基于遗传算法与神经网络的水库水沙联合优化调度模型

针对一维泥沙数学模型维数高、求解耗时长以及水沙联合调度模型多目标难以求解的问题,结合遗传算法与神经网络的特性,以发电量最大和有效库容最大为基本目标,构建了水库水沙联合优化调度模型。利用约束法和权重法,将多目标模型转化为单目标模型,采用加速遗传算法进行求解,其中泥沙冲淤量使用自适应BP神经网络进行拟合预测。三峡水库实例计算结果表明:运行20 a,与原设计运行方式相比,采用该优化调度模型优化运行年均发电量增加7.732%,泥沙淤积量增加0.044%,在淤积量增加很小的情况下能大幅度增加发电量,模型能较好地解决水库水沙联合调度问题,在工程实际中是有效可行的。     

多目标优化分段竞标电力市场的研究

提出了一种兼顾污染物排放量最小和购电费用最小等多目标综合优化的电力市场分段竞标新模型。采用2种算法求解该模型：一是模糊算法，即首先分别求解各单目标分段竞标模型，接着将各目标函数模糊化，然后采用最大满意度法将多目标问题转化为新的单目标分段竞标问题，由此求得兼顾多目标的竞标结果；二是目标函数转化为约束算法，即将污染物排放量作为约束构成新的购电费用最小分段竞标模型。算例仿真结果表明了该模型的有效性，也表明该模型不仅具有分段竞标的优点，还可使经济、环保等多目标综合优化，从而体现竞标机组多因素贡献的公平性。     

基于长期与中长期嵌套的水库优化调度

为解决水库优化调度过程中时间尺度不同而导致的水库综合效益不高的问题,以防洪与兴利为目标,将水库长期优化调度与中长期优化调度进行嵌套,建立水库多目标优化调度嵌套模型。其中,多目标问题通过约束法将防洪目标转换为硬性约束后,再转化为求解发电量最大值的单目标问题。算法方面,综合对比后确定长期优化调度采用动态规划算法求解、中长期优化调度采用遗传算法求解。为验证嵌套模型的优化效果,以澄碧河水库为例,进行水库优化模拟调度。结果表明:在满足防洪目标的前提下,嵌套模型优化调度方案相较于长期优化调度方案和实际调度方案效益均更高,验证了嵌套模型在水库优化调度问题中的优越性。     

日有功负荷多目标模糊优化分配模型

提出了一个综合多个目标的日有功负荷分配集中优化模型。用模糊集理论将多目标函数模糊化，然后用最大最小法将多目标问题转化为单目标非线性规划问题，从而用原-对偶路径内点算法求解。算例仿真结果表明，该模型与各单目标的确定性优化模型相比，在各单目标值轻微伸缩的情况下，使多目标值综合考虑效果更好。     

目标规划法在地面地下水联合调度中的应用

目标规划法是解决多目标优化管理决策的一种特殊方法。该方法有效地将多目标问题化为以偏差变量表示的线性目标函数为多目标问题的求解,导出了一个简洁实用的基本模型。通过为一地面水、地下水联合调度的实例。说明该方法对解决类似问题的优越性。     

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。     

大型复杂跨流域调水工程电站-水库-泵站群多目标优化调度

考虑调水量、发电最大和耗能最小3个目标,建立电站-水库-泵站群多目标优化调度模型。基于参数调整策略、邻域变异和加速策略,提出了求解多目标优化调度模型的综合改进布谷鸟新算法并求解模型,获得了发电、调水、泵站耗能多目标Pareto解集。以引汉济渭大型复杂跨流域调水工程为实例,将该模型与模拟调度模型和NSGA-Ⅱ算法多目标优化调度模型的结果进行比较,结果表明,该优化调度模型的发电、调水、耗能、弃水等各项指标合理,具有相对优势。     

基于灰色关联度与理想点法的梯级水电站多目标优化调度方法

针对梯级水电站群调度目标间的协调问题,建立了多目标优化调度模型,提出了基于灰色关联度法与熵权理想点法相结合的迭代计算方法。应用灰色关联度法将多目标优化模型转换成多个单目标优化模型,并采用逐步优化算法求解,得到多目标优化数学模型的非劣解集,以熵权理想点法从非劣解集中选择最优解。澜沧江流域梯级水电站群的实例研究表明,该方法较好地处理了不同目标间、不同目标权重组合方案间双重多目标优化问题,为协调长期优化调度多目标间的矛盾提供了一种可行方法。     

具有模糊约束的多阶段多目标系统模糊优化理论与模型

本文将文献[1,2]提出的模糊优选理论与模型,拓展到具有模糊约束的多阶段多目标决策系统,建立了一般的有模糊约束的多阶段多目标系统的模糊优化理论与模型及其求解方法,本文模型既可求解模糊约束问题,又可求解清晰约束问题,常规单目标动态规划模型为本文模型的特例。     

区域水资源模糊多目标规划模型及求解

针对区域水资源系统规划的多目标性和各目标的不精确性,建立了区域水资源系统模糊多目标线性规划模型。该模型改变了以往按确定性目标进行优化的思路,只需要给定目标值一个范围,就可以在规定的目标范围内进行优化求解。在求解过程中,建立了以各模糊目标隶属度值最大化为目标的模糊目标规划模型,采用目标隶属函数正负偏差量变量替换的方法,用线性目标规划的方法求解。经过实例验证,该模型求解比较简单,求解结果合理,与普通规划结果相比水资源模糊目标规划在规定目标的范围内取得了更好的优化结果。     

考虑不确定性的水库供、蓄水调度方法研究

针对较为缺水地区水库供水和蓄水之间对冲关系的问题,综合考虑了水库当前和后期的供、蓄水效益以及后期发生弃水事件和供水对象严重缺水事件的风险概率并给出其解析表达式,提出了一种考虑不确定性的水库供、蓄水优化模型,该模型可以在水库供、蓄水的对冲关系之间有效降低后期水库发生弃水和严重缺水的风险。模型通过双层优化法求解,第一层目标为全局最优,通过逐步优化法求解;第二层目标为两时段最优,通过多点出发的牛顿法求解。最后将该模型运用到较为缺水地区的蔡庄水库,结果表明了其有效性。     

基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的水资源优化配置

水资源优化配置作为解决水资源短缺的重要手段,对于区域社会经济的可持续发展具有重要的意义。水资源优化配置模型是一个结构复杂的综合系统,传统的优化方法难以求得模型的全局最优解。第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是当前解决多目标优化问题最有效的方法之一,但在水资源优化配置领域应用很少。本文以浐灞河流域为例,尝试利用NSGA-Ⅱ优化方法求解该地区水资源多目标优化配置模型,研究了该方法在水资源优化配置模型求解中的适用性。结果表明:该方法得到的水资源优化配置结果合理、可行。     

给水管网混沌粒子群优化算法及模型实验研究

针对传统管网优化模型存在的优化目标局限、优化效率低等问题,提出了基于混沌粒子群算法的改进管网多目标优化模型,选取给水管网经济性、可靠性进行数学表征,以此为目标函数,将水力约束和节点压力限制作为约束条件。改进传统PSO,使其适用于对管网系统的多目标约束问题求解,并引入混动权重,对管网进行深度遍历,提高了管网优化效率。最后引入实例,通过MATLAB模拟实验,实验表明该模型具有较好的稳定性,提高了优化效率。     

基于改进花粉算法的梯级水电站多目标优化

梯级水电站优化调度要考虑发电、防洪、电网安全运行等多个目标,具有高维、动态、非线性等特征,求解复杂。为解决这一问题,通过改进花粉算法搜索策略和引入差分变异操作,加快算法收敛速度,增加种群多样性,并将该算法用于求解梯级水电站多目标优化调度问题。结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高,对求解梯级水电站多目标优化问题具有一定的优越性。     

权衡供水与发电目标的水库调度建模及优化

以供水水库为研究对象,考虑了水库的供水、发电目标及两目标的权衡,构建了供水计算、发电计算和多目标计算等三个模型,并分别通过二次规划、混合整数线性规划、非线性规划对三个模型进行优化求解。研究涉及高维性、非线性、多目标在内的水库优化调度问题求解难点。以某两水库调度问题为例,应用优化软件LINGO高质高效求解,为以供水与发电作为主要目标的水库调度问题求解分析提供了示范。     

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。     

基于差分进化算法的水库防洪优化调度研究

由于影响和制约因素众多,水库防洪优化调度方案的制定是一个非常复杂和有相当难度的课题。本文以最大削峰为目标,基于差分进化(DE)算法建立多约束的水库防洪优化调度模型,给出了水库防洪优化调度问题的DE算法的求解步骤。将该算法应用于潘家口水库防洪优化调度实例问题的求解,求解结果与动态规划和粒子群算法的求解结果进行比较。该算法应用于水库防洪优化调度,可以充分发挥水库的防洪调节能力,确保水库自身以及下游防洪对象的安全,为水库提供合理有效的优化调度方案。     

大型水库运行方式的模糊层次分析研究

本文针对大型水库运行方式的特点，建立了兼顾经济、社会和环境效益的多目标优化运行模型，提出了一种将层次分析法和模糊评价相结合的决策方法。该方法应用约束法将多目标模型转换成多个单目标优化模型，采用动态规划法分别求解，得到多目标优化模型的非劣方案集，再运用模糊层次分析法对方案集进行评价排序，确定最佳方案。计算实例表明，该方法简单通用，计算结果合理。     

基于DPSA 的梯级水库群优化调度

动态规划法是一种求解多阶段决策优化问题的常用方法,在水库优化调度计算中应用广泛。该方法最大的缺陷就是用于水库群优化调度时易出现"维数灾"问题。逐次逼近动态规划法(DPSA)可以有效克服这一问题,它采用逐次迭代逼近的思想,将一个多维问题分解为多个一维问题求解。本文以水库运行模拟模型为基础,建立了基于DPSA的梯级水库群中长期优化调度模型,以汉江上游梯级水库群为研究对象,选取发电量最大为目标,对各水库库容进行离散,从而求解水库优化运行过程,其结果对于水库优化调度运行具有指导意义。     

计及隐性损失的输电线路检修计划优化方法

建立以经济性为目标函数的检修优化模型，提出了停电损失包含显性损失和隐性损失2个部分，采用可靠性价值指标变化量和风险指标变化量量度隐性损失，利用线路过负荷、节点电压越限和频率稳定等情况描述风险指标变化量，利用期望缺供电量变化描述可靠性价值指标变化量。将该隐性损失模型用于输电网络计划检修优化模型，利用Benders分解法将检修优化模型分解为多目标混合整数规划的主问题和基于可信性理论的子问题进行求解。将该优化模型应用于云南电网输电网络日、周和月计划检修优化，对比粒子群优化算法和遗传算法计算结果，验证了该方法的正确性。