粒子群优化算法在水量调度方案优化中的应用

粒子群优化算法是一种新颖的智能优化方法,在一些调度优化问题中得到了广泛的运用。利用粒子群优化算法来解决水量调度方案优化问题,可以充分发挥智能算法寻优的特点,进行流域内不同用水单元之间用水量的合理分配。结合塔里木河流域水资源统一管理和调度,粒子群优化算法的应用步骤为：①确定数学模型;②确定约束条件;③选择算法参数;④利用Matlab程序对粒子及其速度进行编码。     

大伙房水库供水调度规则制定研究

结合现有研究最实用、最常见的调度图规则构造水库调度优化模型,为降低粒子群算法收敛速度引入混沌变异系数法,然后设定合理的步数阈值作为进化停滞条件,当进化停滞步数大于该阈值时随机选取20%粒子开始混沌变异,从而实现增加种群多样性、驱散聚集粒子群以及避免早期收敛等目标。以大伙房水库为例,运用混沌变异粒子群算法获取符合用水保证率的调度图,通过实证分析验证了其适用性与可行性。     

韩江水量调度立法浅析

加强韩江流域水资源统一调度,是保障韩江流域供水安全和生态安全的重要举措。文章通过实地调研,分析梳理韩江流域水资源管理现状、存在的问题,提出有针对性的立法建议:加快水量调度立法工作,建立健全流域水资源统一调度管理制度体系,明确水资源调度管理职责,理顺水量调度执行程序,保障流域用水安全,促进流域经济社会高质量发展。     

基于粒子群算法的邯郸市水资源优化配置系统研究

随着经济的发展,邯郸市缺水矛盾日益严重,合理配置有限的水资源显得尤为重要。运用多目标规划理论建立一个多水源联合调度的水资源优化配置模型。该模型以经济、社会和环境的最大综合效益为目标,用粒子群算法求解,得到了邯郸市规划年（2020年）3种不同保证率下的水资源优化配置方案,为邯郸市的水资源规划和管理提供了依据。优化结果表明,粒子群算法在邯郸市水资源优化配置中是切实可行的。     

基于改进多目标粒子群算法的平原坡水区水资源优化调度EI北大核心CSCD

在分析平原坡水区水资源优化调度特点的基础上,构建了协调泵站提水量和受水区缺水量两个目标的优化调度模型。针对传统粒子群算法存在的容易陷入局部极值点、早熟等缺点,从惯性因子及学习因子选择、外部档案维护和全局最优选取策略3个方面进行改进,对比改进多目标粒子群算法与传统NSGA-Ⅱ算法在求解测试函数中的表现,验证改进算法的可行性和优越性。对宿迁市黄河故道及以南地区水资源优化调度进行实例研究,采用改进算法求解模型得到Pareto前沿,结果显示,两个目标函数值分布范围较广,且各频率来水调度方案集在空间中分布均匀。     

韩江流域库群优化调度信息系统的设计与研制

针对韩江下游及三角洲地区现存水资源问题，提出由高陂水库、永定(棉花滩)水库、潮州供水枢纽和五大桥闸进行库群联合优化调度，开发研制基于GIS的库群优化调度系统，完善韩江流域水资源开发与管理非工程体系。     

线性微分递减自适应粒子群算法在水电站优化调度中的应用

针对求解水电站优化调度粒子群算法的改进,分析了粒子群算法在求解水电站优化调度问题时对关键参数惯性权重调整的需要,提出了线性微分递减的自适应粒子群算法。通过前期减小缓慢的惯性权重,增加算法的探索能力跳出局部最优解;通过后期减小较快的惯性权重,提升算法的开发能力加快算法收敛。以葛洲坝水电站优化调度为例,对比了改进算法和传统算法。优化调度实例表明:线性微分递减自适应策略增强了算法的寻优能力和稳定性。改进算法能够有效改善由于水电站优化调度目标函数非凸性带来的粒子群求解易早熟问题,为水电站优化调度粒子群算法惯性权重的改进提供了新思路。     

线性微分递减自适应粒子群算法在水电站优化调度中的应用北大核心

针对求解水电站优化调度粒子群算法的改进,分析了粒子群算法在求解水电站优化调度问题时对关键参数惯性权重调整的需要,提出了线性微分递减的自适应粒子群算法。通过前期减小缓慢的惯性权重,增加算法的探索能力跳出局部最优解;通过后期减小较快的惯性权重,提升算法的开发能力加快算法收敛。以葛洲坝水电站优化调度为例,对比了改进算法和传统算法。优化调度实例表明:线性微分递减自适应策略增强了算法的寻优能力和稳定性。改进算法能够有效改善由于水电站优化调度目标函数非凸性带来的粒子群求解易早熟问题,为水电站优化调度粒子群算法惯性权重的改进提供了新思路。     

基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

基于TIPSO的水电站优化调度研究

针对水电站多目标联合优化调度问题,提出双层改进粒子群算法(TIPSO)。该算法通过动态廊道约束,提高粒子群算法中粒子初始解的质量;通过改进动态权重系数,增强粒子群算法在前期的全局寻优能力和后期的局部寻优能力,提高粒子群算法的收敛性。将该算法应用于求解河南省陆浑水电站多目标优化调度问题,计算结果表明双层改进粒子群算法具有较好的收敛性能;通过与动态规划算法计算结果对比,表明该算法求解高维、复杂、多约束问题的可靠性和有效性。     

基于模拟-优化模式的供水水库群联合调度规则研究

提出了基于模拟-优化模式的混联供水水库群联合优化调度规则求解框架。首先,通过构建虚拟聚合水库,编制联合调度图,以做出水库群对各用水户的供水方案;其次,通过优化成员水库供水任务分配因子,并结合供水水库群常规调度规则,实现共同供水任务在水库间的优化分配。采用改进粒子群算法 （NSPSO） 对观音阁-葠窝-汤河水库群联合供水调度模型决策变量 （联合调度图调度线位置和成员水库供水任务分配因子） 进行多目标优化,分析联合供水调度过程中目标之间的竞争关系,检验联合调度规则的合理性与有效性以及NSPSO算法的优化效率。     

面向高质量发展的缺水地区水资源优化配置模型及应用

科学合理的水资源配置方案是实现北方缺水地区高质量发展的重要基础。在系统梳理相关研究成果的基础上,分析北方缺水地区水资源特点和未来配置需求,提出面向高质量发展的北方缺水地区水资源优化配置模型框架。从目标函数、约束条件、参数设置、算法设计等方面开展系统建模,并从惯性权重与学习因子两个角度对传统粒子群算法进行改进和有效性检验。最后,将模型和算法应用于北方典型缺水城市阳泉市的水资源配置方案研究。结果表明：阳泉市工业和生活用水具有较大节水潜力,平定县是最大用水户;规划水平年节水情景显著提升了缺水地区的需水满足程度和水生态环境承载能力;构建的高质量发展目标和北方缺水地区关键约束的水资源优化配置模型具有可行性。     

混沌变异粒子群算法在水库供水调度规则制定中的应用

本文针对基于调度图规则的水库供水调度问题,建立了以水库供水保证率高且缺水量少为目标的优化调度模型。同时应用混沌变异减缓粒子群算法收敛速度,当算法进化停滞步数大于停滞步数阀值时,随机选取其中20%的粒子进行混沌变异操作,将原本聚集的粒子群"驱散开来",达到增加种群多样性、避免算法早熟收敛的目的,并将该算法引入到调度图的获取中。并以白石水库为例,得到了满足各项用水保证率的水库调度图,验证了该方法的可行性。     

库群联合调度的轮库寻优程序

按一定目标对库群进行联合调度，具有较大的实用价值。州河地处津冀交界处，流域水资源对河北省地方经济发展及天津市用水十分重要。运用轮库寻优算法编写程序，对州河流域三库进行联合调度，可有效地解决流域水资源优化利用问题。     

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。     

基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究

提出基于混合粒子群优化（PSO）算法求解流域梯级单目标优化调度问题方法的一般结构,并对三峡梯级的发电和洪水优化调度问题进行了研究。该算法利用离散微分动态规划法（DDDP）算法对粒子群优化算法的gBest粒子进行二次寻优,加快了算法的收敛速度和精度。     

基于粒子群算法的邯郸市水资源优化配置系统研究

随着经济的发展,邯郸市缺水矛盾日益严重,合理配置有限的水资源显得尤为重要.运用多目标规划理论建立一个多水源联合调度的水资源优化配置模型.该模型以经济、社会和环境的最大综合效益为目标,用粒子群算法求解,得到了邯郸市规划年(2020年)3种不同保证率下的水资源优化配置方案,为邯郸市的水资源规划和管理提供了依据.优化结果表明...     

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。     

松江河梯级水电站短期优化调度数学模型分析

应用改进粒子群算法求解松江河梯级水电站短期优化调度问题,建立梯级电站发电量最大和发电效益最大短期优化调度数学模型。针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和基于遗传思想的变异算子对其进行改进。应用改进粒子群算法对松江河梯级水电站进行短期优化调度,分别采用发电量最大和发电效益最大数学模型进行算例分析。结果表明：对梯级电站进行短期优化调度可以提高梯级电站的整体质量和效益;应用改进粒子群算法求解梯级电站短期优化调度问题在求解时间、精度上都取得了满意的效果。     

滨海地区水资源多目标优化调度模型研究

针对滨海地区水资源系统的特点,以加权相对总缺水深度最小和系统供水总成本最小为目标,建立了平原河网、平原水库群和远距离调水工程体系的水资源多目标优化调度模型;利用多目标粒子群算法(MOPSO)求解,提出了各类约束条件的处理方法,并得到非劣解集;采用距理想解欧拉距离最小准则,得到最好权衡两个目标的最佳协调解,并取得相应的调度结果。以江苏沿海为背景开展实证研究,验证了所建模型和求解方法的有效性。