈判能力对特许期、公路容量、定价和公路服务质量的影响.     

SPA 及其在模糊、灰色物元空间决策支持系统中的应用

在简述集对分析和模糊、灰色物元空间决策支持系统的基本思想方法的基础上,将集对分析引入模糊、灰色物元空间决策支持系统中,建立了基于集对分析和模糊、灰色物元空间决策支持系统的方案评价决策方法,并给出了相应的评价过程。     

城市供水系统弹性应对策略与仿真分析

针对城市供水系统受外界威胁导致供应能力波动的问题,建立了以优化供水系统弹性为目标的两阶段应对策略模型.第一阶段为马尔可夫决策过程水库调度模型,求解在满足期望弹性约束下以总成本最小化为目标的优化调度策略;当供应缺口超出水库调度能力时,针对供水系统在动态情景下的不确定性,建立了以供水网络弹性损失最小为目标的系统动力学第二阶段模型,通过仿真实验得到了多渠道优化策略.最后,以上海市咸潮入侵事件验证了该方法的有效性和实用性.     

基于历史信息锚定预期形成机制的货币政策有效性

文章首先通过数理模型探讨了历史信息锚定预期对最优相机抉择和规则货币政策的制定和政策有效性的影响,然后结合数值模拟比较分析了历史通胀信息外生给定和内生政策决定两种情况下,两种类型的最优货币政策和无货币政策情况下的社会福利.研究结果表明:从平均意义上看,历史信息锚定的存在在历史通胀较小的情况下会提高最优相机抉择货币政策的有效性,但会削弱规则货币政策的有效性.从一期政策有效性来看,货币政策实行即使在价格灵活调整的情况下也总是有效的,并且不管锚定程度如何,规则的货币政策有效性要略大于相机抉择货币政策的有效性.但从多期政策有效性看,如果存在跨期历史信息锚定,针对供给冲击实行的货币政策,政策有效性在一期提升社会福季利后,会产生后续持久的负效应,中央银行的货币政策制定应避免陷入政策自我实现的通胀预期陷阱.     

一类存货影响销售率的变质性物品库存系统的最优脉冲控制

建立了短缺量完全拖后情况下,变质物品在存货影响销售率、理论销售率为常数且使用[s,S]策略补充库存时的利润模型;应用最大值原理和最优脉冲控制理论,确定了最优订购时间点,使经营周期[0,T]内的利润最大化;并通过算例仿真进行了实证研究。为存贮管理决策提供了理论依据。     

Real coded genetic algorithm for stochastic hydrothermal generation scheduling

The intent of this paper is to schedule short-term hydrothermal system probabilistically considering stochastic operating cost curves for thermal power generation units and uncertainties in load demand and reservoir water inflows. Therefore, the stochastic multi-objective hydrothermal generation scheduling problem is formulated with explicit recognition of uncertainties in the system production cost coefficients and system load, which are treated as random variable. Fuzzy methodology has been exploited for solving a decision making problem involving multiplicity of objectives and selection criterion for best compromised solution. A real-coded genetic algorithm with arithmetic-average-bound-blend crossover and wavelet mutation operator is applied to solve short-term variable-head hydrothermal scheduling problem. Initial feasible solution has been obtained by implementing the random heuristic search. The search is performed within the operating generation limits. Equality constraints that satisfy the demand during each time interval are considered by introducing a slack thermal generating unit for each time interval. Whereas the equality constraint which satisfies the consumption of available water to its full extent for the whole scheduling period is considered by introducing slack hydro generating unit for a particular time interval. Operating limit violation by slack hydro and slack thermal generating unit is taken care using exterior penalty method. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on two sample systems.     

考虑撤单率的电商配送服务能力自建与外包博弈模型与求解

针对在线冷静期内产生消费者撤单行为情况下电商配送服务能力的自建与外包决策问题,引入撤单率,从是否进行合作的角度给出了完全合作博弈、完全非合作博弈和不完全非合作三种合作强度的动态博弈模型,并将其中两种情形划分为三阶段动态博弈过程,采用逆向递归法求解这两种情形下各子博弈均衡解,得到了在线购买环境下电商配送服务能力自建与外包的最优解集.进一步地,在第三种情形下设计了成本分担、利润分配以及风险规避三种子博弈模型,以增强模型的灵活性.数值算例与分析表明电商配送服务能力博弈中,电商决策者能够有效实现撤单行为与成本变动影响下动态博弈的帕累托优化.