灌区水资源优化调度研究进展

在阐述灌区水资源优化调度的基本理论和原则的基础上，针对灌区水资源开发利用面临的问题，详细介绍了灌区水资源优化调度模型与研究现状，分析了灌区现有水资源优化调度中存在的问题，并对水资源合理调度的发展趋势进行了展望。     

水资源系统动力学特征研究现状及进展

讨论了水资源系统动力学的概念,介绍了国内外对水资源系统动力学特征的研究现状,分析了水资源系统动力学的研究进展,并探讨了其发展趋势。指出目前水资源系统动力学研究中许多研究方法和数学模型的应用条件,以及混沌时间序列的基本理论和特征需要进一步探索,应用的范围有待进一步拓展等。     

通用水资源调配模型WROOMⅠ：理论

本文首先结合国内外水资源调配模型的研究现状,分析比较了几种模型的特点和差异;然后针对国内水资源调配模型存在的模型通用性差、软件化程度低、不能同时支持调度与配置等问题,开发了具有自主知识产权的通用水资源优化调配模型WROOM（WaterResourcesOptimalOperationModel）。 具体从系统网络概化、模型结构、目标函数及结果统计等4 个方面介绍了WROOM模型的理论方法,在此基础上还介绍了 WROOM模型的建模工具、开发的模型软件体系以及模型求解的基本方法等。     

论混沌理论与水文预测问题

简述了混沌理论的基本概念，结合水文预测问题介绍了混沌理论应用的基本方法和步骤。在水文预测中，应用混沌分析方法需解决相空间重构、时间序列的混沌性识别和混沌时间序列预测等关键技术。     

通用水资源调配模型WROOM I：理论

本文首先结合国内外水资源调配模型的研究现状,分析比较了几种模型的特点和差异;然后针对国内水资源调配模型存在的模型通用性差、软件化程度低、不能同时支持调度与配置等问题,开发了具有自主知识产权的通用水资源优化调配模型WR00M（Water Resources Optimal Operation Model）。具体从系统网络概化、模型结构、目标函数及结果统计等4个方面介绍了WROOM模型的理论方法,在此基础上还介绍了WROOM模型的建模工具、开发的模型软件体系以及模型求解的基本方法等。     

大坝变形监测统计模型与混沌优化ELM组合模型

变形是反映大坝动态演化的重要效应量。为了提升统计模型预测能力,借助极限学习机(ELM)处理非线性问题的优势,对大坝位移的统计模型残差进行数据挖掘。而极限学习机欠缺对混沌动力特性的考虑,为了解决这个问题,采用混沌理论对统计模型残差进行了混沌动力学特性分析,揭示其混沌特性,并据此重构相空间,从而为混沌优化极限学习机提供先验知识。基于统计模型,结合极限学习机和混沌理论的优点,建立统计模型与混沌优化ELM的组合模型。将该组合模型应用于工程实例,由多个定量评估指标对模型进行性能评价,结果表明,组合模型建模合理,预测精度高于统计模型、统计模型与混沌优化BP神经网络组成的组合模型,在大坝变形监测中具有一定的应用价值。     

水电站水库优化调度的改进混沌遗传算法

针对水电站水库优化调度问题,提出了将改进遗传算法和混沌优化相耦合的改进混沌遗传算法。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,对混沌变量进行编码,表示成染色体,然后对其进行选择、交叉和变异,通过增加混沌扰动,不断进化收敛得到最优解。实例计算并与其他方法比较表明,该算法在求解水电站优化调度这样的复杂非线性优化问题时,搜索效率高,收敛性能好,能以较快的速度收敛于全局最优解,为水电站水库优化调度模型求解提供了一种新方法。     

区域水资源优化配置

从水资源系统的宏观角度考虑,探讨了区域水资源优化配置的思路、模型和方法。指出区域水资源优化配置是以水资源评价为基础,通过需水分析、供需平衡来分析确定水资源最优开发方案和基本数据,然后在此基础上建立区域水资源优化配置模型,运用大系统、遗传算法等理论进行求解。并根据已有的研究成果进行综合分析,指出了该项研究尚需进一步探讨和解决的问题。     

中国水资源优化配置研究进展

着重从配置理论及模型两个方面对水资源优化配置研究进行总结,得出配置理论主要是基于供需单方面限制、经济最优和协调优化配置3个方面的理论:模型研究主要包括基于水循环过程模拟的仿真、模拟和规划优化技术2个方面.最后,对中国水资源优化配置面临的问题作了分析,预测了水资源优化配置未来的发展趋势.     

水资源空间均衡理论方法及应用研究框架

面对日益凸显的水资源空间不均衡问题和矛盾,推进和落实水资源空间均衡已成为当前水利工作的一项重要内容。但是到底什么是水资源空间均衡以及其理论方法是什么,是当前迫切需要回答的问题。通过对现有空间均衡研究的梳理和分析,结合水资源空间均衡发展理念的形成背景,提出了水资源空间均衡的定义以及水资源空间均衡理论的概念;在对水资源空间均衡原理理解的基础上,提出了水资源空间均衡理论体系框架,并对其主要研究内容进行了介绍;最后,从理论、方法和应用3个方面对水资源空间均衡研究的下一步工作进行了展望。总体来看,水资源空间均衡理论方法的研究对解决我国现代治水实践中的空间不均衡问题,支撑国家现代化水利建设论证与规划,促进水资源、经济社会和生态环境空间均衡发展具有重要的指导作用,可为今后开展水资源空间均衡管控与实践奠定基础。     

混沌差分算法在确定河流水质模型参数中的应用

将混沌寻优思想引入到差分优化算法形成混沌差分算法,并将其应用于确定河流水质模型参数的函数优化问题.数值实验结果表明:应用混沌差分算法求解此参数问题无论是在精度还是时间上都优于差分优化算法.它将混沌寻优的遍历性和随机性思想引入到差分优化算法中,在每次差分进化寻得的最优位置附近进行混沌细搜索,并配合特殊的迭代终止准则进行寻优.其明显缩短了混沌搜索计算时间和克服了差分优化算法后期早熟的缺陷,提高模型求解的收敛速度和精度.     

基于多目标混沌优化算法的水资源配置研究

本文将多目标混沌优化算法,应用于水资源优化配置中,该方法将多目标属性与混沌遍历性耦合起来,将混沌序列放大到优化变量的取值范围进行迭代寻优,避免了搜索过程陷入局部极小点,克服了要求目标函数和约束条件连续、可微的困难.经过实例计算,证明了算法的有效性.     

利用单纯形-混沌优化算法确定河流水质模型参数

针对混沌优化算法收敛速度较慢的缺点,将单纯形算法和混沌优化算法结合,构造单纯形-混沌优化算法,并将该方法应用于分析一维河流水团示踪试验数据,求解河流水质模型参数的函数优化问题。结果表明,该算法可以有效确定河流水质模型参数,较单纯形法具有更好的收敛性、较混沌优化算法具有更快的收敛速度。     

确定含水层参数的单纯形-混沌优化算法

以无限含水层和有直线隔水边界情况下的解析解为基础,将单纯形一混沌优化算法应用于分析抽水试验数据,求解含水层参数函数优化问题。针对混沌优化算法收敛速度较慢的缺点,文中将单纯形算法和混沌优化算法结合,构造了单纯形一混沌优化算法。数值实验结果表明：单纯形一混沌优化算法可有效地应用于求解含水层参数函数优化问题;待估参数初始取值范围对单纯形一混沌优化算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响该算法最终的收敛性;与混沌优化算法相比较,单纯形一混沌优化算法具有收敛速度快和结果精度高的优点。     

国内水资源优化配置研究综述

对国内水资源配置模型研究进行了综述,总结了水资源配置模型研究发展的趋势,剖析了在现有的水资源优化配置中存在的问题并提出了相应的建议,以期在今后的工作中加以研究。     

蚁群算法在水科学中的应用研究进展

蚁群算法是优化领域中相对较新的一种随机启发式搜索算法,通过模拟蚂蚁的觅食行为来解决复杂组合优化问题,是迄今为止昆虫算法中较为成功的例子。主要介绍了蚁群算法的生物原理及其算法的基本模型,对近些年来蚁群算法在水土资源新领域中的多种应用研究进行了分析与归纳,并指出了存在的问题及其研究展望。     

Improved PSO algorithm based on chaos theory and its application to design flood hydrograph

The deficiencies of basic particle swarm optimization (bPSO) are its ubiquitous prematurity and its inability to seek the global optimal solution when optimizing complex high-dimensional functions.To overcome such deficiencies,the chaos-PSO (COSPSO) algorithm was established by introducing the chaos optimization mechanism and a global particle stagnation-disturbance strategy into bPSO.In the improved algorithm,chaotic movement was adopted for the particles'initial movement trajectories to replace the former stochastic movement,and the chaos factor was used to guide the particles' path.When the global particles were stagnant,the disturbance strategy was used to keep the particles in motion.Five benchmark optimizations were introduced to test COSPSO,and they proved that COSPSO can remarkably improve efficiency in optimizing complex functions.Finally,a case study of COSPSO in calculating design flood hydrographs demonstrated the applicability of the improved algorithm.     

Optimizing Hydropower Reservoir Operation Using Hybrid Genetic Algorithm and Chaos

Genetic algorithms (GA) have been widely applied to solve water resources system optimization. With the increase of the complexity and the larger problem scale of water resources system, GAs are most frequently faced with the problems of premature convergence, slow iterations to reach the global optimal solution and getting stuck at a local optimum. A novel chaos genetic algorithm (CGA) based on the chaos optimization algorithm (COA) and genetic algorithm (GA), which makes use of the ergodicity and internal randomness of chaos iterations, is presented to overcome premature local optimum and increase the convergence speed of genetic algorithm. CGA integrates powerful global searching capability of the GA with that of powerful local searching capability of the COA. Two measures are adopted in order to improve the performance of the GA. The first one is the adoption of chaos optimization of the initialization to improve species quality and to maintain the population diversity. The second is the utilization of annealing chaotic mutation operation to replace standard mutation operator in order to avoid the search being trapped in local optimum. The Rosenbrock function and Schaffer function, which are complex and global optimum functions and often used as benchmarks for contemporary optimization algorithms for GAs and Evolutionary computation, are first employed to examine the performance of the GA and CGA. The test results indicate that CGA can improve convergence speed and solution accuracy. Furthermore, the developed model is applied for the monthly operation of a hydropower reservoir with a series of monthly inflow of 38 years. The results show that the long term average annual energy based CGA is the best and its convergent speed not only is faster than dynamic programming largely, but also overpasses the standard GA. Thus, the proposed approach is feasible and effective in optimal operations of complex reservoir systems.     

水资源配置模型研究现状与展望

针对水资源开发利用面临的问题，阐述了水资源配置的意义和作用，分析了优化和模拟两种常用的水资源配置技术的特点和选用原则，介绍了国内外水资源配置模型的研究现状，评述了几类比较有代表性的水资源配置方法以及相应软件。结合当前水资源领域研究现状和发展方向，论文评述了当前水资源配置模型研究的特点，分析了在天然和人工侧支循环耦合的水资源系统模拟框架下研究水资源配置及相关问题的必要性，并展望了本领域发展趋势。     

混沌粒子群优化算法在确定含水层参数中的应用

以泰斯公式为例,将混沌粒子群优化算法应用于求解分析抽水试验数据,解决含水层参数的函数优化问题.通过在粒子群算法的初始化粒子位置及后续的细搜索过程中加入混沌序列,提高了算法的收敛速度和精度.数值实验结果表明:混沌粒子群算法能够有效地应用于求解含水层参数计算问题;粒子数的增多对混沌粒子群算法收敛性的影响不明显;待估导水系数选取不同的倍数均体现出混沌粒子群算法的收敛性明显优于粒子群优化算法.混沌粒子群算法应用于确定含水层参数是可行的.