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。     

国内泵站优化调度研究的发展现状

随着泵站工程的发展,我国泵站的优化调度研究也逐步深入。本文分别对单级泵站和梯级泵站优化调度研究的状况进行了综述,对系统分析、神经网络、模糊理论等在优化调度研究中的应用进行了介绍,并分析现有研究所存在的问题,对该研究领域的发展前景进行了分析和预测,指出随着最优化理论和方法的日益成熟,模糊理论、灰色理论、神经网络等计算方法将越来越多的应用于泵站优化调度中。     

发电水库群调度随机优化统计迭代算法研究

给出发电厂水库群优化调度随机统计迭代算法,通过计算最优余留效益函数,从而向了最优调度规则函数,其最优性与随动态规划方法相同,证明了算法的收敛性。     

漳泽水库库群防洪实时优化调度模型研究

根据漳泽水库库群的特点，按照水库每时段动用的调洪库容加权总和最小的准则，建立了水库群系统联合防洪实时优化调度的动态规划模型，采用逐步优化算法进行求解，并通过前向卷动决策方法实现洪水的实时调度。实例证明了该模型及其求解方法的合理性及可行性。     

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.     

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.     

考虑水质的水资源调配模型及其解法

针对水库群-河网系统中水量水质的联合调配问题,以水库群联合调度的大系统分解-协调模型为基础,综合考虑河网环境需水和供水水质的不同要求,建立了水库群-河网水资源联合调配模型.通过水质模型计算河网达到不同目标功能水质的需水量,将该需水量作为用水需求反馈给水库群系统进行水量水质协调优化.水质模型求解采用非线性迎风差分格式,水库群-河网模型迭代求解采用大系统分解-协调对偶迭代技术.应用结果表明,所建模型及其求解方法可行有效,并已成为区域水量水质联合调配的重要技术基础.     

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。     

发电水库群调度随机优化统计迭代算法研究

给出发电水库群优化调度随机统计迭代算法,通过计算最优余留效益函数,从而得出最优调度规则函数,其最优性与随机动态规划方法相同．证明了算法的收敛性．     

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.     

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。     

供水库群的聚合分解协调模型

针对供水库群联合调度的多水源多用户水资源配置问题,选择供水过程均匀为系统目标函数,基于大系统聚合分解理论,设计了一种对供水水库群聚合分解协调的算法.在此基础上,为了充分发挥库群的联合调度能力,使库群的调度过程具有可控性,提出了一种基于优先度的调度方案.与经典的分解协调法相比,聚合分解协调法具有较强的实用性.     

水库群水电站短期调度的整数规划方法

针对水库群水电站短期调度问题,在综合考虑非线性水电转换关系、机组最小开关机时间、水流延时、库容及河道容量约束等众多因素的情况下,建立了一种混合整数规划调度模型.引入了最小开关机时间约束,以限制机组频繁启停.对非线性水电转换关系采用分段线性化方法,通过引入辅助整数变量将模型转换为线性混合整数规划问题,在此基础上采用CPLEX优化软件包求解.对包含3个水库12台机组的一个模拟系统的测试结果表明,所建模型及相关的线性化方法能灵活处理水库群水电站短期调度中的多种复杂因素.     

基于模拟遗传混合算法的梯级水库优化调度图制定

将遗传算法与系统模拟相结合,提出了基于模拟遗传混合算法制定梯级水库优化调度图的理论及方法,并以乌江上游梯级水库为研究对象,进行实例分析,绘制了梯级水库优化调度图。结果表明,采用该调度图指导水库运行,与长系列补偿调节计算相比,梯级电站多年平均发电量增加了4.3亿kW.h,可为乌江梯级水库群合理调度提供可靠的技术支持。     

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。     

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.     

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。     

大系统分解协调算法在黄河干流水库联合调度中的应用

结合黄河干流水库群（包括水电站）实例,本文建立了优化调度模型,采用大系统分解协调原理推导了模型的求解算法,并给出了详细的求解步骤。应用文中建立的模型和提出的算法对黄河干流水库联合调度获得了满意的成果。