金沙江下游梯级水库蓄水期多目标生态调度研究

随着乌东德、白鹤滩电站的陆续建设投运,金沙江下游梯级电站对河流生态影响日益突出。为减轻梯级水库蓄水对金沙江生态系统的不利影响,实现水能资源开发和生态环境双赢,进行金沙江下游梯级蓄水期联合生态调度。基于逐月最小生态径流计算法确定河流最小生态流量,以河流生态需水满足度最大和梯级发电量最大为目标建立多目标优化调度模型,并采用改进NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。结果表明,乌东德、白鹤滩投产运行将会导致蓄水期下游河流生态缺水情况更加严峻,优化梯级水库运行方式、适当提前蓄水可提高下游河流生态需水满足度,缓解梯级发电效益与生态效益之间的竞争关系。研究结果可为金沙江下游梯级水库蓄水期生态调度提供参考。     

浊漳河流域水库群多目标生态调度模型研究

浊漳河流域水库群生态调度对改善浊漳河流域生态环境质量、满足经济社会需水要求有重要意义。综合考虑生态需水的处理差异,并针对各水库时间上目标的需水差异,提出一种利用分时段加权法处理多目标问题的方法,依据大系统分解协调技术求解了浊漳河流域多目标水库群优化调度模型。模型求解结果表明,在水库的调蓄能力范围内,模型在时间上处理了年际间缺水不平衡的情况,在空间上处理了下游共同承担的生态供水任务,并得出由关河水库承担较多的下游生态供水任务较优。通过模型调度,下游侯壁断面的平均年生态满足度可达到85.35%。研究成果可为流域水库群多目标生态调度提供参考。     

基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究

针对带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-II求解多目标优化问题时存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种基于逐次逼近方法改进的快速非支配排序遗传算法(SA-NSGA-Ⅱ),该算法通过不断调整搜索空间来减小不可行域和支配解占比,从而增强局部搜索能力,快速逼近Pareto真实前沿。以平均出力最大和下游河道适宜生态流量改变度最小为目标,建立小浪底水库多目标优化调度模型,分别采用SA-NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅱ求解模型并比较优化效果。结果表明,在两种算法求解模型生成的混合Pareto前沿中,SA-NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ所生成的Pareto前沿点分别占比80.45%、19.55%;SA-NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ生成的Pareto前沿中,分别有86.90%、52.67%的点处于非支配地位,且SA-NSGA-Ⅱ较NSGA-Ⅱ的算法运算时间减少了15.32%。因此,在相同初始条件下,SA-NSGA-Ⅱ的优化效果优于NSGA-Ⅱ,验证了SA-NSGA-Ⅱ在水库多目标优化调度中的适用性。     

基于强化学习算法的水库优化调度研究

为解决复杂现实环境下的水库优化调度问题,采用强化学习的Q-learning算法,以哈希表作为核心数据结构,在逐幕生成水库可行调度方案的同时,单时段优化Q值,最终依据各时段的最优Q值生成水库最优调度方案.试验分析结果表明,当迭代次数达到一定数量时,Q-learning算法能够达到理论上的最优解;依据水库调度历史数据建立最...     

基于河流生态需水的水库生态调度模型及应用

针对传统水库调度仅考虑协调防洪和兴利的关系而忽视生态环境的问题,为减少水库对河流生态系统和自然水环境的影响,以黄南水库为例,初步建立了基于河道生态需水量的水库生态调度模型,采用分层序列法将多目标模型转化为单目标优化模型求解。结果表明,确定水库生态优化调度方案是维护或改善河流健康、协调各兴利因子的关键。     

基于自组织映射遗传算法的水库多目标优化调度研究

为了弥补遗传算法易陷入局部解的缺陷,使该算法产生的非劣解更好更均匀地靠近非劣解前沿,并且使多目标调度结果更贴近真实情况,将自组织映射和遗传算法相结合,应用到以发电和供水为目标的水库多目标调度中,并分别与NSGA2算法、主要目标法进行比较分析,验证该算法的合理性与优越性。结果表明,自组织映射遗传算法能在满足约束条件的情况下,使发电供水两目标调度的非劣解更好地向非劣解前沿靠近,给出的实时供水方案更符合实际情况。     

基于和声搜索算法的水库发电优化调度研究

为提高水电厂发电效益,综合运用和声搜索算法,提出单级水库的优化调度方法,即首先分析单级水库优化调度约束条件,然后以月末水位为自变量建立基于年发电量最大原则的水库优化调度模型,最后运用和声搜索算法模拟水库调度。实例应用结果表明,基于和声搜索算法的优化结果较多年实际最大发电量及遗传算法的优化结果分别提高了8.69%、1.55%。     

基于多目标动态规划算法的水库兴利优化调度模型及应用

针对多阶段多目标水库优化调度问题,以邯郸市东武仕水库兴利调度为例,通过设计频率P=20%的入库径流和需水过程,构建了基于水力效益和耗水效益的水库兴利优化调度模型;基于NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序策略,提出了多目标动态规划算法,获得了多目标优化的帕累托(Pareto)最优目标集;针对可能的目标偏好,计算水库各月的泄水量和缺水量。结果表明,多目标动态规划算法能获得水库兴利调度目标值的一个Pareto前沿;在任何阶段,针对同一月末库容,所有目标值均构成一个Pareto前沿。     

雪野水库多目标动态供水模型

针对水库运行期需要进行水库多目标供水决策分析,尤其是水库各目标供水量不断发生变化时更需进行分析。以雪野水库为例,运用数理统计的方法构建了一种简便计算水库动态多目标供水模型。     

一种水库洪水多目标调度的线性综合优化算法

针对水库洪水优化调度的非线性、多目标特性,研究了一种水库洪水多目标调度的线性综合优化算法.理论推导与算例仿真表明,该算法通过有限次的单目标优化计算,可直接获得多目标函数最优解集的前端,从而避免了复杂的多目标进化算法的搜索过程,且其最优解集的目标空间分布曲线清晰,直观地表达了当前洪水状况下优化调度解的分布及各目标间的关系,对水库洪水多目标优化调度的决策具有重要意义.     

基于Sobol’敏感性分析法的水库多目标调度模型求解质量与效率

针对高维、复杂多目标优化模型求解普遍存在维数灾及极易陷入局部最优解等问题,提出利用Sobol’敏感性分析法对优化问题进行预处理,以碧流河水库实施引水工程并考虑生态目标的调度实际为例,对方法的可行性进行验证。结果表明,将敏感参数局部优化得到的可行解,作为初始解进行全局优化的方法,与未对初始解进行任何预处理的全局优化方法相比,在搜索效率、最终可行解质量以及程序运行时间等方面均具有明显优势,可用于水库多目标调度模型的求解。     

水库防洪调度的协商模型

以丰满水库为背景，提出了一类求解水库防洪调度的协商模型．该模型以水库防洪调度的多目标决策模型为基础，由下级决策部门向上级机关提供满意方案信息，然后由上级机关依据两阶段满意规划方法求得理想协商解，再由模糊识别方法确定决策方案．文中最后以实例说明．     

基于改进多目标蝙蝠算法的洛河流域水库优化调度

为了发挥水资源综合利用的最大效益,实现水库发电和供水效益双赢的优化调度需求,以水库发电量最大和水库下游用水区域总缺水量最小为目标建立了多目标优化调度模型。同时,提出改进多目标蝙蝠算法(IMOBA)用于求解多目标优化调度模型,该算法引入外部精英蝙蝠集EBS()来存储算法寻优过程中的非劣解,设计一种基于混沌原理的脉冲发射率生成机制来增强算法的搜索能力,并加入变异操作以提高算法的种群多样性。将改进多目标蝙蝠算法应用在洛河流域故县水库,得到丰、平、枯三种典型年下的故县水库调度方案集。结果表明,IMOBA算法合理有效且优于多目标蝙蝠算法(MOBA),能较好地反映洛河流域故县水库的发电和供水要求。同时验证了多目标优化调度模型的可行性,为流域水库多目标优化调度方案的制定提供了新途径。     

考虑环境影响的水电站水库模糊优化调度模型及其应用

本文在提出一种水电站水库优化调度准则的基础上,建立了考虑环境因素影响的水电站水库模糊优化调度模型,实例研究表明,所建模型是有效的、适用的。     

水库调度放水约束计算模型及其应用

根据水量平衡原理建立了推求满足水库下游河段用水的放水约束计算模型，并结合黄河干流水库实例进行求解，从而为江河水库联合调度和决策水库放水提供了可靠的依据．     

基于断面水质目标的水库生态流量泄放研究

河道上游水库闸坝在设计运行过程中,大部分未考虑河道下游的最小生态流量和环境流量需求,会影响河道的环境功能稳定.为此,以灌河鲇鱼山水库为例,利用MIKE21模型对三种不同方案进行模拟,模拟出能满足控制断面水质目标所需的环境流量,并结合基于Tennant法确定的河道最小生态流量,确定鲇鱼山水库的生态流量泄放方案.结果表明,...     

水库发电与供水的随机多目标动态规划模型与应用

本文通过对丹江口水库综合利用任务的分析,运用随机规划与多目标规划的基本理论和方法,建立了考虑面临时径流预报下丹江口水库发电及向外流域供水(南水北调中线方案)的随机多目标动态规划模型,并分析了长期平稳运行特性。计算得出,该库发电及供水两目标的非劣转换关系及相应多年平稳运行规则集合,通过实测分析,验证了模型的有效性和可靠性。     

POA算法在水库水沙联合调度中的应用研究

为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算法对模型进行求解。以三峡电站的实际数据为例进行了计算,结果表明模型得到的数据合理、计算速度快,为研究水库泥沙问题提供了重要依据。     

基于Multi-Agent协作强化学习的分布式发电系统的研究

随着可再生能源技术的飞速发展,风光互补分布式发电系统以其经济性和可靠性得到了越来越广泛的应用。文中提出了一种基于Multi-Agent的以能量管理为主要特征的分布式风光互补发电系统,将联合动作学习（JAL）模式作为多Agent的协作策略,并结合强化学习技术描述了多Agent协作学习的过程。以一个风光互补发电系统为例进行仿真,实验结果证明了这种方法的有效性。     

基于改进烟花算法的汾河水库优化调度模型研究

针对水库多目标优化调度问题,采用改进的烟花算法求解带自适应罚函数的水库多目标优化调度数学模型。针对传统烟花算法爆炸半径计算方法在算法运行后期可能出现最优烟花爆炸半径为零的问题,引入自适应动态爆炸半径以平衡算法在解空间的全局及局部搜索能力;针对传统烟花算法位移变异操作的不足,改进其位移变异操作,以提高算法局部搜索的多样性。以山西省汾河水库为例,考虑无引调水和引黄入汾两种情景,分别给出不同情景下汾河水库的调度方案。实例结果表明,模型优化后的各月缺水率平方和比实际降低了66.13%;水库年总发电量比实际发电量提高了22.39%;引黄入汾调水工程的建立可进一步综合提高汾河水库的供水效益和经济效益。