梯级水库多目标生态优化调度研究

现行水库调度方式侧重于发挥水库社会经济功能,对下游河流生态环境功能发挥没有提到应有高度。文章构建了考虑下游河道生态需水目标梯级水库多目标优化调度模型,并应用于汀江流域棉花滩-青溪梯级水库多目标生态优化调度。研究表明,调度模型合理可行,计算结果可为梯级水库多目标调度方案决策提供数据集。     

基于决策因子选择的梯级水库多目标优化调度规则研究

运用极端随机森林挖掘水库调度信息,考虑各水库相关因子与决策目标的相互关系,提出了梯级水库输入数据选择(Cascade-reservoir Input-variables Selection,CIS)方法,引入Gaussian径向基函数建立水库调度规则,并采用PA-DDS多目标算法对水库调度规则参数进行优化,得到了同时考虑供水和发电的多目标优化调度规则集。汉江上游梯级水库的应用结果表明:CIS方法能优选得到较为稳定的决策因子,且能在充分利用已有优选信息的同时避免决策因子选取上的重复和冗余;经梯级多目标优化调度,优选的决策因子能得到比传统决策因子结果分布更优的非劣解集,在以发电为主要目标进行优化调度时,能有效调整汛期和非汛期的水量利用方式,梯级水库年均发电量和供水量分别提高了0.33%和7.84%。     

梯级水库水沙联合优化调度多目标决策模型及应用

针对梯级水库运用过程中蓄水与排沙之间的矛盾,首先建立了梯级水库防洪、发电调度及泥沙冲淤计算子模型;然后,以水库防洪、发电、航运和泥沙冲淤为基本目标,建立了梯级水库水沙联合优化调度多目标决策模型,并采用约束法和加权理想点法进行非劣解求解和评价;最后,将该模型应用到溪洛渡-向家坝梯级水库汛末蓄水时间的研究中,得到了梯级水库蓄水时间与多年平均发电量和库容淤损率之间的非劣解集,并给出不同目标权重下满足梯级水库发电和减淤要求的最佳蓄水方案,为研究和解决多沙河流梯级水库水沙联合调度问题提供了技术手段。     

基于改进萤火虫算法的水库多目标调度决策研究

水库不同调度目标之间既非完全协调也非完全对立,如何快速获取多目标调度方案集,科学进行调度方案决策优选,是实现水库水资源高效利用的重要问题。以年发电量最大和生态效益最优作为目标函数,建立水库发电-生态多目标优化调度模型,进而提出该模型优化求解的改进多目标萤火虫算法,并结合组合权重改进的多准则妥协解排序法进行调度方案决策,最后将其应用于三峡水库调度实例。研究结果表明：改进算法能够获得更高质量的非劣解集,方案集优选方法能够在折中最大化群体效益和最小化个体遗憾的基础上寻求最优解,且能够同时体现决策者偏好以及各个决策指标客观特征。研究成果可为水库多目标调度决策提供科学依据。     

平原坡水区梯级闸站联合优化调度研究

分析平原坡水区梯级闸站联合优化调度系统特点,探究其合理的联合优化调度方法,目的在于使社会、经济和生态环境三方面效益达到最优,为准确研究特定区域闸站联合优化调度、制定和实施该地区的发展规划提出参考。建立特定区域闸站多目标联合优化调度模型并采用NSGA-Ⅱ算法求解得到非劣解集,运用多属性评价决策进行方案优选。对宿迁市黄河故道及以南地区梯级闸站进行实例研究,结果表明:联合优化调度相比常规调度,通过增加提水量,有效降低了缺水率,提高了系统的供水能力,同时减少了弃水,充分利用了水资源,节约了供水成本。这说明平原坡水区梯级闸站的多目标联合优化调度模型及求解方法,具有较好的可操作性和优越性,对实际工程具有指导意义和应用价值。     

基于组合赋权-理想点法的梯级水库蓄水研究

为了协调多沙河流上梯级水库运行过程中防洪与兴利之间的矛盾,首先分析汛末提前蓄水对梯级水库防洪、兴利以及泥沙淤积的影响,然后构建梯级汛末蓄水方案多目标决策模型,利用基于粒子群的多目标搜索算法筛选出非劣解方案集,最后利用组合赋权-理想点法对非劣解集进行综合评价,得出协同优化各目标的最佳蓄水方案。将该模型应用于某流域两个串联水库的汛末蓄水研究,结果表明:根据该模型确定的蓄水最优方案与原方案相比,梯级汛末蓄满率增大了59%,多年平均年发电量增加了0.28亿k W·h,而防洪风险率与库容淤损率仅有小幅度增大。在对水库防洪安全及淤积库容影响不大的情况下,该方案较显著地提高了梯级的兴利效果。     

基于区间犹豫模糊语言集的水资源多目标决策

以鄂北水资源配置工程为对象,研究大型调水工程背景下的多水源多目标优化配置。将鄂北地区水库分为充蓄水库、补偿水库与在线水库等3类,根据各类水库特点对鄂北水资源配置工程进行系统概化,建立以年缺水量最小和调水成本最低为目标函数的多水源多目标优化配置模型。采用权重系数法进行求解得到非劣解集。最后采用基于区间犹豫模糊语言与TOPSIS的多目标决策方法对各方案的缺水量与调水量作出评价并遴选出最优方案。研究结果表明:对鄂北水资源配置工程而言,缺水量与调水量的权重比为7∶3的方案综合评价最优,重视缺水的同时兼顾调水成本;基于区间犹豫模糊语言集与TOPSIS的水资源多目标决策方法经本文实例验证具有较高的稳定性与可行性。     

乌鲁瓦提水库调度模型及算法研究

针对乌鲁瓦提水库调度中存在的问题及水库的主要功能,建立了多目标模型,运用遗传优化算法对目标进行排序,产生了多目标模型的非劣解集,不同代表年优化调度结果比常规调度结果有较大进步,能更好地利用水资源,充分发挥水库的综合功能。     

基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究

水库兴利、防洪和生态等目标之间既非完全协调也非完全对立,这是多目标间协调的物理基础。本文综合考虑水库不同目标间的矛盾性和统一性,构建考虑生态和兴利的水库多目标优化调度模型,为提高模型求解效率,本文提出了一种基于个体约束和群体约束技术的改进快速非劣排序遗传算法(ICGC-NSGA-Ⅱ)。以黄河下游小浪底-西霞院梯级水库为例进行多目标优化调度,综合考虑下游不同时期各生态功能用水和综合利用需求,建立黄河下游梯级水库多目标调度模型,并采用ICGC-NSGA-Ⅱ求解,探究水库的供水效益、发电效益和生态效益之间的关系。实例研究表明,改进算法能在较短时间内获取一组反映多目标间非劣关系的调度方案集。黄河下游生态、综合供水和发电效益之间存在不对称竞争关系,一方面随发电量增加,生态供水和综合供水保证率均呈下降趋势;另一方面发电和生态供水竞争强烈,而与综合供水竞争关系较弱。研究成果可为制定黄河下游多目标共赢的调度方式提供理论基础和决策依据。     

面向梯级水库多目标优化调度的进化算法研究

实际工程中以梯级水库多目标优化调度为代表的大规模高维多目标优化问题,其优化难度是一般方法所难以应对的。为此本文提出一种新型的多目标粒子群算法LMPSO,其包含了基于超体积指标I_h^k的适应值分配方法与基于问题变换的搜索空间降维策略,以有效处理问题的高维目标向量与大规模决策变量。将该算法应用于溪洛渡-向家坝梯级水库的中长期多目标优化调度中,并与4种知名算法的计算结果进行对比分析,验证LMPSO在求解该类问题上的卓越性能。由此为多目标优化调度高质量非劣解集的获取提供一种可靠的方法,并为下一步的多目标调度决策提供有力的数据支持。     

改进的多目标差分进化算法在水库优化调度中的应用

水库多目标优化调度是一个复杂的系统优化问题,属于高维、多约束、非线性问题的优化领域。智能优化算法在求解水库多目标优化调度时,存在非劣解较少、分布不均匀及不收敛等问题,基于上述问题,提出一种求解新思路,通过加入精英保留机制并用拥挤距离来维持外部精英集改进多目标差分进化算法。建立了多目标水库优化调度模型,并以综合利用的漳河水库多目标优化调度为例进行了求解,结果表明该算法能够得到分布较为均匀的非劣解集,证明方法在水库多目标优化调度中是有效的。     

改进的多目标量子遗传算法在南水北调东线工程江苏段水资源优化调度中的应用

构建南水北调东线工程江苏段水资源优化调度模型,采用改进的多目标量子遗传算法(multiobjective quantum genetic algorithm,MOQGA),运用组合赋权方法对非劣解集进行多属性决策,提出南水北调东线工程江苏段水资源优化调度方案。在平水年、枯水年和特枯水年3种典型年来水条件下,相对于常规调度,优化调度的受水区总缺水量分别减少了0.89亿m3、0.87亿m3和0.08亿m3,系统总抽水量分别减少21.04亿m3、39.14亿m3和50.76亿m3。该优化调度方案能够充分利用湖泊的调蓄能力,提高各用水户的需水满足度,降低抽水成本。     

隔河岩和高坝洲梯级水电站水库联合调度方案研究

发电量和保证出力是水库调度的两个对立目标,如何协调发电量和保证出力,是制定水库群联合调度方案的关键。本文对隔河岩和高坝洲梯级水电站水库联合调度,以发电量和保证出力为目标函数,建立了多目标联合优化调度数学模型,并提出了求解多目标优化模型最优解的交互式决策偏好系数法。此方法首先应用约束法将多目标优化模型转换成多个单目标优化模型,采用动态规划法求单目标优化模型的解,得到多目标优化数学模型的不劣解集,在此基础上,提出了一个评价多目标方案的决策偏好系数,并以决策偏好系数为依据,从不劣解集中选择多目标优化数学模型的最优解。应用此方法求出了隔河岩和高坝洲梯级水电站水库联合调度的最佳方案。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高了算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程,计算结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。     

梯级水库生态调度多目标混合蛙跳差分算法研究

提出多目标混合蛙跳差分算法求解梯级水库多目标生态调度模型。该算法结合混沌理论生成初始解以提高初始解群体质量,构建基于动态更新机制的外部归档集引导种群进化,提高算法的收敛性与非劣解的多样性,引入自适应差分算法加快子种群个体寻优,提高算法收敛速度。对L河梯级水库多目标生态调度进行实例研究,计算结果表明:本文所提出的算法能够计算得到收敛性与分布性较好的调度方案集,对比典型调度方案下泄径流与物种生态适宜径流,表明生态调度能够较好满足物种的生态需水,生态效益显著。     

寺坪水电站优化调度模型

随着社会经济的快速发展,水资源供需矛盾日趋尖锐,如何合理调度有限的水资源已成为水资源管理中的现实而紧迫的任务。通过进一步研究水库调度的机理,采用非线性规划作为优化求解方法构建了水库优化调度模型,非线性规划结合了线性规划和动态规划各自的优点,并将水库调度中的各种因素融入数学模型中,较准确地计算模拟期间各种优化变量数值条件下的目标函数值,并比较得出最优值。之后,基于多目标思想,给出了一组Pareto前沿解集,通过寺坪水电站的应用,构建不同的目标函数,得到一系列决策方案,以便决策者选择偏好的决策方案。     

基于改进与优化调度图的梯级电站联合调度

针对水库调度图常规制作方法的不足,按照梯级电站联合调度的要求,运用基于确定性优化调度模型的水库调度图改进和优化制作方法,结合水库调度函数进行梯级电站水库联合调度;以杂谷脑流域梯级电站水库联合调度为例,绘制了杂谷脑梯级电站中狮子坪电站的水库调度图,制定了薛城和古城电站水库运行策略,形成了杂谷脑流域梯级电站联合调度的决策方案。结果表明:用改进与优化制作方法绘制的水库调度图,满足了降低出力的要求,协调了不同的调度区域,提高了水库调度图的保证率、实用性和经济性;采用改进与优化调度图结合水库调度函数的调度方式,能形成有效的梯级电站联合调度决策方案,提高了梯级电站的联合调度发电量。     

梯级水库群多目标优化调度模型及CPF-DPSA算法研究

梯级水库群多目标联合优化调度是水能资源高效利用的重要研究内容,现有水库群多目标优化调度模型及求解算法的通用性亟待提高。在总结现有三种目标函数型式(累积值、极值及百分比)的基础上,以梯级总发电量最大、最小出力最大和生态断面用水保证率最大为目标,建立了具有普适性的梯级水库群多目标优化调度模型,提出了求解该模型的基于惩罚因子的动态规划逐次逼近算法(CPF-DPSA),探究了各目标与对应惩罚系数之间的变化关系,确定了各惩罚系数的影响范围,获得了分布较为均匀和广泛的非劣解集。老挝南欧江梯级水库群应用表明,该模型具有较好的适用性,CPF-DPSA算法获得的非劣解集分布广泛、均匀。尤其在长系列优化方面,CPF-DPSA算法在结果精度、非劣解质量和非劣解分布等方面比第三代快速非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)表现出更好的性能。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以解决梯级水电站多目标联合优化调度模型求解的难题。该算法采用混合蛙跳算法的分组－混合循化优化框架,增强算法全局搜索能力,在族群内通过粒子群算法高效灵活的飞行调整策略指导个体进化,同时,引入外部精英集,建立一种基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程应用实例,结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,为梯级电站的多目标调度决策提供了科学依据。     

基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究

为求解水库多目标防洪优化调度问题，提出一种基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法。算法采用一种自适应柯西变异策略克服早熟收敛问题，提高了收敛精度；根据多目标优化的特点对差分算子进行修正，并引入外部档案技术，提高了算法的收敛速度。通过对典型历史洪水的多目标调度研究，结果表明基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法在可接受的时间内，可生成大量在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选，为水库多目标防洪调度决策提供了一种新的调度方案生成方法。