CPSO算法在TOPMODEL参数优化中的应用

以江西省抚河娄家村流域为例,采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化半分布式水文模型(TOPMODEL)参数,并对优化结果进行了检验。结果表明,该法有效改善了PSO的全局寻优能力,粒子群体进化速度加快,收敛速度和精度提高。     

基于参数解耦的FACTS设备多目标优化配置

柔性交流输电（flexible AC transmission system,FACTS）设备具有灵活的无功补偿能力,可以在切机后向受电区提供足够的无功以维持电压水平,因此得到了广泛应用。电力系统电力电子化趋势下,FACTS设备大量接入,使得电网的运行方式更加复杂,也为电力系统的运行优化提出了新的要求。考虑多种工况,以稳定运行时的有功网损最小及切机后的最大电压偏移最小为优化目标,并将FACTS设备的类型纳入控制变量。提出一种结合双层花授粉算法（bilayer flower pollination algorithms,Bi-FPA）的解耦优化方法,该方法使用内外分层的策略,将FACTS设备的选型选址与定容解耦开,内层搜索各目标的最优解与设备参数设置,外层搜索FACTS设备的选型选址,最终得到能够兼顾不同工况的FACTS设备配置。最后采用IEEE-14系统对优化方法的可实施性及有效性进行了验证。     

基于MOPSO算法的垂向混合产流模型参数多目标优化

针对水文过程模拟模型的复杂性及校准参数的准确性问题,提出一种相对较新的全局优化算法——多目标粒子群优化(MOPSO)算法定义多个目标函数,并引入Pareto前沿解概念,扩大了采样空间,提高了算法的运算速度和鲁棒性,进而对垂向混合产流模型进行模拟。实例应用结果表明,与单目标算法相比,多目标算法能较准确地模拟水文过程的多方面因素,提高了优化结果的精度。     

改进的AMALGAM算法在TOPMODEL参数优化中的应用

水文模型参数的优化对模拟结果至关重要,参数率定方法中的多目标分析方法备受关注。将具有继承性的精英非支配排序遗传算法(i-NSGA-Ⅱ)与多目标涡流粒子种群算法(MOVPSO)分别作为NSGA-Ⅱ算法与PSO算法的改进算法,与AMS算法及DE算法共同寻优,提出改进的遗传自适应多目标算法(AMALGAM算法),以超体积、收敛性度量及多样性度量作为算法性能评价指标,对比改进的AMALGAM算法与AMALGAM算法的解集性能。选出较优算法,并结合实例对基于地形指数的水文模型(TOPMODEL)进行参数率定,得出Pareto最优解。结果表明改进的AMALGAM算法优于AMALGAM算法,模型预报精度较高,在解决多参数多目标优化问题中具有优势。     

基于改进多种群遗传算法的节能环保多目标优化模型

电力系统多目标经济负荷分配问题是个非线性、高维的复杂优化问题。提出基于交互式的改进多种群遗传算法,通过引入精英策略和移民策略的多种群遗传算法可以有效地克服标准遗传算法容易陷入局部最优解、易早熟的缺陷。针对文中提出的煤耗和排放2个目标函数,提出了基于目标满意度和总体协调度的交互式多目标处理方法,通过寻求向量空间内满足总体协调度的最短”欧氏距离”,来贴近决策者满意的理想值,解决了各目标函数之间最优解的相互冲突,达到协调好各个目标函数的目的,充分体现了决策者的意愿。试验算例表明,该算法能够有效地解决电力系统多目标经济负荷分配问题。     

基于并行小种群差分进化算法的水火电力系统短期优化调度

为解决水火电力系统短期发电优化调度中存在的问题,提出基于MPI平台的并行小种群差分进化算法。该算法将进化种群分为若干个小种群(单个种群规模为3~10个),每个进化种群由不同的CPU进程独立执行差分进化算法,并在种群间引入集合、分散操作以协调各小种群的寻优过程;为降低小种群初始化和进化过程中多样性的损失,引入正交化初始化方法和种群重构技术;最后以典型案例验证了算法的有效性。结果表明,该方法在求解精度、收敛速度和求解耗时上均较有竞争力。     

Hymod模型参数敏感性分析和多目标优化

以汉江上游向家坪水文站以上流域为研究对象,通过对集总式模型Hymod的参数敏感性分析和多目标参数优化,分析了Hymod模型5个主要参数的敏感性特征,体现了该模型描述降雨径流过程特点的全面性,采用多目标遗传优化算法(NSGA-Ⅱ)对模型参数作多目标自动参数优化.结果表明,Hymod模型能较好地描述流域降雨径流过程特征,并能通过参数自动优化得到最优参数并取得理想的验证效果.     

基于思维进化算法优化BP神经网络的渗透参数反演研究

针对传统BP神经网络反演渗透参数的准确性很大程度依赖于初始权值和阈值的选择的问题,引入全局寻优能力极强、待调参数较少、收敛速度快的思维进化算法优化BP神经网络,以弥补传统BP神经网络在解决该问题时拟合能力有限、容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,进而提出了思维进化算法优化BP神经网络反演渗透参数的新方法。对某混凝土面板堆石坝进行渗透参数反演结果表明,与传统BP神经网络相比,思维进化算法优化BP神经网络具有更好的泛化能力,反演得到的渗压测点水头与实际值吻合更好,渗透参数符合实际。     

基于模糊优化多目标进化算法的配电网故障定位

提出了一种基于模糊优化多目标进化算法(FMOEA)的配电网故障定位新方法。FMOEA对基于排序选择的传统多目标进化算法进行改良,有效避免了其种群早熟的问题,在排序结果中引入模糊优选决策因子,得到本代个体的最终适应度值,之后再经过复制、交叉、变异和迭代等过程,直到满足终止条件得到最终的Pareto解集;最后对适用于故障定位的最优解集处理办法进行了探讨与分析,以便从最优解集中筛选出符合故障情况的唯一解。算例仿真测试针对不同的配电网系统结构,分别模拟系统单点、多点故障,以及信息完备与部分信息畸变的情况,结果表明该算法可以实现配电网故障的有效定位,通过对比遗传算法,验证了该方法寻找全局最优Pareto解集的有效性及良好的收敛性能。     

基于多目标遗传算法的生物质气化过程参数优化

生物质气化过程是一个复杂的多目标非线性过程。通过对气化过程的机理分析,针对麦秸和玉米秸这2种软质秸秆类生物质原料特性,建立了气化过程的优化目标函数。在此基础上,采用多目标遗传算法对该目标函数进行优化设计计算。计算结果表明,该目标函数对生物质气化过程参数优化具有良好效果,也验证了该算法对于全局优化以及解决复杂非线性问题的有效性。     

TOPMODEL模型几个问题的研究

为了推动TOPMODEL的发展，为变化环境下水文循环模拟的研制开拓一些思路，概述了TOPMODEL模型的物理概念和基本方程推手，以板桥流域为例，探讨了不同分辨率DEM对地形指数计算的影响，绘制了单元流域计算流程图，同时比较了它与传统集总式模型和分布式水文模型的优缺点，指出TOPMODEL需要进一步研究改进的问题。     

基于TOPSIS法的水文模型多目标参数自动优选方法研究

将TOPSIS法与遗传算法相结合,以径流总量误差、总径流过程均方误、洪峰过程均方误和枯水过程均方误为目标函数,采用均方差确定目标函数权重,利用四个流域连续雨洪资料对新安江模型进行多目标参数优选,并与距离函数法比较,探讨其对水文模型多目标参数优选的适应性。结果表明,TOPSIS法和距离函数法模拟效果相当,基于TOPSIS法的多目标参数优选优于单目标参数优选。     

基于TOPMODEL的流域水文模拟研究

为减小河道栅格对地形指数分布的影响,引入适度指数法获取流域生成河道的起始临界值,并作为流域中河道栅格的上坡集水面积,使计算的地形指数更符合实际情况。基于TOPMODEL原理与地形指数计算的原理与流程,以腰古流域为例,采用次洪资料对模型进行了参数率定与检验。结果表明,TOPMODEL模拟精度较高。     

地形指数算法设计对分布式水文模型径流模拟影响研究

阐述了单流向、多流向的地形指数算法设计思想,介绍了改进的多流向IMFD算法并对其进行了修正,构建了基于TOPMODEL概念的分布式水文模型.以汉江上游的酉水街流域为例,利用不同算法计算地形指数并代入模型检验.结果表明,不同的地形指数算法得到的地形指数及地形指数空间分布曲线均有较大的差别,但对分布式水文模型的径流模拟系数及径流总量模拟影响不大,仅在地表径流和地下径流量的模拟有一定的差别.采用改进的多流向算法模拟精度较高.     

误差平方和目标函数在参数率定过程中遇到的问题

目标函数是参数估计最重要的信息来源,针对目前大多以误差平方和目标函数为参数率定方法,通过对误差平方和目标函数的结构及单参数、多参数模型进行实例计算分析,分别发现该方法遇到不同样本所对应的参数局部优值不同、不同样本组合的参数信息不合理、甚至会提供错误参数估计信息等问题,提出了选取合适目标函数的建议,为提高参数率定的精度和效果提供依据。     

HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在东庄流域山洪预报的应用研究

水文模型是山洪预报的理论依据,不同模型间的结构、适用性、精度均不同。为探究HEC-HMS模型和TOPMODEL模型的特性及其模拟效果的差异,选取东庄流域10场代表性洪水,以峰现时间误差、径流深误差、时间误差和确定性系数为检验指标,进行场次洪水模拟。结果表明,两模型的预报方案在东庄流域模拟中各评定指标均达标,率定期均为甲等精度,验证期均为丙等精度。HEC-HMS模型和TOPMODEL模型对蒸散发的差异性参考,使得在半干旱区HEC-HMS模型的适用性更好。研究成果对于HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在该区域的应用及防灾减灾有重要意义。     

基于遗传算法的余热锅炉参数优化设计

结合遗传算法理论,提出联合循环电站余热锅炉的参数优化设计模型,针对一定型号的燃气轮机,给出了相应的优化实例。结果表明,利用上述计算模型可以得到余热锅炉的最优设计参数,使联合循环电站的经济性达到最佳。表4参7     

流域水电站群短期优化调度的均匀用水最小模型

根据流域水情及电网调度特点,提出了水电站群短期优化调度的均匀用水最小目标函数,并在考虑实际运行的各种约束因素的情况下,建立了相应的优化调度模型和提出了优化算法,实践表明,该模型优化效益显著。     

多压凝汽器的优化

采用多压凝汽器是提高大型火电机组经济性的重要手段.提出了多压凝汽器的优化模型,用于计算多压凝汽器热经济性指标,完善了电站热力系统性能分析方法.分析了在凝汽器最小传热温差不变的情况下,采用多压凝汽器后传热面积的变化规律,并以实例说明这一方法.