基于改进混合蛙跳算法的梯级水库优化调度

针对混合蛙跳算法在寻优过程中出现的早熟收敛问题,利用混沌技术的遍历性优势对子群最优个体进行变异操作,形成局部精细搜索策略;根据蛙群相对多样性参数来判断算法是否陷入局部最优,进而对蛙群最优个体进行扰动以提高全局寻优能力,形成全局激励调节策略。耦合2种策略,提出了一种改进混合蛙跳算法。将其应用于李仙江梯级水库优化调度中,结果表明所提算法具有寻优质量高、收敛速度快的特点,有效地克服了标准混合蛙跳算法的早熟缺陷,为水库调度模型的求解提供了一种新方法。     

梯级水电站发电优化调度研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现"维数灾",或陷入局部最优解的缺陷,本文提出了免疫蛙跳算法(ISFLA)。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作,同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明,通过将ISFLA与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比,ISFLA在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。     

改进RBF神经网络法在大坝位移分析中的应用

针对RBF神经网络容易出现局部最优解和收敛速度慢的问题,提出引入惯性权重来改进混合蛙跳算法,继而用改进方法优化RBF神经网络。改进的混合蛙跳算法通过设定一个合理的初始权重,从而达到修正青蛙群体的更新策略、跳出局部最优解、避免早熟的目的,同时具有平衡全局搜索和局部搜索的能力,很好地解决了传统RBF神经网络局部最优和收敛速度慢的问题。以某大坝位移分析为例,采用基于改进蛙跳算法的RBF神经网络后,模型预测精度有了较大的提高,与工程实际更为接近,具有一定的工程实用价值。     

飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用

利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0. 179 2～0. 960 2、0. 097 2～0. 564 1、0. 082 4～0. 322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。     

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。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

对粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点作了改进,提出了一种带有扰动项的改进的粒子群优化算法,并将其应用于水电站水库优化调度中。实例计算证明,改进后的粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力,能够有效克服陷入局部最优的缺点,是水库优化调度比较有效的方法。     

基于改进人工鱼群算法的旱限水位优化控制

针对人工鱼群算法全局搜索和局部搜索平衡能力较弱、算法运行后期搜索盲目性加大等问题,提出了人工鱼视野和步长的动态自适应调整、年际间缺水率均衡的动态控制等改进措施,建立了求解多年调节水库旱限水位的改进人工鱼群算法。通过黄河连续枯水段1990—1999年的实例研究,应用基于改进人工鱼群算法优化龙羊峡水库旱限水位,并与实际调度进行了对比。结果表明:优化控制可以合理预留调度期末水库蓄水量,流域缺水率均控制在10%左右,实现了年际间缺水均衡。     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。     

基于混沌变异布谷鸟算法的水库供水优化调度

根据水库联合供水优化调度的特点,建立了混沌变异布谷鸟算法求解多阶段组合优化问题的数学模型。针对标准布谷鸟算法全局寻优及局部搜索能力不平衡、后期收敛速度慢等缺点,采用混沌初始化以丰富种群的多样性,为全局寻优建立基础;同时引入变异算子以避免算法后期陷入局部最优。并以"山西大水网"为背景,将改进的布谷鸟算法应用于长治盆地供水区的优化调度,通过与标准布谷鸟算法进行对比,验证了混沌变异布谷鸟算法在水库联合优化调度中的有效性和优越性。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。本文对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,将其应用于某梯级水库优化调度问题当中。实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

大坝对鱼类栖息地的影响及评价方法述评

本文总结了大坝建设造成水流状态、水温、水质、底质和地形等因素的变化对鱼类栖息地造成的影响，并归纳了目前国内外对栖息地预测评价的主要方法，对每一种评价方法的特点进行了分析，最后对可采取的生态补偿措施进行了介绍。本文得到的结论为，大坝建设对鱼类的影响很大，但可以通过补偿措施加以恢复。     

坝后背管结构有限元分析探讨

以李家峡坝后背管为依托,借助具有强大结构分析功能的有限元软件ANSYS分析坝后背管结构应力状态。经分析单元尺度对坝后背管混凝土、钢筋的应力影响小于对钢管的影响;坝体与背管混凝土接缝面的力学效应对背管混凝土、钢筋、钢衬的应力影响很小;计算所得的应力大小规律与类似工程模型试验所得的应力分布规律完全一致,其计算值与规范中用弹性中心法所得的应力值基本接近。     

基于VB下的渡槽设计研究

渡槽是一种重要的水工结构。将渡槽设计与Visual Basic编程理论结合,通过应用计算机编程可实现对渡槽结构进行各部位验算与校核。文章阐述了该软件系统的开发思想和实现过程,同时对总体框架的设计、模块的划分、具体环节的实现作了详细论述。依据各部位的关键技术参数,对渡槽设计相关的水力计算、槽身、刚架和基础结构计算作了论述,并给出了计算机软件设计的流程图,以期为工程设计人员采用计算机程序设计提供参考。     

基于AutoCAD的二维建模研究

复杂地质体的二维建模,一般采用自下而上依次建立点、线、面的方法,其中面的定义需要手工完成,费时费力,针对ADINA二维建模的不足,用VC编写了AutoCAD To Adina平面建模程序,实现了点、线、面的自动定义,大大缩短了ADINA二维建模的周期,节省了体力,通过实例表明,该方法具有较大的实用价值。     

基于振动的混凝土坝损伤检测的可行性初探

混凝土坝在服役期间很容易出现各种损伤，其中裂缝是最常见的一种损伤形式。裂缝开始的时候一般出现在坝的局部，如果在出现损伤的范围内没设观测点，现有的观测手段很难监测到损伤。而基于振动的方法则有可能克服这一困难。为了研究这种方法，在大坝的不同位置模拟了不同条数和张开程度的裂缝，并给出了相应的振动频率和振型，在考虑了测试噪声的情况下，用统计神经网络进行了损伤识别。这种基于振动的混凝土坝损伤检测方法还会受到水位、温度变化的干扰以及环境噪声、仪器精度等的限制，还需作进一步的研究。     

关于流域综合管理的思考

文章系统回顾了流域管理的发展历程和成功经验,着重分析流域管理发展的现状与问题,指出应以流域管理法规为依据,以流域管理机构为依托,以水资源管理、河道管理、河砂管理为主要内容对流域进行综合管理。     

对推行以设计为主体的工程总承包(EPC)的认识与思考

EPC(设计—采购—施工)工程项目管理模式是20世纪80年代国际上逐步发展起来的一种工程承包和管理模式。介绍了EPC工程管理模式的背景和国内外开展EPC总承包管理模式发展现状,总结了EPC总承包管理模式的特点。从水利工程角度出发,阐述了水利行业推行EPC总承包管理模式的必要性和可行性,并提出了建议。     

基于可变模糊集理论的地质灾害危险性评价研究

针对地质灾害影响因素的不确定性、随机性和模糊性的特点,建立了基于可变模糊集理论的地质灾害危险性评价模型。通过确定评价单元指标对各级指标标准区间的相对差异函数和相对隶属度,得到各评价单元的地质灾害危险性等级。最后,通过工程实例验证该评价方法的可行性。     

大坝安全信息权研究

大坝原型观测数据本身包含了丰富的信息，内在反映了监测项目之间的某种客观关系，基于此，应用PCA法及PPA法建立了确定大坝安全评价信息权重的正分析模型，一方面能够对数据进行降维处理，另一方面能挖掘数据内在信息，提取指标的相对重要性；并基于最优化准则，建立了信息赋权整合模型，解决了多种数学方法计算结果不一致性问题，最大限度地保持原始信息的完整性。     

基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究

为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析(KPCA)法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法(PSO)进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型有较好的预测和泛化能力,是一种行之有效的中长期径流预测方法。