人工鱼群算法与离散微分动态规划结合在水库优化调度中的应用

人工鱼群算法(AFSA)具有快速收敛到最优解附近的能力,建立人工鱼群系统模拟水库优化调度,将其所得到的解作为离散微分动态规划(DDDP)算法的初始试验轨迹,通过DDDP再次寻优,可以获得更优更稳定的解,试验证明鱼群算法与离散微分结合应用于水库优化调度的有效性。     

遗传算法和增量动态规划算法在水库优化调度中的应用

遗传算法是同时从多个初始点开始迭代计算,而增量动态规划算法从一个初始点开始进行迭代计算,最后分别得出一个最优解。本文通过对水库优化调度两种算法的比较,可以得出前种算法比后种算法具有一定的优越性。     

模糊动态规划在水库调度中的应用

本文首先介绍了模糊动态规划(FDP)原理,提出了在确定性入流条件下的水电站水库FDP调度模型及求解方法,最后通过实例计算得到了满意的结果。实践证明,FDP法对求解水库优化调度问题又开创了新途径。     

基于状态转移矩阵的梯级水库优化调度确定性离散动态规划方法

基于状态转移矩阵的确定性离散动态规划(DDDP)方法是在考虑水库运行的综合利用的前提下,利用状态转移矩阵寻找出梯级水库优化调度过程中所有的可行策略,基于目标函数逆向搜索可行策略,得出最优解的优化算法.该方法可进行单库优化计算,也可以进行梯级水电站优化计算.文中以锦屏梯级为例,说明该方法可在满足梯级水库上下游生态用水、发电用水等综合利用的前提下,以梯级水电站发电效益最大为目标,求得梯级水库优化调度的较好解.     

小水电水库优化调度技术（4）动态规划

介绍动态规划基本概念及其求解方法。     

基于动态规划的紫坪铺水库发电优化调度模型研究

紫坪铺水库是我国特大型都江堰灌区的水源工程,担负着成都、德阳、绵阳等7市37县(区)综合供水和成都地区的防洪任务,兼有发电、生态环境保护等综合效益,直接受益人口2600多万人,是我国西部大开发首批十大标志性工程之一。针对紫坪铺水库发电优化调度问题,按照实际调度情况,运用动态规划算法,建立了以防洪、供水、工程安全运行为约束条件,以发电效益最优为目标函数的紫坪铺水库发电优化调度模型,模型可为紫坪铺水库发电优化调度提供决策依据。     

基于随机动态规划方法的水电站水库优化调度的研究与应用

以清江隔河岩水电站为例，完整地介绍了一种由动态规划与马尔可夫随机决策过程理论发展形成的随机动态水库优化发电调度的理论和方法，并用此方法建立了隔河岩水电站随机动态规划水库优化调度模型，通过计算，编制了电站的优化发电调度图。     

用双向惩罚系数随机动态规划进行综合利用水库优化调度

本文研究随机动态规划在以灌溉和洪水为主要兴利目标的综合利用水库的优化调度中的应用。探讨了一种水当水库的需同时满水保证率时的双向惩罚的计算方法。通过用该方法为河南省南湾水库制定优化调度方案表明，该方法收敛速度快；南湾水库开展优化调度后，将获得显著经济效益。     

单一水库优化调度方案在水库调度中的应用研究

水资源作为一种可再生资源,在生产生活中占据着十分重要的地位,水库的优化调度能够进一步提高水资源的利用率。本文在分析了水库优化调度理论;研究现状以及发展趋势的基础上,介绍了两种水库优化调度的基本法模型：动态规划（DP）数学模型以及逐步优化算法（POA）数学模型。对单一水库的优化调度,提高水库的综合效益,意义将是非常深远的。通过模型计算,可得到水库优化调度的具体方案,根据优化方案,结合水库特点,制定合适的实施策略。研究成果对进一步开发更为完善的单一水库优化调度方案有着重要的推动作用。     

改进的遗传算法在水库调度中的应用

为了改善遗传算法在水库优化调度中的应用效果,采用自适应遗传算法和广度变异模块相结合的分层收敛算法:第一层采用广度变异和外部存档的方式改善种群的多样性;第二层嵌套广度变异模块,并采用自适应遗传算法进行全局搜索。通过比较自适应遗传算法和分层进化算法,结果显示:基于遗传算法的分层算法具有高效的全局搜索能力,避免了自适应遗传算法陷入局部最优的缺陷,在一定收敛条件下得到了更接近全局最优的目标值。     

结合广度搜索的遗传算法在水库调度中的应用

为了改善遗传算法在水库优化调度中的应用效果,采用自适应遗传算法和广度搜索算子结合的算法,同时为保证水库优化调度搜索全局最优提供了一定保障。针对遗传算法容易陷入局部最优的缺点,引入正弦函数取随机数的广度搜索与遗传算法相结合的算法。通过分析比较单独使用自适应遗传算法或者广度搜索算法以及结合算法在实际水库优化调度中效果,结果显示,优化结果要比自适应遗传算法以及广度算法的结果更理想。充分证明了结合算法的高效全局搜索能力,避免了自适应遗传算法陷入局部最优,同时在一定程度上克服了广度搜索很难收敛的缺点,在一定收敛条件下得到了更接近全局最优的结果。     

宝珠寺水库优化调度浅析

简要阐述了宝珠寺水库优化调度的必要性、优化调度模型及求解方法、优化调度规则、水库径流预测和实际运用情况,分析了影响优化调度的主要因素及解决方法,对水库今后的进一步优化运行具有非常重要的指导意义。     

南水水库发电优化调度研究

遗传算法作为一种人工智能寻优技术,在许多领域得到了广泛的应用,该文的目的在于通过对北江流域南水水库发电优化调度的研究,探讨遗传算法在水电站优化调度中的应用。     

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.     

基于育种算法的水库优化调度

介绍了一种从遗传算法改进而来的算法--育种算法,它将遗传算法中的选择、交叉及变异这3个过程简化为1个过程.在用于水库优化调度计算时,与经典算法相比较,该算法原理简单,易编程实现,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法.     

实时水库优化调度决策支持系统及其应用

水库是水库运行管理的中心环节，在水库调度中，将数学模型与专家系统结合使用，建立长中短期套接的实时兴利优化调度、防洪实时优化调度及其辅助模型系统；各模型通过逐时段滚动控制与反馈相结合，可以增加水库调度的效益，减少不确定性因素对调度的影响，并提出用专家系统对优化调度的各个环节进行评价，以尽可能降低优化调度方案的风险，提高优化调度方案的可接受程序，所提出的方法已编编制出使用灵活方便的软件，并经实际使用，     

改进粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,结合梯级水库联合优化调度的实际问题,提出了惯性权重的余弦处理机制和自适应选择学习对象策略,并结合分层交叉思想对粒子群算法进行了改进。实例计算表明:该算法合理、可靠,有效地提高了计算精度与效率。     

Application of Swarm Intelligence and Evolutionary Computation Algorithms for Optimal Reservoir Operation

Water Resources Management - Real-world problems often contain complex structures and various variables, and classical optimization techniques may face difficulties finding optimal solutions....