水资源系统管理的广义保证率与多目标模糊优化

综述了水资源系统管理可靠性研究现状,指出水资源系统管理中存在着两种不确定性——随机性和模糊性.从一般情况出发,在同时考虑随机性与模糊性的基础上,提出了广义保证率概念、定义及其分析计算方法,并用多目标模糊优选随机动态规划(MOFOSDP)模型研究了一类带广义保证率目标的水资源系统运行管理多目标优化问题.实例计算结果表明,提出的带广义保证率目标的MOFOSDP模型合理可行,优于传统方法.     

水资源多目标多阶段模糊优选理论与技术

本文提出多目标递推矩阵新概念,建立水资源系统多目标模糊优选动态规划理论,模型与技术。提出用模糊集方法建立目标权重。最后给出一个算例。     

系统动力学-多目标规划整合模型在秦皇岛市水资源规划中的应用

应用系统动力学-多目标规划整合模型对秦皇岛市城市水资源利用结构进行了优化研究,首先预测秦皇岛市在以1999年为基准年,不进行结构调整状态下的总体发展趋势,从中获取有关水资源的供需信息,然后进行水资源利用结构分析,找出存在的问题,据此进行城市总体结构和水资源利用结构的优化研究,获得了秦皇岛市区水资源利用规划方案;将所得规划结果输入系统动力学模型,对规划方案实施后的社会、经济和环境后果进行了合理预测.     

朝阳市水资源优化配置研究

对水资源随时间变化的效益系数运用模糊动态AHP法计算,在此基础上对区域水资源优化调配方案利用区间数线性规划法确定,然后以朝阳市为例验证了模型的可靠性与仿真性能。结果显示:在水资源优化配置中基于模糊动态AHP法的计算模型具有较高的模拟精度与适应性,该模型取得了理想的计算效果;可为促进区域水资源可持续利用与优化配置提供新的方法和思路。     

京津唐地区水资源大系统供水规划和调度优化的递阶模型

应用大系统递阶分析的原理和方法,针对京津唐地区水资源大系统供水规划和调度问题,建立了京津唐地区水资源大系统供水规划和调度优化三级递阶模型和三层递阶模拟模型.提出模拟技术和优化方法相结合的求解方法,并应用该模型对2000、2020水平年近40个组合方案进行运算,对其中较好的20个方案运用所建立的京津唐水资源规划决策支持系统进行多目标综合评价和按优排序,并提出了具体建议.     

基于宏观经济的区域水资源多目标集成系统

将区域水资源规划纳入宏观经济范畴,阐述了基于宏观经济的区域水资源系统的概念,并以此为基础,建立了区域水资源规划多目标集成系统。该系统以宏观经济子模型及其它子模型为基础,并在多目标分析模型中集系统要素为一体,形成系统的总控模型。该系统还集预测、模拟、优化及决策分析等功能为一体,以建立一个完善的区域水资源规划分析系统。     

抽水灌溉系统站库联合优化调度数学模型

为解决我国南方岗地多级抽水灌溉系统灌溉保证率偏低、系统中工程效益发挥差等问题,以一具体灌溉系统为例,用系统分析的方法建立了大系统站库联合优化调度数学模型.模型中将多维动态规划模型与模拟模型等优化技术相结合,巧妙地解决了灌溉水量时、空协调优化调度问题.实例表明:该模型的应用能充分发挥系统中各骨干工程的作用,提高系统的灌溉保证率.模型为提高类似灌溉系统的灌溉效益提供了新的研究途径.     

梯级水库优化调度的有后效性动态规划模型及应用

建立了梯级水库在洪水期间发电调度的优化模型,由于含有河道洪水演进方程,该模型成为一类有后效性的动态规划模型.提出了两种新的解法——多维动态规划近似解法与有后效性动态规划逐次逼近算法.实例研究表明:这两种解法可行,结果合理,特别是逐次逼近算法计算更快速,是求解这类问题的有效的方法.     

复杂系统模糊模式识别动态规划模型研究

将模糊识别集合算子和非结构决策分析方法引入模糊动态规划中,推导出了两种求解复杂系统多目标多阶段决策问题的方法:级别特征值最小法和阶段模糊识别递推法。这两种方法具有不同的递推方程,可以应用于不同的情况,从而形成了模糊模式识别动态规划模型。此模型可以有效地获取和集成决策者的经验知识和偏好。此模型已应用到实践中,并取得良好效果。     

水电站水库群模糊优化调度模型与目标协调－模糊规划法

利用大系统和模糊数学规划理论与方法,分析和探讨了水电站水库群模糊优化调度问题,建立了水电站水库群模糊优化调度模型,提出一种目标协调-模糊规划(IB-FP)法.理论分析和实例计算表明,所建立的模糊优化调度模型和提出的IB-FP法是可行和有效的.     

Optimal water and waste load allocation in reservoir–river systems: a case study

In this paper, a new methodology is developed for optimization of water and waste load allocation in reservoir–river systems considering the existing uncertainties in reservoir inflow, waste loads and water demands. A stochastic dynamic programming (SDP) model is used to optimize reservoir operation considering the inflow uncertainty, and another model called PSO-SA is developed and linked with the SDP model for optimizing water and waste load allocation in downstream river. In the PSO-SA model, a particle swarm optimization technique with a dynamic penalty function for handling the constraints is used to optimize water and waste load allocation policies. Also, a simulated annealing technique is utilized for determining the upper and lower bounds of constraints and objective function considering the existing uncertainties. As the proposed water and waste load allocation model has a considerable run-time, some powerful soft computing techniques, namely, Regression tree Induction (named M5P), fuzzy K-nearest neighbor, Bayesian network, support vector regression and an adaptive neuro-fuzzy inference system, are trained and validated using the results of the proposed methodology to develop real-time water and waste load allocation rules. To examine the efficiency and applicability of the methodology, it is applied to the Dez reservoir–river system in the south-western part of Iran.     

A dynamic programming model for optimal planning of aquifer storage and recovery facility operations

Aquifer storage recovery (ASR) is an innovative technology with the potential to augment dwindling water resources in regions experiencing rapid growth and development. Planning and design of ASR systems requires quantifying how much water should be stored and appropriate times for storage and withdrawals within a planning period. A monthly scale planning model has been developed in this study to derive optimal (least cost) long-term policies for operating ASR systems and is solved using a recursive deterministic dynamic programming approach. The outputs of the model include annual costs of operation, the amount of water to be imported each month as well as the schedule for storage and extraction. A case study modeled after a proposed ASR system for Mustang Island and Padre Island service areas of the city of Corpus Christi is used to illustrate the utility of the developed model. The results indicate that for the assumed baseline demands, the ASR system is to be kept operational for a period of 4 months starting from May through August. Model sensitivity analysis indicated that increased seasonal shortages can be met using ASR with little additional costs. For the assumed cost structure, a 16% shortage increased the costs by 1.6%. However, the operation time of ASR increased from 4 to 8 months. The developed dynamic programming model is a useful tool to assess the feasibility of evaluating the use of ASR systems during regional-scale water resources planning endeavors.     

水库长期优化调度的可持续性模型初探

在水资源可持续利用思想指导下,建立了水库可持续长期优化调度模型.该模型以包含经济、社会、环境效益的综合效益最大化作为目标函数,在满足各种约束条件下协调当代与后代的用水需求.文中同时提出了分层模糊多目标动态规划法作为模型求解的一条途径.实例计算表明,该模型在一定程度上能够为水库可持续利用提供令人满意的决策方案.     

一种新的优化灌溉制度算法——自由搜索

应用现有典型算法求解灌溉制度优化设计模型时,由于各种算法本身存在着不足,可被接受的模型最优解往往不能够被成功搜索到。自由搜索(Free Search,FS)是一种新的优化算法,对其进行了适当改进,针对灌溉制度优化设计模型实例,在不同的可供水量下,应用FS算法对该模型进行求解。结果表明,FS算法表现出良好的稳健性和收敛性;与以往的动态规划逐次逼近法(DPSA)、遗传算法(GA)及混沌算法(CA)对该实例的寻优结果相比,FS算法提高了寻优精度。FS算法原理简单,操作简便,是一种较好的优化灌溉制度的新方法。     

干旱半干旱地区的灌溉供水评价方法探讨

供水评价是流域水资源规划的重要组成部分,本文根据供水评价的内涵,重新讨论了干旱半干旱地区农业灌溉供水的评价指标,通过引入灌溉用水和作物产量的关系和模糊数学的概念,提出了对农业灌溉供水的模糊评价方法.     

灌溉水库水资源综合利用的多目标决策模型

以湖南龙源水库为例,应用系统分析方法,建立了以灌溉为主综合利用水库优化续建规划和调度运用的大系统多目标决策模型,并提出用带有变动惩罚项的动态规划法求解多目标动态规划模型.实例研究表明:数学模型和求解方法是可行的,优化调度所取得的效益是显著的.