综合利用水库优化调度决策支持系统

以石头河水库为例,应用决策支持系统原理,阐述了综合利用水库优化调度决策支持系统设计的原理和方法,并开发研制了石头河水库优化调度决策支持系统.该系统集成了数据采集与传输、数据库管理、水文预报、用水计划编制、兴利调度计划编制、度汛计划编制、实时兴利调度、实时防洪调度、水库优化调度和系统维护10个子系统.     

水电站水库优化调度研究的若干进展

从单一水库优化调度、水库群优化调产时洪水预报三个方面,阐述了水电站水库优化调度研究的进展。     

水库排沙调度优化模型

在分析水库排沙调度机理的基础上建立了水库排沙调度优化模型,以遗传算法作为寻优算法,并用BP神经网络拟合一维水沙数学模型计算成果的方法简化了泥沙淤积计算,使得所建模型得以有效求解。以三峡水库为例进行优化,结果表明,利用所建立的模型和求解方法可以有效优化三峡水库的排沙调度,在保证淤积不增多的基础上大大增加了发电效益。     

人工免疫系统在梯级水库群短期优化调度中的应用

免疫起源于抗感染的研究,是一种机体识别和排斥抗原性异物的生理功能。现代仿生技术将免疫应用到解决非线性优化问题中,形成了独特的人工免疫系统(AIS),AIS用抗体代表问题的可行解,用抗原代表问题的约束条件和目标函数,采用期望繁殖率来定义父体选择的概率进行随机搜索全局最优解。将AIS应用到梯级水库群短期(日)优化调度的研究中,经过对某梯级水库群的仿真计算,认为其结果是合理和可实际应用的。     

改进微粒群算法在梯级电站长期优化调度中的应用

微粒群算法是一种简洁高效的智能优化算法，但基本算法容易陷入局部最优，并且搜索精度不高。本文在基本算法的基础上引入锦标赛选择机制和自适应惯性权重因子，提出了改进微粒群算法（MPSO）。将MPSO算法应用到黄河上游梯级电站的长期调度中，并与动态规划法和基本算法的调度结果相比较。实例表明了MPSO算法的有效性和可靠性，从而为梯级电站水库（群）长期优化调度提供了一种新的、有效的优化方法。     

淮河流域大型水库联合优化调度的动态规划模型解

淮河流域暴雨洪水频繁,常常遭遇恶劣雨型的组合。为使大型水库群在大范围暴雨洪水期间综合效益达到最优,采用动态规划模型求解淮河流域大型水库群的联合优化调度问题,利用国产曙光１０００巨型计算机的高速度和大容量的优势,解决了优化中的“维数灾”和“网格灾”问题,给出了淮河流域９个大型水库联合优化调度模型极效地提高了防洪水库的利用率。     

洋河水库防洪实时优化调度模型研究

针对河北省洋河水库特点,建立了有模糊约束条件的防洪优化调度模型,提出了含变动罚函数的离散微分动态规划法,给出了模糊防洪库容计算公式。由成果分析表明,所提模型与方法是可行和实用的。     

遗传算法在水电站优化调度中的应用

将遗传算法用于求解水电站优化调度问题。与经典优化算法不同的特点在于,遗传算法是从多个初始点开始寻优,沿多路径搜索实现全局或准全局最优。计算过程中不需要存储状态或决策变量离散点,大大减少了计算机内存,不必求导运算,编程简单,是一种有效的自适应随机搜索算法。     

基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析

由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。     

相遇蚁群算法在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。     

蚁群算法与遗传算法融合及其在边坡临界滑动面搜索中的应用

临界滑动面搜索是边坡稳定性分析中一项非常重要的内容。相对于圆弧滑动面的确定,只需要圆心和半径3个未知量,非圆弧滑面的确定则需要找出若干个控制点,是一个多维空间的优化问题。非圆弧滑动面优化搜索问题相当复杂,常规优化算法往往达不到要求。改进了蚁群算法,使其具备在连续空间的搜索能力,并与遗传算法融合,形成优势互补,克服了遗传算法的无反馈能力导致无用的冗余迭代、求解效率低以及蚁群算法初期信息素匮乏导致算法速度慢的不足。通过与商用软件GEO-SLOPE的算例求解结果对比,来说明本算法的有效性。     

基于蚁群算法的严格最大剩余推力临界滑动面搜索

临界滑动面搜索一直是边坡稳定性分析中十分重要的课题,由于极限平衡法具有理论简单,易于被工程师掌握的优点,因此,仍在工程应用中占主导地位。剩余推力法是国内学者提出的一种简单实用且有较高精度极限平衡法,已被纳入国家规范。针对目前剩余推力法条间力假设简单,只考虑了力的平衡而忽略力矩平衡的缺点,通过Spencer法迭代构造了严格剩余推力法边坡临界滑动面搜索优化的模型,并结合蚁群算法搜索出了最大的剩余推力相应的临界滑动面。该模型具有精度高,收敛快的特点。最后给出的两个算例与传统的蚁群算法直接搜索安全系数最小得到的结果做了比较,表明了本文方法的正确性。     

有限供水条件下水库和田间配水整合优化调度

针对多水源多作物灌区,研究有限供水条件下灌区优化配水问题。模型中既考虑水库优化调度,又考虑田间优化配水。模型思路:根据灌区水土资源分布状况,将全灌区划分为多个子区,每个子区种植有若干种作物。如果把每个子区每种作物所在的田块看作一个土壤水库,则可采用水库群调度的方法研究这类灌区优化配水问题,文中采用的是优化控制方法。为了证明模型的正确性,同时建立了3个模型。模型1:既不考虑水库优化调度又不考虑田间优化配水;模型2:只考虑水库优化调度;模型3:只考虑田间优化配水。实例计算表明,整合调度模型能产生较多的效益(特别在干旱年份),优化控制方法计算性能良好。     

多维连续参数的随机试验蚁群算法优化反演分析

针对一般蚁群算法难以求解优化反演中的多维连续参数优化问题,借鉴进化思想,提出随机试验蚁群算法求解多维连续参数全局优化问题的方法。该方法主要运用随机试验求出每个参数的任一水平对目标函数的影响度,以此影响度为蚂蚁选择下一个参数水平的能见度,从而确定参数水平被选中的概率。同时考虑到当参数被划分的水平很多时目标函数收敛较慢的缺点,提出用方差分析法来确定参数的水平对目标函数的影响是否显著,将对目标函数影响不显著的参数水平其信息素设置为很小的值,从而加速目标函数的收敛。通过对一个岩土工程优化实例,表明了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的含水层参数识别方法

根据渗流场的水头和流量观测数据,建立了基于蚁群算法的地下含水层参数识别方法,含水层参数识别反问题的不适定性由解的不唯一性和不稳定性所表征。与传统的基于梯度的优化方法相比较,对于参数识别反问题蚁群算法能够收敛到全局最优解。为了将蚁群算法引入到参数识别反问题,介绍了一些数值算例,并且将参数识别结果与数值模拟结果进行了比较。研究表明,所提出的参数识别方法具有鲁棒性、全局收敛性和抗观测噪音的能力。     

一种求解旅行商问题的改进蚁群算法

蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解,存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题,在基本蚁群算法的基础上,从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进,引入信息素平滑机制,以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明:改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性,能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。     

基于RAGA的供水库群水资源配置模型研究

针对动态规划在供水库群优化调度中存在"维数灾",且难以获得真正最优解这一缺点,将改进的加速遗传算法应用到供水库群的水资源优化配置之中。在加速遗传算法中,嵌入局部搜索,以加强算法的全局寻优能力。以库群间的水利联系为线索,设计了相应的算法框架,并提出了供水策略区间的概念。为了体现该算法的优越性,以二个串联供水水库的水资源优化配置为例,选用该方法与基于动态规划的轮库迭代法进行比较研究。结果表明该方法合理可行、收敛速度快,有一定的实用性。     

分时电价下多用途水库的运用方式研究

提出了考虑丰枯、峰谷分时电价因子的多用途水库水电站优化调度模型,并应用遗传算法求解.通过四川省紫坪铺水库的运用研究表明,是否考虑分时电价对水库的运用方式会产生较大影响.分时电价调度模型可使电站可靠出力提高,能够达到水资源合理利用,有利于调节水电站开发,并能较好地协调发电与供水矛盾,具有推广应用价值.