基于改进萤火虫算法的梯级水库优化调度研究

梯级水电站水库群联合调度问题具有复杂的约束条件,受到发电、供水、防洪等目标的制约。作为多目标非线性优化调度问题,为了解决传统算法中存在结果受初值参数影响较大、容易陷入局部最优解、收敛速度不理想等问题,首次尝试将萤火虫算法引入梯级水库优化调度研究中。在传统萤火虫算法模仿自然界萤火虫捕食求偶行为的基础上,对其进行优化与改进,引入目标空间中解的Pareto支配关系比较萤火虫荧光亮度,比较其优化解,采用轮盘赌法确定萤火虫每次更新过程中的移动路径,利用精英保留策略建立多目标萤火虫模型。通过典型的梯级水电站进行仿真计算,研究结果表明,改进的多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力,能更好地进行全局搜索和局部搜索,计算过程中具有良好的稳定性,并且计算效率较高,优于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO),为多阶段、多约束的梯级水电站水库群中长期优化调度问题提供了新的途径和新方法。     

基于高维多目标优化的给水管网设计方法——以意大利Fossolo小镇管网为例

给水管网优化设计是一个多变量、非线性的多目标组合优化问题。对优化方案的选择会直接影响工程的投资。因此,在决策阶段有效平衡各个优化目标之间的内在关系,以实现综合效益最优尤为重要。基于高维多目标优化模型提出一种给水管网设计的新方法。首先,将多个工程设计需求作为模型中的优化目标,建立给水管网设计的高维多目标模型;然后,使用高维多目标进化算法Borg求解上述模型得到Pareto最优解;最后,利用双基点法(TOPSIS)对Pareto最优解进行排序得到综合效益最优的设计方案。基于意大利Fossolo小镇的管网设计问题,通过比较高维多目标模型与传统的多目标模型(仅考虑成本和管网系统可靠性指标)获得的最优方案,证明了基于高维多目标优化的设计方法能为决策阶段提供更多综合效益占优的备选方案,从而提高给水管网设计的合理性。     

基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

供水管网优化模型比较研究

以寻找工程实践中最可行的管网优化模型为目的,通过理论分析和实例计算对工程中常用的单目标线性规划模型、多目标线性规划模型和单目标非线性规划模型进行对比研究。结果表明,单目标非线性规划模型具备较强实用价值。三类模型的比较研究也为进一步改进管网优化设计方法提供了新的思路。     

改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

序列二次规划法在多水源管网优化调度中的应用研究

供水管网优化调度是一级优化是一个非线性优化问题，本文通过分析管网的水力关系，对管网水力关系进行合理的线性化，使目标函数和约束条件显式化，将问题转化为序列二次规划问题。在求解二次规划问题中，考虑到大部分节点水头的约束是非作用约束，利用线性化结果，将非作用约束从约束集中剔除，同时将齿行法的思想和水力学上的基本概念相结合，提出了一种适合本问题的修正齿行法，将二次规划结果拉回到原约束面，保证了解的可行性。最后还初步分析了优化计算的计算量。数值试验表明本文的方法计算量小、效率谪。结果可靠。     

基于遗传算法的给水管网多工况优化设计

目前大多数基于遗传算法的给水管网优化设计在供水安全性和经济性方面都存在不足。本文针对这些不足,对优化设计的目标函数进行了改进,加入了流速约束,提出了流量已初分配的给水管网多工况的优化设计,并采用罚函数法予以实现。最后对青岛市出口加工区管网进行了优化求解,通过优化结果的对比,验证了该设计方法的实用性及其在供水安全性和经济性方面的优点。     

基于模拟退火遗传算法的自压微灌干管管网优化

为解决常规树状管网优化算法的不足,在规定管网中每一管段只能由一种管径管道组成的基础上,提出了一种以管网造价最低为目标函数、节点压力为约束条件、标准管径为决策变量的自压微灌干管管网优化数学模型。采用模拟退火罚函数方法处理约束条件,构造出适应度函数,将遗传算法全局优化和模拟退火的良好局部搜索能力有机结合,构造出一种退火遗传算法用于自压树状管网的优化设计。仿真结果表明,利用该模型与算法来求解自压微灌干管管网的优化问题具有良好的优化性能和求解效率。     

应用混合遗传算法进行给水管网优化设计

该文采用建立管网优化设计的多目标函数数学模型,借助于改进遗传算法结合传统优化理论与方法对该数学模型进行求解,寻找出既能满足工程设计要求,又能降低工程造价和运行管理费用的最优或次优设计方案,解决复杂给水管网系统的优化设计计算问题。     

负荷建模的多目标优化

改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。解决了以前算法只能辨识出一组参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取。高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备。最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性。     

输配电网规划优化模型的研究进展

对输配电网规划优化模型的研究现状作了介绍.主要以规划时间、目标函数、经济可靠为划分依据,分析总结了静态模型、动态模型、目标模型和多阶段多目标模型的研究进展和存在问题,并在了解传统输配电网络模型简化和改进方法的基础上,从非线性模型线性化、多目标归一化、动态模型静态化、分层规划单层化等几方面对优化模型的简化改进方法进行归纳...     

基于整数编码粒子群算法的树状供水管网优化

以管网年费用折算值为目标函数,以管网布置形式及管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型.利用基于整数编码的粒子群算法对这一模型进行了求解,该方法以某一管网连接状态及各管段管径作为粒子群个体,采用整数编码,通过不断地更新粒子的位置来搜索最优的管网结构及管径值,实现了对管网布置形式及管径的同时优化.优化过程中,对进化过程中产生的不可行解进行处理,提高了优化效率.实例表明,将粒子群算法应用于树状管网优化设计中可以获得更好的优化结果和效率.     

基于GAMS模型的配水系统阀门与泵的优化调度研究

研究了复杂大型给水管网络(WDN)中的泵阀调度优化问题。在建立水力模型和运行约束的基础上,通过GAMS语言自动生成了优化模型。为了减小优化问题的规模,采用模块降阶算法对全水力模型进行了简化,同时保留了模型的非线性特性。使用非线性规划求解器CONOPT对优化模型进行求解。对考虑不同视角、时间步长、操作约束和拓扑变化等多个场景的求解结果表明,该方法具有可自动生成的优点,具有求解各种类型优化问题的能力。     

基于改进布谷鸟算法的城镇环状给水管网优化

城镇环状给水管网的优化设计对于降低整体工程造价起到重要作用.以管网投资总费用最小为目标,以各管段管径为决策变量,构建了环状管网的离散非线性优化模型.针对环状管网优化模型中等式约束多、决策变量离散化、极易陷入局部最优等问题,提出了一种耦合水力模拟引擎的布谷鸟算法(CS-EPANET).此外,通过螺旋更新机制,进一步平衡了...     

梯级水电站群并行多目标优化调度方法

为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目标遗传算法。该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互馈,提升算法收敛性和解集多样性;利用并行技术实现子种群在各内核的同步求解,提高计算效率。针对问题特点,耦合个体实数串联编码方法、混沌初始化种群策略和约束Pareto占优机制等,进一步提升方法寻优性能。澜沧江流域梯级水电站群多目标优化调度结果表明,所提方法可充分利用多核资源,提升模型计算效率与求解精度,并能获得分布均匀、合理可行的调度方案集,为水电系统多目标高效决策提供科学依据。     

城乡统筹供水管网加氯优化及水质均匀度评价

针对城乡统筹供水模式下乡镇供水管网的特点,构建了以合格水百分比和加氯总量为优化目标的供水管网二次加氯优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法实现该优化问题的求解,在此基础上,提出了均匀系数实现对管网中余氯均匀度的量化评价,并以苏州北部某城乡统筹供水管网为实例进行了应用。结果表明,与传统加氯相比,二次加氯能显著提高管网中合格水的百分比和水质均匀度,从整体上改善管网水质。     

滨江山地城镇给水管网优化方法研究与工程实例

研究了滨江山地城镇给水管网的分区优化模型,得出了适用于研究对象的优化目标函数数学表达式,并进行分区优化。由于滨江山地城镇给水管网组成多而分散,管网结构复杂,相应的优化问题属于大型混合离散变量优化问题,模型最优解求解难度大。故提出分步分级优化思想的分层协调算法求解管网优化。首先将管网优化问题分解成管网分区布局优化和各区管网运行参数优化两个优化阶段,逐层寻优,从而求解管网最优化。根据某实例的优化结果可知,该模型及求解方法合理有效,可适用于滨江城镇管网优化。     

安徽省水资源宏观经济优化模型研究

以水资源可持续发展为出发点,探讨了一种可以同时兼顾经济发展、水资源利用和社会效益的多目标水资源宏观经济模型的建立方法,通过引入带权2-模评价函数,将多目标优化问题转变成单目标优化问题。以2002年为现状水平年,对安徽省2010年的产业结构及产业规模进行优化分析。结果表明,多目标模型求得的总用水量较单目标模型明显降低,而两模型优化的产业规模与结构差别不大,体现了高用水效率行业优先发展的要求。     

基于改进粒子群-逐次逼近法的水库调度图多目标优化

针对水库调度图寻优过程中的调度线形态畸变的问题,提出了改进廊道约束和改进粒子群-逐次逼近法。该方法以粒子群算法和动态规划逐次逼近法的混合算法为框架,通过引入改进廊道约束、特殊个体进化方式、外部精英集策略等改进策略来优化进化过程,使得所得解集尽可能接近多目标问题的真实Pareto前沿。福建省池潭水库调度图多目标优化问题的实例分析表明,该算法能有效控制寻优过程中的调度线形态畸变,具有良好的优化性能。     

基于遗传算法的农村供水管网优化设计

农村饮水安全工程的供水管网优化设计,对于节约工程投资、提高工程社会效益具有重要意义。为了对供水管网进行管径优化,从经济性和可靠性出发,以投资成本最低为目标函数,以水力学指标为约束条件,建立管网优化数学模型。运用遗传算法进行模型求解,针对供水管网优化模型的特点,选取自然数编码,建立合适的适应度函数,设置选择、交叉、变异等遗传算子,并选取工程实例进行优化求解,通过与传统方法的计算结果对比,验证了遗传算法用于供水管网优化的实用性。