遗传算法在水资源与水环境研究中的应用综述

论述了遗传算法在水污染控制规划、水资源优化配置、水库(群)优化调度、地下水系统的模拟与优化、水环境模型参数估计等水资源领域中的应用,并对遗传算法在该领域的应用进行了展望。     

改进遗传算法在高非线性水质模型参数估值中的应用研究

在标准遗传算法的基础上,提出了一种采用精英保留策略、小生境技术、适应函数调整,同时又能自适应地改变交叉和变异概率的改进遗传算法,使得算法在高维复杂水质模型多参数估值搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度。以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果;最后,以下水道高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,将优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值吻合良好,实现了高维复杂水质模型多参数的同时估值优化功能。该算法对其他高非线性水质模型参数优化问题同样具有较好的适用性。     

遗传算法在水分配系统优化设计中的应用研究

论述了建立遗传算法市政给水管网优化模型的过程 ,阐述了应用遗传算法进行给水管网优化设计的原理、特点 ,并对某小区管网改建工程进行优化求解 ,介绍了遗传算法模型的设计参数选取情况。     

遗传算法在厂群规划中的应用

提出适用于区域范围内的污水处理厂厂群规划问题,遗传算法应用到该问题中进行有益尝试。在传统厂群规划模型基础上,提出改进的污水处理厂厂群规划模型,并构造了适合该模型的遗传算法。在GAOT(Genetic Algorithm Toolbox)的支持下,用Matlab程序编写了解决此问题的遗传算法,对模拟的实例进行了计算,结果证明,遗传算法应用于此类问题中是可行的。     

改进遗传算法在城市给水管网改扩建工程中的应用

论述了遗传算法在城市给水管网优化应用中的原理和特点,针对传统遗传算法存在的问题 提出了改进意见,同时还介绍了改进遗传算法在四川某市给水管网改扩建工程中的应用情况。该计算 方法比传统的计算方法节省管道投资,而且因城市给水管网得到优化,水厂二泵站的电耗也得以降低。     

基于改进遗传算法的小型水电站短期优化调度

针对小型水电站在丰水期的短期优化调度问题,提出了短期优化调度的数学模型和基于改进遗传算法的工程实现方法,并通过实例仿真及对仿真结果的详细分析,说明了该算法的有效性,对小型水电站短期优化调度有一定的指导意义。     

自适应遗传算法在水库优化调度中的应用

本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法，并通过实例对自适应遗传算法和标准遗传算法的性能做了比较。结果表明，由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对遗传控制参数进行自动调整，可以较好地解决标准遗传算法在应用中遇到的收敛性差和容易早熟等问题。在进化相同代数条件下，自适应遗传算法能够在保持群体多样性的同时，加快收敛速度，其稳定性也优于标准遗传算法。遗     

模糊遗传算法在水库长期优化调度中的应用

传统遗传算法常采用罚函数法来处理优化问题中的约束条件,但存在较难选择罚函数的缺陷.将模糊技术与遗传算法结合起来,通过对目标函数、约束条件的模糊化来重构适应度函数,将原问题转变为一个无约束条件问题,从而使优化结果精度得到提高.进行实例计算,并通过与动态规划法进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.     

遗传算法在乌鲁瓦提水库优化调度中的应用研究

以乌鲁瓦提水库为研究对象,利用遗传算法进行求解,建立了乌鲁瓦提水库以年发电量最大为目标并兼顾下游综合用水要求的单库优化调度模型,计算结果表明,该方法比常规方法能使水库更好的发挥其综合利用功能,为乌鲁瓦提水库的合理利用与管理提供了理论指导.     

一种改进遗传算法在降雨径流模型中的应用

针对传统的自动优选方法、罗森布瑞克法和单纯形法对初值敏感性强,易陷入局部极值和标准二进制遗传算法精度较低的不足,从动态改变参数初值取值范围的角度提出了一种改进的遗传算法,用以解决降雨径流模型中的参数率定问题。以三水源新安江模型为例并结合密赛流域7年的降雨径流实测资料,用该方法得到了较优解,其率定期参数率定结果达到了《水文情报预报规范》的甲级标准。     

蜂群遗传算法及在水库群优化调度中的应用

介绍了一种基于蜂群繁殖原理的改进遗传算法--蜂群遗传算法(BSGA),采用改进的遗传算子解决了传统遗传算法中"选择压力"和"种群多样性"之间的矛盾.将该算法应用于梯级水库优化调度的研究中,通过对清江梯级水库群优化调度的实例计算,得到了合理的全局最优解,验证了BSGA的可靠性和实用性.     

水电站水库优化调度的改进混沌遗传算法

针对水电站水库优化调度问题,提出了将改进遗传算法和混沌优化相耦合的改进混沌遗传算法。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,对混沌变量进行编码,表示成染色体,然后对其进行选择、交叉和变异,通过增加混沌扰动,不断进化收敛得到最优解。实例计算并与其他方法比较表明,该算法在求解水电站优化调度这样的复杂非线性优化问题时,搜索效率高,收敛性能好,能以较快的速度收敛于全局最优解,为水电站水库优化调度模型求解提供了一种新方法。     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

针对常规粒子群优化算法易早熟，后期收敛慢且易陷入局部最优解的不足，提出一种新的惯性权重系数更新策略—自适应指数惯性权重系数（SEIWC）代替线性递减惯性权重系数（LDIWC），同时，将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略，提高粒子的多样性，增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例，建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型，计算结果表明，该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法，与逐步优化算法获得的结果达到相当水平。     

遗传算法在尔王庄枢纽泵站优化调度中的应用

在整个引滦入津引供水枢纽上共建有10座泵站，其中有8座建立在尔王庄，它是引滦入津调水系统的核心枢纽。采用遗传算法研究了尔王庄枢纽泵站机组的优化调度问题，并将其结果与文献[1]的研究成果进行了比较，结果表明，遗传算法用于引供水枢纽泵站的优化调度是切实可行的。     

遗传算法在水库(群)优化调度研究中的应用综述

介绍了遗传算法在水库(群)优化调度中的应用背景及算法的收敛性,讨论了水库(群)优化调度中遗传算法的基本应用步骤以及存在的问题,给出了算法的各种改进方法,并对遗传算法的应用前景进行了展望.     

倒垂系统在大岗山水电站监测控制网中的应用

本文介绍在大岗山水电站平面监测控制网建网过程中,通过建立倒垂系统对基准点进行校核,判定基准点的稳定性。实践证明,倒垂系统可以为高精度变形监测工程提供稳定可靠的位置基准。     

我国水电发展需要解决的几个问题

电力买方市场的出现是市场变化的一种状态。优化电源结构， 实现电力工业和环境可持续发展， 给水电发展带来了新的机遇。我国未来水电发展应着力解决好建立符合市场经济原则的厂网关系、梯级滚动开发、项目资本金、水库移民安置和水电设计前期工作的导向等问题。根据水电开发的特点， 政府应制定有利于水电发展的具体政策措施， 协调解决水电开发过程中的问题； 加快调节性能好的常规水电站和抽水蓄能电站的建设步伐。