耦合航运要求的三峡-葛洲坝梯级水电站短期调度快速优化决策

考虑航运和短期电力调度需求, 进行三峡-葛洲坝梯级水电站短期调度快速优化决策研究. 以航运保证率、库水位符合率和平均坝前水位为决策指标, 提出航运条件的评价方法和短期调度快速优化决策策略. 结果表明: 在确定三峡电站日运行方案下, 所提策略可以快速得出可行和最优的三峡-葛洲坝梯级水电站联合运行方案. 最优方案不仅符合航运要求, 而且可以提高三峡-葛洲坝梯级水电站的日发电量, 达到同步实现改善航运和优化电力调度的双重目标.     

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.     

基于集对分析的供水水库群联合调度规则

集对分析可以较全面地描述水资源系统中的不确定性,据此提出了确定供水水库群联合调度规则的集对分析新方法. 根据离散微分动态规划（DDDP）和拟定供水调度图确定的相同时段同一蓄水状态下的水库供水决策构成一组集对,通过遗传算法优化调度图中各调度线的位置,使两种供水决策联系度最大,从而得到最优调度图. 根据该原理,以水库群虚拟聚合水库为研究对象,采用多维DDDP与遗传算法可以确定聚合水库最优调度图,并以此作为水库群的供水规则. 在多维DDDP确定的供水决策样本系列中,选取与当前时段蓄水、来水情况最相似（联系度最大）的若干样本作为参照样本,将参照样本下水库放水量的加权平均值作为该水库当前时段的放水量. 以观音阁、葠窝水库群为例,验证了采用集对分析方法确定供水水库群联合调度规则的有效性和合理性.     

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.     

基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度

针对混洗蛙跳算法存在的问题,结合克隆选择算法和混洗蛙跳算法各自优势,提出了一种免疫蛙跳算法(ISFLA),并将其应用于梯级水库群优化调度中. ISFLA将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合,在混合之后构造子群体执行克隆选择操作, 以提高算法的局部搜索能力.通过实际工程验证了该算法的可行性与高效性,从而为梯级水库群发电调度问题的求解提供了一种新的途径.     

水电站优化调度的FP遗传算法

水电站的优化调度是个含有线性与非线性约束, 而且目标函数呈非线性的动态控制问题, 已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法, 即人工智能浮点表示(floationgpoint简称FP)遗传算法。它的主要优点在于状态和控制变量不必离散化, 所需内存少, 编程简单, 它为克服水库群优化运行“维数灾”问题提供了一条新途径。     

基于ANN的梯级水电站实时优化运行

以人工神经网络（ＡＮＮ）方法为基础设计了一种梯级水电站运行控制算法,采用网络分解技术,将一个复杂的大网络分解为多个简单的小网络,从而加快了ＡＮＮ的学习收敛速度,仿真计算验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的序贯决策问题研究

实际工程中存在许多大规模、非线性多约束的序贯决策问题,传统算法解决起来较为困难.蚁群系统(ACS)是一个用来解决大规模多约束组合优化问题的现代启发式算法,根据序贯决策的特点设计了多层结构的蚁群系统,给出了算法的组成结构;为了节约计算内存和优化时间,详细阐述了淘汰劣质解机制的精英策略;并通过梯级水电站短期优化调度这一实际工程序贯决策问题,来验证所构造的算法,给出了优化调度的数学模型及算法的求解思路.最后,采用我国西南地区某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了调度仿真模型,仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.     

能源区块链网络中的虚拟电厂运行与调度模式

为提高虚拟电厂中用户交易的效率及其运行调度的安全性，针对传统虚拟电厂运行调度中高成本、高风险、低效率的问题，基于多元用电主体概念，提出了能源区块链网络中的虚拟电厂运行与调度模式。为提高用户交易的可靠性和经济性，采用电力交易共识算法对虚拟电厂中不同需求的多元用户进行智能匹配；引入能源区块链网络，提出改进的虚拟电厂运行调度模型，不仅保证了信息存储的安全性，还使得运行调度更加稳定透明。案例分析表明，本文提出的模型能够有效提高虚拟电厂中交易与调度的安全性和效率，可以为虚拟电厂中的能源交易提供参考。     

人工代谢算法在多对象调度中的应用

在多对象优化调度中,需要对不同优先级的调度对象实行均衡调度.提出了一种基于流量调节系数的人工代谢算法.将调度对象看做代谢物.通过实时调整代谢流量调节系数实现对代谢网络权值的实时更新.通过对各类代谢物所经的代谢路径的考察,实现了调度过程的有序进行.以物流配送过程为例,对算法的实现进行了描述.分析表明,该算法能有效地提高整个系统的运行效率.从而为后续的调度过程缩小搜索空间,实现各个调度对象的协调控制.     

大规模复杂决策问题求解的2+3模型及其分形性质

<正> 决策过程的任务是,选择一组互相联系的决策变量(决策行动、决策函数),在给定的环境条件或初始条件下,使一组互相冲突的要求得到某种意义上的满足。 研究决策方法的目的,是为了发现控制成功的复杂决策过程的一般规律,尤其是涉及开放的复杂巨系统的决策过程的一般规律,以便能     

基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究

本文针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)早熟收敛的问题,将云模型算法融合于SFLA算法中,形成一种云变异蛙跳算法(normal cloud mutation SFLA,NCM-SFLA),弥补混合蛙跳算法后期容易陷入局部最优的不足.同时利用算法易于并行的特点,在多核环境下基于.NET4的并行拓展库(parallel extensions)进行算法的并行优化.将其应用于梯级水库优化调度中,实例计算表明,与多维动态规划算法(MDP)相比,NCM-SFLA方法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在现有的计算条件下该并行算法能有效缩短程序运行时间,求解梯级水库优化调度问题是合理、有效的.     

梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电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, 提出了基于协进化的粒子群优化算法, 并建立了相应罚因子的评价机制, 在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进. 通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性, 从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.     

黄河刘盐八梯级水电站群短期运行方案研究

围绕梯级库群短期经济运行,本文首先通过对具体目标和模型的分析处理,研究了决策支持ＤＳＳ综合算法,该算法是大系统分解聚合、递阶协调的宏观方法与决策导向和ＰＯＡ具体处理方法的综合,其充分考虑了决策者在决策过程中的主导地位。结合刘盐八梯级水电站群进行了初步应用,其结果还令人满意     

基于均匀自组织映射遗传算法的梯级水库优化调度

针对遗传算法中初始解分布不均以及易早熟等问题,采用均匀设计方法来生成均匀分布的初始解以及自组织映射算法通过高低维空间映射来改变个体基因从而增强局部搜索能力,提出了均匀自组织映射遗传算法,弥补了传统遗传算法中初始解的生成过于随机以及进化过程中易陷入局部解的不足,并将此改进算法在梯级水库的长期优化调度中进行了应用.通过实例计算表明,与遗传算法以及标准粒子群算法相比,此方法拥有更好的全局寻优能力,与动态规划算法结果相近,并且有着较快的计算速度,从而验证了此方法用于处理梯级水库的长期优化调度问题的可行性与合理性.     

基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度

分析了人工鱼群算法存在的问题, 提出一种改进人工鱼群算法, 并将其用于梯级水库群的优化调度. 其改进思想是采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了人工鱼群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾; 在此基础上, 针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大, 降低收敛速度这一问题, 在局部更新时采用了阈值选择的策略. 通过实例验证了该改进算法的有效性, 并对改进算法的阈值参数进行了率定.     

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.     

考虑齿隙的多约束导引控制一体化设计方法

在舰炮制导炮弹进行远程对岸火力支援的末段,考虑舵机齿隙、限定攻击角以及测量视线角速率受限,提出了一种基于动态面滑模与扩张状态观测器的多约束导引控制一体化设计方法。构建了制导炮弹的导引控制一体化的严反馈串级模型,将舵机视为更符合实际的含齿隙双惯量子系统。针对视线角速率和风等未知干扰,设计扩张状态观测器对其实施迅速而准确的估计。设计具备自适应指数趋近律的非奇异终端滑模,致使视线角速率与视线角跟踪误差在有限时间内零化。在高阶串级系统中合理运用动态面滑模,有效改善微分膨胀问题。运用Lyapunov理论证明了系统一致最终有界性以及重要状态的有限时间收敛性。通过对比仿真实验,在所提方法的调控下,含有舵机齿隙的制导炮弹在打击固定与蛇形机动目标时,均具有良好的制导性能。