基于SARSA算法的水库长期随机优化调度研究

针对水库长期随机调度的维数灾问题,在描述来水随机过程的基础上,提出基于强化学习理论的水库长期随机优化调度模型。采用机器学习中有模型的SARSA算法,且考虑入库随机变量的马尔可夫特性,通过贪婪决策与近似值迭代,调整学习参数,求解出近似最优决策序列。实例分析表明,对比随机动态规划(SDP)方法,SARSA算法在获得高质量解的同时,计算时间约减少41%,该算法高效求解能力与较少计算时长为水库长期随机调度问题提供了一种新的求解思路。     

基于SARSA算法的风电-抽蓄联合系统日随机优化研究

针对随机动态规划在求解风电—抽蓄联合系统日随机优化时出现的维数灾问题,提出采用强化学习的SARSA算法来解决。首先分析了风电出力随机性并采用Beta分布来表示风电出力的概率分布;然后建立了风蓄联合系统实际出力与计划出力偏差平方最小为目标函数的日随机优化模型;最后说明利用SARSA算法求解该问题的步骤。算例应用结果表明,利用SARSA算法求解该问题需迭代一定次数才收敛,且算法的学习率随迭代次数增加而减小时可加快算法收敛速度;将SARSA算法与随机动态规划算法相比,在优化结果接近的情况下,SARSA算法计算时间减少约35%,该算法为解决随机多能互补问题提供了新思路。     

流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法

根据最大削峰准则,建立流域梯级水库防洪优化调度数学模型,采用马斯京根方程模拟梯级水库间洪水流动。引入粒子群优化(PSO)与死亡罚函数相结合的混合算法PSODP求解模型。实例计算表明,模型不仅有效地减小了整个流域梯级水库的洪灾损失风险,而且提高了流域梯级水电站的经济效益,同时验证了PSODP算法是可行、有效的,是求解此类问题的一种新的高效计算方法。     

西安市供水水库群优化调度函数的神经网络求解方法

水库群联合优化调度函数的传统求解方法难以表示出水库调度决策变量与影响因子间的非线性关系,也不能很好地反映水库之间的相互关系。用改进ＢＰ网络可弥补这方面的缺陷。将该方法用于寻求西安市城市水源供水的三个水库的联合优化调度函数,结果表明,该方法行之有效,且应用简便。     

基于混沌优化算法的梯级水电站水库优化调度

建立一种梯级水电站中长期水库优化调度模型,利用混沌优化算法对梯级水电站中长期水库调度问题进行优化计算.实例计算结果表明,该算法可求解复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题,精度高、收敛速度快,为求解梯级水电站水库优化调度提供了一种有效算法.     

雅砻江下游梯级水库隐随机联合优化调度函数研究

针对不确定来水梯级水库优化调度问题,基于隐随机调度函数基本原理,以长系列优化调度结果为依据,建立多元线性回归模型、门限回归模型和BP人工神经网络模型模拟雅砻江下游梯级水库联合调度过程,综合对比各调度函数模拟效果,且与确定来水的优化调度结果做了对比。结果表明,门限回归模型和BP神经网络模型调度函数均能较好地模拟梯级水库运行,可指导梯级电站调度运行。     

马氏决策规划在水电站水库(群)优化调度中的应用简述

本文简要地回顾了水库(群)优化调度问题的历史与现状,介绍了应用马氏决策规划解决有保证率约束的水库发电优化调度模型的确切提法,以及求解的罚因子法的若干性质。并对多水库群的优化调度问题作了简介。     

基于改进多目标蝙蝠算法的洛河流域水库优化调度

为了发挥水资源综合利用的最大效益,实现水库发电和供水效益双赢的优化调度需求,以水库发电量最大和水库下游用水区域总缺水量最小为目标建立了多目标优化调度模型。同时,提出改进多目标蝙蝠算法(IMOBA)用于求解多目标优化调度模型,该算法引入外部精英蝙蝠集EBS()来存储算法寻优过程中的非劣解,设计一种基于混沌原理的脉冲发射率生成机制来增强算法的搜索能力,并加入变异操作以提高算法的种群多样性。将改进多目标蝙蝠算法应用在洛河流域故县水库,得到丰、平、枯三种典型年下的故县水库调度方案集。结果表明,IMOBA算法合理有效且优于多目标蝙蝠算法(MOBA),能较好地反映洛河流域故县水库的发电和供水要求。同时验证了多目标优化调度模型的可行性,为流域水库多目标优化调度方案的制定提供了新途径。     

建立水库优化调度函数的人工神经网络方法研究

阐述了人工神经网络的基本原理，提出了建立水库优化调度函数的BP网络模型。分别利用该算法与传统的多元回归建立金盆水库优化调度函数，结果表明，BP网络模型计算简便，并具有较高的计算精度。     

基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型及应用

针对水库防洪调度问题多约束、高维、非线性不易求解的特点,提出了基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型求解方法,该方法利用蜘蛛群体的协同机制,寻找最优的防洪优化调度决策。实例验证表明,该算法不仅获得较好结果,而且参数少,优化计算结果稳定,能满足实际水库防洪优化调度的需求,可推广应用。     

基于云模型的水库调度函数拟合方法研究

针对水库线性调度函数拟合误差较大及模糊集等方法可能出现过拟合现象的不足,引入云模型将样本数据转换为可准确反映样本数据分布的定性概念,再通过数据挖掘算法得到水库调度模式,并建立云模型规则发生器拟合得到调度函数,最后以江垭电站为例,对比云模型规则与模糊集规则和线性调度函数,证明了该算法的有效性,可用于指导实际水库调度。     

基于强化学习算法的水库优化调度研究

为解决复杂现实环境下的水库优化调度问题,采用强化学习的Q-learning算法,以哈希表作为核心数据结构,在逐幕生成水库可行调度方案的同时,单时段优化Q值,最终依据各时段的最优Q值生成水库最优调度方案.试验分析结果表明,当迭代次数达到一定数量时,Q-learning算法能够达到理论上的最优解;依据水库调度历史数据建立最...     

POA算法在水库水沙联合调度中的应用研究

为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算法对模型进行求解。以三峡电站的实际数据为例进行了计算,结果表明模型得到的数据合理、计算速度快,为研究水库泥沙问题提供了重要依据。     

风-光-水联合发电系统优化调度研究

为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在该多目标联合优化调度系统的求解中搜索精度显著提高,表明模型和算法的有效性。     

基于改进遗传算法的水库群防洪优化调度

为解决标准遗传算法(SGA)在处理高维复杂问题中寻优能力不足、计算时间过长、易早熟的问题,首先改进映射规则,仅选择部分决策变量进行编码,采取新的映射规则将其解码映射至解空间,实现高维问题的降维;其次使用针对不同约束条件的自适应罚函数对算法收敛性进行改进;最后以北方某流域并联水库防洪调度为例,建立防洪优化调度模型,并运用改进遗传算法进行求解。结果表明,该方法在解决高维复杂水库群防洪优化调度问题时具有求解速度快、寻优结果好的优点,有一定的实用性。     

布谷鸟搜索算法在梯级水库优化调度中的应用

针对梯级水库优化调度在求解时易出现维数灾及计算时间过长等问题,将布谷鸟搜索算法用于梯级水库优化调度问题求解。实例计算表明,应用布谷鸟搜索算法求解梯级水库优化调度问题时,不但能对水库优化调度模型进行有效求解,还能节约计算用时,为求解高维梯级水库优化调度提供了新的思路。     

基于预报偏差的新安江水库短期优化调度模型研究

新安江水库作为多年调节水库有较大的调洪库容,在保证防洪安全前提下短期洪水调度追求发电效益最佳为调度的目标函数,从而有效地实现了洪水资源化.在分析新安江水库洪水预报误差前提下,利用随机动态规划法求解水库短期优化调度问题.计算表明,在考虑短期洪水预报偏差条件下调度的结果更加合理.     

基于改进多目标遗传算法的小浪底水库优化调度研究

针对传统多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)在进化过程中存在的不足,首先利用拟随机Halton序列及自适应调整的方法对初始种群多样性和算法收敛性进行改进;然后选取小浪底水库为例,建立水库多目标优化调度模型,并运用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解;最后采用模糊优选法对得到的Pareto最优解集进行方案优选。结果表明,改进的算法相比传统算法更为高效、合理,且调度结果符合客观实际。     

基于改进烟花算法的汾河水库优化调度模型研究

针对水库多目标优化调度问题,采用改进的烟花算法求解带自适应罚函数的水库多目标优化调度数学模型。针对传统烟花算法爆炸半径计算方法在算法运行后期可能出现最优烟花爆炸半径为零的问题,引入自适应动态爆炸半径以平衡算法在解空间的全局及局部搜索能力;针对传统烟花算法位移变异操作的不足,改进其位移变异操作,以提高算法局部搜索的多样性。以山西省汾河水库为例,考虑无引调水和引黄入汾两种情景,分别给出不同情景下汾河水库的调度方案。实例结果表明,模型优化后的各月缺水率平方和比实际降低了66.13%;水库年总发电量比实际发电量提高了22.39%;引黄入汾调水工程的建立可进一步综合提高汾河水库的供水效益和经济效益。     

龙羊峡-刘家峡水库连续枯水年优化调度研究

针对以龙羊峡-刘家峡为主的黄河上游梯级水库群在遭遇连续枯水年这种极端气候条件下的优化调度问题,建立了黄河上游水库群优化调度模型,提出改进的逐步优化算法(ICGC-POA)并对模型进行求解,从水库供水与发电、运行情况、防凌、生态等方面对模型结果进行分析。结果表明,在连续枯水年中,模型优化后的龙羊峡-刘家峡梯级水库群发电量及供水保证率得到大幅提高,研究结果可为黄河上游水库群在遭遇连续枯水年时的调度提供理论基础和决策依据。