基于改进粒子群算法的水库中长期调度函数研究

在应用改进粒子群算法求解水电站水库中长期优化调度问题时,为了克服基本粒子群存在早熟、后期收敛速度慢等不足,通过采用线性递减权重系数并引入杂交箅子,对基本PSO进行了改进,并将其应用于水库中长期优化调度函数研究中.与基于POA优化结果的回归分析建立的调度模型的对比分析表明,该算法原理简单,易于编程,求解精度高,从而为解决水库中长期优化调度问题提供了一种有效方法.     

梯级水电站群中长期优化调度的离散梯度逐步优化算法

充分利用现有水电资源,进行库群中长期优化调度是构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系的重要措施。逐步优化算法(POA)将多阶段问题转化为多个两阶段子优化问题,是求解中长期库群优化调度较为广泛且有效的一种方法。但随着水库数目的增加,POA仍会面临严重的"维数灾"问题。本文以梯度下降法为基础,提出离散梯度的概念及离散梯度逐步优化算法(DGPOA),该方法在不直接求导的情况下充分利用局部离散梯度信息确定最优搜索方向,可以快速获得优化结果。最后将该算法应用到澜沧江流域五水库梯级系统中,在不同离散精度和来水条件下,利用POA、POA-DPSA和DGPOA算法对梯级水库进行优化计算。结果表明,在不显著降低全局搜索能力的情况下,DGPOA的计算速度分别达到了POA-DPSA算法的8~12倍,POA算法的50~250倍,是一种解决梯级水库站群中长期优化调度中"维数灾"问题的有效方法。     

POA改进算法在水库群优化调度中的应用

逐步优化算法(POA)的初始轨迹对能否收敛到最优解和计算时间有很大影响。如何选择合适的初始轨迹并对其进行改进,是水库优化调度的关键。本文从初始解集出发,在迭代过程中对初始轨迹进行逐步改进,通过保持解的多样性,有效避免了计算结果收敛于局部最优解。通过将改进的POA算法应用于梯级水电站中长期优化调度模型中,表明该方法计算速度快,能有效收敛到全局最优解。     

水库的线性和非线性调度规则的研究

本文研究了用确定性优化技术建立水库调度规则的方法。首先提出了用逐步优化算法(POA)求解水库优化调度模型,得出水库最优放水、库水位等序列,进而对该序列进行逐步多元回归,获得水库的线性和非线性调度规则,最后通过实例验证,得到满意成果。     

考虑后效性影响的梯级水库短期优化调度耦合模型研究

针对同一梯级中"以电定水"与"以水定电"运行模式并存的状况,本文从梯级总能量的角度出发,结合蓄能最大与发电量最大准则,构建了梯级水库短期优化调度耦合模型;为提高模型计算精度,考虑了水流滞时、尾水位变化后效性等影响因素,采用BP神经网络对下库入库流量、上库尾水位进行了精确计算,并提出了伴随POA算法对有后效性的梯级水库短期优化调度耦合模型进行求解。潘口、小漩梯级水库实例计算表明:所建的耦合模型能够很好地契合实际生产需求,有效提高梯级水电站的发电效益;与现有算法相比,伴随POA算法在计算时间、计算精度等方面具有一定的优势,能够满足生产实践的要求。     

库群长期优化调度的正交逐步优化算法

为解决逐步优化算法(POA)求解库群长期优化调度时存在的"维数灾"问题,结合正交试验设计方法提出了正交逐步优化算法(OPOA),分别从阶段维、状态维和空间维进行降维求解。算法采用POA将多阶段决策问题分解为若干两阶段子问题,以目标函数为试验指标,水库为试验因素,离散状态为因素水平,各子问题的优化求解视为分别开展多次正交试验设计,通过逐次加密离散水库状态并构造"均衡分布、整齐可比"的状态集合进行计算,直至获得最优解。乌江梯级水库长期优化调度结果表明,OPOA仅需POA耗时的28.4%即可获得全局最优解,显著优于粒子群算法,是求解库群长期优化调度的有效算法。     

基于逐步优化算法的梯级电站优化调度研究

长河坝、黄金坪梯级电站投产后,面临"康甘断面送出受限""运行方式孤立""龙头水库未建"等一系列突出问题。因此,开展长河坝、黄金坪梯级水库优化调度研究具有现实意义。笔者从梯级电站的工程特性入手,通过探索出力联动机制,基于逐步优化算法(POA)建立优化调度模型,以1952～2017年的径流资料为基础,对梯级电站的年度发电量进行优化计算,并通过BP人工神经网络模型对计算结果进行检验,结果表明:优化模型计算稳定,收敛性好,为梯级水库优化调度研究提供了思路。     

空间水量调蓄规则下梯级水电站优化调度研究

针对梯级水电系统中长期发电调度问题,从空间水量合理分布的角度提出联合调度规则,包括表征系统可用水量与下游放水量函数关系的放水决策曲线,及描述库群系统水量在各库中理想分配的平衡曲线。以预设的分段线性函数节点为待优化的决策变量,满足保证率要求的发电量最大为目标,建立了迭代试算的模拟-优化模型并采用混合进化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona Method,SCE-UA)求解。实例计算结果与常规联合调度与判别式法相比,年均发电量和发电保证率均有较大程度的提升,更加接近理论最优解;系统最大调蓄能力水库较判别式法得到更有效利用,得到的平衡曲线指示了合理水库蓄放水的优先序和蓄放量。     

复杂防洪系统优化调度的三层并行逐步优化算法

逐步优化算法(POA)在求解水库群防洪优化调度问题方面,应用广泛且较为有效。但是随着水库数量的增加和计及洪水演进、干支流汇入等因素,该算法求解复杂防洪系统调度的效率降低。本文在POA算法基础上,引入莱维飞行更新策略、模式搜索法以及并行技术,提出了三层并行POA算法(TPPOA),并应用于赣江中下游复杂防洪系统的防洪优化调度中。结果表明,相较常规防洪调度规则和POA算法,TPPOA获得的调度策略可以有效降低下游防洪控制点洪峰流量,减轻下游防洪压力。此外,在6核心CPU计算机下,TPPOA计算速度约为POA算法的3～7倍,计算速度更快。本文为复杂防洪系统的优化调度提供了一种新的方法。     

混合粒子群算法在水库中长期发电优化调度中的应用

针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。     

基于多重迭代算法的梯级水库群调度图优化方法

基于梯级水库群中各水库的常规调度图,建立了以梯级水库群多年平均发电量最大为目标的梯级水库群调度图优化数学模型,提出了基于多重迭代实现高维模型降维的求解算法,即以轮库迭代法实现空间多水库降维,以轮线迭代法实现单一水库多调度线降维,以逐次优化算法实现调度线状态降维。万安溪-白沙梯级水库群的算例计算结果表明,该优化方法能获得形态合理的优化调度图,并能有效提高水库群发电量。     

小波网络模型在隔河岩水库径流预测中的应用

基于小波分析与人工神经网络提出一种小波网络模型,模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,预测精度较好。在清江隔河岩水库年、月径流中长期预测中,得到满意的结果。     

基于遗传规划的径流预测新方法

应用遗传规划方法进行中长期径流预测,将预测模型视为遗传规划中的个体加以处理,依据生物界“优胜劣汰”的原则,运用复制、交叉和变异等遗传操作算子;根据历史样本数据自动生成最佳的径流预测模型,包括模型的函数形式以及模型参数;最后运用得到的预测模型对某水文站的年径流进行预测。仿真结果表明,基于遗传规划的径流预测模型可以明显提高径流预测精度,为解决中长期径流预测问题提供了一种行之有效的新方法。     

多沙河流水库自适应控制运用

在对现有水库运用模式进行比较分析的基础上,提出了多沙河流水库自适应控制运用的概念,建立了相应的运用模式。该运用模式不仅基于历史的水沙条件,而且兼顾了当前的来水来沙条件、水库地形条件、水库泄流能力、水库的功能等方面的综合影响,并通过多目标优化方法确定坝前运行水位和下泄流量,较现有的运用模式更能体现实际变化规律。为检验该模式的合理性,通过河工模型进行了不同运用方案的排沙试验,并进行了数学模型计算,其结果表明,水库的排沙主要集中于洪峰,水库在运用过程中若能在峰期合理控制,则可以达到既能大量排沙又能增大蓄水的目标,论证了本文建立的水库的自适应控制运用模式的合理性和可行性。     

基于“3S”技术的水库特征曲线复核——以柘林水库为例

水库水位、库容是水库设计和运行管理中的重要指标,水库运行若干年后水库特征曲线可能发生变化,影响其调度运行的准确性。利用基于遥感技术的水体信息提取技术,提取了柘林水库死水位至正常蓄水位高程范围内的水面面积;利用RTK-GPS测量技术测量了库区局部高程,结合已有DEM和高程点,建立了数字高程三角网TIN,并提取了正常蓄水位至校核洪水位高程范围内的水面面积;整合两部分水位、面积数据,利用统计原理拟合了柘林水库死水位以上高程范围内的水位-面积曲线,并推算了其新的水位-库容曲线。经与原特征曲线比较,同水位下,新曲线整米级的水面面积平均比原曲线对应值大7.61%,库容平均比原曲线对应值大3.87%。新的水库特征曲线在经过水量平衡和实际运行检验后,可为柘林水库的防洪、发电调度提供可靠的基础资料。所采用技术方法能高效、准确地获取水库的特征曲线,且能节省较多成本,具有较广的应用前景。     

An effective method to predict oil recovery in high water cut stage

The water flooding characteristic curve method based on the traditional regression equation between the oil and water phase permeability ratio and the water saturation is inappropriate to predict the oil recovery in the high water cut stage. Hence, a new water flooding characteristic curve equation adapted to the high water cut stage is proposed to predict the oil recovery. The water drive phase permeability experiments show that the curve of the oil and water phase permeability ratio vs. the water saturation, in the semi-logarithmic coordinates, has a significantly lower bend after entering the high water cut stage, so the water flooding characteristic curve method based on the traditional regression equation between the oil and water phase permeability ratio and the water saturation is inappropriate to predict the oil recovery in the high water cut stage; therefore, a new water flooding characteristic curve equation based on a better relationship between ln( k_(ro)/k_(rw)) and S w is urgently desirable to be established to effectively and reliably predict the oil recovery of a water drive reservoir adapted to a high water cut stage. In this paper, by carrying out the water drive phase permeability experiments, a new mathematical model between the oil and water phase permeability ratio and the water saturation is established, with the regression analysis method and an integration of the established model, the water flooding characteristic curve equation adapted to a high water cut stage is obtained. Using the new water flooding characteristic curve to predict the oil recovery of the GD3-block of the SL oilfield and the J09-block of the DG oilfield in China, results with high predicted accuracy are obtained.     

基于 ＡＨＰ-物元可拓法的小型水库运行管理标准化评价

为深度评估小型水库运行管理标准化水平,指导标准化工作建设,通过分析小型水库运行管理模式,构建包含组织管理、安全管理、运行管理、环境保护、保障措施五个方面的小型水库运行管理标准化评价指标体系,并基于层次分析法求取权重,利用物元可拓法构建标准化评价模型。在此基础上,以官务水库为例进行实证应用,计算结果表明:官务水库运行管理标准化水平为“好”状态,运行管理和环境保护成效显著,但组织管理、安全管理、保障措施仍需提高。     

水库实时防洪风险计算及库群防洪库容分配互用性分析

水库防洪调度风险分析是实时防洪决策的重要环节和依据。为评估水库实时防洪风险,本文提出一种基于长系列历史实测径流资料的防洪库容频率曲线推算方法,以此为基础建立了水库实时防洪调度风险分析模型。进一步,从三峡水库实际防洪调度需求出发,分析了三峡水库汛期不同时段实时防洪风险,研究了上游溪洛渡、向家坝水库配合三峡水库进行联合调度时防洪库容频率曲线的变化,以及上下游水库间防洪库容分配及其互用性问题。研究表明,推求的防洪库容频率曲线能帮助判断当前防洪情势,合理利用防洪库容互用性可有效降低三峡水库防洪风险。     

基于遗传算法的水库中长期调度函数研究

传统采用对确定性优化算法所得的运算结果进行回归分析而建立水库调度函数的方法,对原有结果的拟合有较大的偏差;为此,建立水库线性调度函数求解模型,并用改进的遗传算法进行求解,同时采用“培训”的方法,加快算法收敛速度及性能。与基于POA优化的回归结果对比分析表明,遗传算法求解调度函数具有优势。     

基于GPU和数据同化的深水湖库水温与溶解氧中短期预报

深水水库通常存在季节性温度分层,由温度分层引起溶解氧等水质指标的分层还会诱发库区水环境水生态问题。当前在中短期时间尺度上对水库水温和溶解氧进行预报的研究相对较少,提高数学模型的模拟效率与精度对提升中短期预报效果至关重要。本文采用集合卡尔曼滤波算法作为同化方法,基于CE-QUAL-W2模型建立水库水动力水质数学模型,基于OpenACC的GPU并行方法提升模型计算效率,构建大黑汀水库水温与溶解氧的数据同化系统,在中短期时间尺度上开展水库水温与溶解氧高精度、高效率预报。预报结果符合水库水温与溶解氧的中短期变化规律,能够为大黑汀水库的供水与生态安全提供技术支撑。