下载文档原格式
水能经济探究PSO 水库群联合供水优化调度应用王增欣【摘要】本文针对水库群供水优化调度问题，提出了基于粒子群优化算法的水库群联合供水优化调度模型，并将该算法的运用进行了案例分析，调度结果合理，可以更好的发挥库群的综合效益，并为求解高维、复杂的水库群供水提供了思路方法的借鉴。
【关键词】水库群；联合供水；优化调度；粒子群算法中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 浙江省杭州市 3111221、前言由于我国的地形特点，水资源分布不均匀导致人民面临着严重的缺水问题，因此如何合理高效的利用水资源是当前需要重点关注的问题，研究发现通过水库群联合水量优化调度可以更好的调配水资源，一直以来国内为学者都对其进行了深入研究，本文以某一水库群为例，对水库群联合供水优化调度中的粒子群算法进行研究。
2、水库群联合供水优化调度模型一般的水水库群以水量调度为主，如果使用经济指标去估计生态供水效益和农田灌溉效益，会比较困难。
因此，基于灌溉、工业和民用供水保证率和最大限度满足用水户需求，以工农业缺水量最小为目标，来进行优化，最终提高供水能力。
许多研究成果表明，以充分利用水资源为前提，根据水库自身的工程特性和水库入流的过程，构建库群联合优化调度问题的数学模型，包括目标函数与约束条件。
3、PSO 水库群联合供水优化调度模型首先把研究问题看作是计算个决策变量,,……，其中为调出水库的可调水量。
在满足各约束条件下以工农业缺水量最小为目标，将离散为若干点，每一个粒子即为各时段可调水量离散点组成的子集。
粒子在解空间中是朝向最优粒子飞行，并逐代进化，最终实现最优解。
基于PSO 的水库群联合供水优化调度模型实现过程如下：（1）初始化首先是勘察水库群规模，确定一个迭代次数，其他初始参数取一般经验值，并在满足各项约束条件范围的情况下对粒子群的位置与速度随机的进行初始化。
设t 为粒子群的空间维，则在t 维度内的状态向量为,,…。
（2）计算粒子适应度将水库群联合优化调度问题中的目标函数作为粒子群的适应度函数F(i)，其为每个粒子i 对应的个体极限值，计算初始粒子的约束条件，当所有的条件都同时的满足时再计算F(i)，若不同时满足则F(i)=0。
摘要在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。
常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。
本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。
根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。
在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。
本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。
最后,对本文进行了简单的总结和展望。
关键词：粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度目录摘要 (I)目录 (II)1.概述 (1)1.1引言 (1)1.2研究背景 (1)1.2.1人工生命计算 (1)1.2.2 群集智能理论 (2)1.3算法比较 (2)1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2)1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3)1.4粒子群优化算法的研究现状 (4)1.4.1理论研究现状 (4)1.4.2应用研究现状 (5)1.5粒子群优化算法的应用 (5)1.5.1神经网络训练 (6)1.5.2函数优化 (6)1.5.3其他应用 (6)1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6)2.粒子群优化算法 (8)2.1基本粒子群优化算法 (8)2.1.1基本理论 (8)2.1.2算法流程 (9)2.2标准粒子群优化算法 (10)2.2.1惯性权重 (10)2.2.2压缩因子 (11)2.3算法分析 (12)2.3.1参数分析 (12)2.3.2粒子群优化算法的特点 (14)3.粒子群优化算法的改进 (15)3.1粒子群优化算法存在的问题 (15)3.2粒子群优化算法的改进分析 (15)3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17)3.3.1 QPSO算法的优点 (17)3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18)3.4 PSO仿真 (19)3.4.1 标准测试函数 (19)3.4.2 试验参数设置 (20)3.5试验结果与分析 (21)4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22)4.1支持向量机 (22)4.2最小二乘支持向量机原理 (22)4.3基于粒子群算法的最小二乘支持向量机的参数优化方法 (23)4.4 仿真 (24)4.4.1仿真设定 (24)4.4.2仿真结果 (24)4.4.3结果分析 (25)5.总结与展望 (26)5.1 总结 (26)5.2展望 (26)致谢 (28)参考文献 (29)Abstract (30)附录 (31)PSO程序 (31)LSSVM程序 (35)1.概述1.1引言最优化问题是在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使得系统的某些性能指标达到最大或者最小。
基于Spark的粒子群算法并行编程及其在水库调度中的应用目录目录1 绪论 (1)1.1 课题背景和意义 (1)1.2 相关技术国内外研究现状 (1)1.2.1 并行编程模型的研究现状 (1)1.2.2 水库调度系统研究现状 (2)1.3 研究内容 (2)1.4 论文组织结构 (3)2 相关技术与基本理论 (5)2.1 Spark相关技术 (5)2.1.1 Spark大数据处理框架 (5)2.1.2 Spark核心思想 (6)2.1.3 Spark工作原理 (7)2.1.4 HDFS分布式文件系统 (9)2.2 算法并行化技术 (10)2.2.1 并行算法编程模型 (10)2.2.2 并行算法设计方法 (11)3 黑河流域水库群多目标优化调度分析 (13)3.1 水库群多目标优化调度简介 (13)3.2 黑河流域水资源问题分析 (13)3.3 黑河流域水库群调度多目标优化调度问题的转化 (14)3.3.1 多目标转化为单目标的方法 (14)3.3.2 黑河流域水库群多目标优化调度问题求解 (14)4 基于Spark与粒子群算法的水库群优化调度求解 (17)4.1 粒子群算法并行性分析 (17)4.2 基于Spark的粒子群算法并行化实现 (18)4.2.1 基于Spark平台并行编程的步骤 (18)4.2.2 基于Spark平台的粒子群算法并行化实现 (19)4.3 基于Spark的水库群优化调度系统环境搭建与数据存储 (23) 4.3.1 Spark大数据计算框架环境搭建 (23)4.3.1.1 Spark集群构建 (23)4.3.1.2 Spark部署模式 (25)4.3.2 黑河流域数据准备与存储 (29)4.3.2.1 数据准备 (30)4.3.2.2 数据存储 (32)4.4 水库群多目标优化调度系统运行结果 (37)4.4.1 任务提交及结果展示 (37)4.4.2 利用SparkSQL查询调度结果 (38)4.5 水库群多目标优化调度系统性能测试 (40)4.5.1 串行程序并行化后的性能测试 (40)4.5.2 在Spark平台运行的并行程序性能测试 (40)5 基于Spark的水库群多目标优化调度系统应用平台开发 (43) 5.1 应用平台需求概述 (43)I西安理工大学硕士学位论文II 5.2 应用平台设计 (43)5.2.1应用平台软件模块结构 (43)5.2.2 应用平台软件模块设计 (44)5.3 应用平台典型界面展示 (48)6 总结与展望 (53)6.1 总结 (53)6.2 展望 (53)致谢 (55)参考文献 (57)绪论1 绪论1.1 课题背景和意义随着互联网的迅猛发展，各个行业所产生的数据呈现出一种爆炸式增长的趋势，对这些不同结构的数据进行收集和处理成为各领域亟待解决的问题，催生了“大数据”技术的出现。
基于粒子群优化算法的调度问题研究一、引言调度问题是一类重要的组合优化问题，在实际生产和运输等领域具有广泛的应用。
如何高效地对任务进行调度，以提高作业效率和资源利用率，一直是研究者关注的焦点。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界鸟群觅食行为的启发式优化算法，已被广泛应用于解决各类优化问题。
本文旨在探讨基于粒子群优化算法的调度问题研究，并分析其特点和优势。
二、粒子群优化算法概述粒子群优化算法是通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的协同行为，寻找问题的最优解。
算法的基本思想是：每个潜在解被看作是一个粒子，粒子通过不断调整自身的速度和位置来搜索最优解。
通过学习和交流，粒子们逐渐趋向全局最优解，从而实现优化目标。
三、基于粒子群优化算法的调度问题研究方法调度问题的核心是将任务分配给资源，并合理安排任务的执行顺序。
基于粒子群优化算法的调度问题研究方法通常包括以下步骤：1. 问题建模：将调度问题抽象成数学模型，明确问题的目标函数和约束条件。
例如，可以定义作业的加权延迟时间作为目标函数，同时考虑机器的可用性和资源约束。
2. 粒子初始化：随机生成一组初始粒子，每个粒子对应一个潜在解。
粒子的位置表示任务的分配情况，速度表示任务调度的优先级。
3. 适应度评估：计算每个粒子的适应度值，即目标函数在当前解的取值。
适应度值越小表示解越接近最优解。
4. 速度和位置更新：根据当前粒子的位置和速度，通过迭代更新粒子的速度和位置。
速度更新包括对自身历史最优解和全局最优解的引导，位置更新采用线性加权和约束处理。
5. 终止条件判断：设定终止条件，例如达到最大迭代次数或目标函数值足够小。
6. 结果分析：根据最终收敛的粒子群，得出调度问题的最优解。
对解的有效性进行评估和实验验证。
四、基于粒子群优化算法的调度问题研究应用案例基于粒子群优化算法的调度问题研究已经在多个领域获得了成功应用。
1. 生产调度问题：在制造业中，通过合理安排生产任务的执行顺序和资源的分配，可以最大限度地提高生产效率。
扬州大学物理科学与技术学院本科生毕业设计论文课题：粒子群优化算法作者：张雷学号： 050702156 专业：电子信息科学与技术指导教师：朱海梅二零零九年五月十五日摘要近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。
粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy 和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。
它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。
由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。
PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。
在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。
每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。
一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。
追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。
因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。
PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。
粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。
关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , the present condition and some applications of the algorithms are introduced , and the possible research contents in future are also discussed.PSO is a population-based optimization technique proposed firstly for the aboveunconstrained minimization problem. In a PSO system, multiple candidate solutions coexist and collaborate simultaneously. Each solution called a ‘‘particle’’, flies in the problem search space looking for the optimal position to land. A particle, as time passe s through its quest, adjusts its position according to its own ‘‘experience’’ as well as the experience of neighboring particles. Tracking and memorizing the best position encountered build particle_s experience. For that reason, PSO possesses a memory (i.e. every particle remembers the best position it reached during the past). PSO system combines local search method(through self experience) with global search methods (through neighboring experience), attempting to balance exploration and exploitation.Abstract Particle Swarm Optimization Algorithm is a kind of auto-adapted search optimization based on community.But the standard particle swarm optimization is used resulting in slow after convergence, low search precision and easily leading to local minimum. A new Particle Swarm Optimization algorithm is proposed to improve from the initial solution and the search precision. The obtained results showed the algorithm computation precision and the astringency are improved, and local minimum is avoided. The experimental results of classic functions show that the improved PSO is efficientand feasible.Key words ：particle swarm optimization algorithms ; unconstrained minimization problem;the bestposition;global search methods; the search precision目录一．引言二．PSO算法的基本原理和描述（一）概述（二）粒子群优化算法（三）一种改进型PSO算法——基于遗传交叉因子的粒子群优化算法简介1 自适应变化惯性权重2 交叉因子法（四） PSO与GA算法的比较1 PSO算法与GA算法2 PSO算法与GA算法的相同点3 PSO算法与GA算法的不同点三．PSO算法的实现及实验结果和仿真（一）基本PSO算法（二）算法步骤（三）伪代码描述（四）算法流程图（五）六个测试函数的运行结果及与GA算法结果的比较四结论五. 致谢六．参考文献一、引言混沌是一种有特点的非线形系统，它是一种初始时存在于不稳定的动态状态而且包含着无限不稳定时期动作的被束缚的行为。
混沌变异粒子群算法在水库供水调度规则制定中的应用韩靓靓【摘要】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。
%In thepaper,optimization dispatching model with high reservoir water supply guarantee rate and less water deficiency variation as targets is established aiming at reservoir water supply dispatching problems based on dispatching chart rules.Meanwhile,the convergence rate of particle swarm optimization algorithm is slowed down by applying chaotic variation.When algorithm evolutionary stagnation steps are greater than stagnation step threshold,20% particles thereof are randomly selected for chaotic variation operati on.The originally gathered particle swarms are ‘dispersed’to reach the purposes of increasing population diversity and avoiding premature convergence.The algorithm is introduced into the dispatching chart acquisition.Baishi Reservoir is adopted as an example for obtaining the reservoir dispatching chart meeting all water consumption guarantee rates.The feasibility of the method is verified.【期刊名称】《中国水能及电气化》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】5页(P49-53)【关键词】水库;调度规则;粒子群算法;混沌变异【作者】韩靓靓【作者单位】辽宁省水利水电勘测设计研究院，辽宁沈阳 110006【正文语种】中文【中图分类】TV697.1水库是水资源系统重要的组成部分，其调度运行与管理的合理性和科学性，决定着水库能否发挥其最大的效益。
基于粒子群算法的水电站水库优化调度方法发布时间：2022-05-31T05:26:58.490Z 来源：《新型城镇化》2022年11期作者：宋征祥蔡祥管念华[导读] 在研究水电站水库优化调度方法过程中，研究的重点就在于改进水电站水库优化调度的模型，从而使调度模型能够更好地反映水电站水库的实际情况[1]。
杭州华辰电力控制工程有限公司浙江省杭州市 310000摘要：传统的水电站水库调度算法复杂，计算时间长，并且得出的调度方案仍有缺陷，为此，提出基于粒子群算法的水电站水库优化调度方法。
设计基于粒子群算法的新的水电站水库优化调度方法，在建立水电站水库优化调度模型的基础上，使用粒子群算法，对调度模型进行优化计算，以得出最优的水电站水库优化调度方案。
最后的实验结果表明，设计的优化调度方法，对比传统方法更具优势，计算效率大大提高，能够得出最优的优化调度方案。
关键词：粒子群算法；水电站调度；优化调度；水库调度；中图分类号:G642 文献标识码:A0引言在研究水电站水库优化调度方法过程中，研究的重点就在于改进水电站水库优化调度的模型，从而使调度模型能够更好地反映水电站水库的实际情况[1]。
传统的调度算法计算复杂，且耗时长，并且得出的调度方案并不能满足实际的需求，仍有部分缺陷[2]。
为此，本文提出了基于粒子群算法的水电站水库优化调度方法。
本文设计了基于粒子群算法的、水电站水库新型改进调度方案，在建立水电站水库优化调度模型的基础上，使用粒子群算法，对调度模型进行优化计算，分析取得最佳的水电站水库优化调整策略。
最后的实验结果表明，设计的优化调度方法，对比传统方法更具优势，计算效率大大提高。
并且在此基础上，本文研究模型求解的最优化方法，实现了得出最优的优化调度方案。
1基于粒子群算法的水电站水库优化调度方法设计1.1建立水电站水库优化调度模型本文以水电站和发电型水库为主要讨论目标，设立水电站水库的优化调度模型。
优化调度的目标就是使发电收益达到最大值[3]，为此，相应的计算公式表示为：在上述公式中，不等式左边表示的是的最小出力参数，右边表示的是的最大装机容量参数。
数学建模校内竞赛论文
论文题目：基于粒子群算法的水库群联合优化调度问题
2013-07-18
基于粒子群算法的水库群联合优化调度问题
摘要
由于水库在水资源的优化配置中发挥着重要的作用，本文基于粒子群算法建立了水库群联合调度的优化模型，使得它们在保证安全运行的基础上发挥最大的“群体”效应。
针对问题一，由于本题是关于各级枢纽电站的统一优化调度问题，具有非线性、离散性等特点。
本文采用基于群体智能的启发式全局搜索算法——粒子群（Particle Swarm Optimization）算法，通过更新粒子的个体最优解和全局最优逐渐向全局最优靠近。
而在枢纽电站的寻求全局最优解的时候，容易陷入局部最优（pBest)的陷阱当中，而本文运用的PSO算法能够有很多措施可以避免它，而找到全局最优（gBest）本文在构造库容—水位的关系时，运用SPSS进行了回归分析，得出了关于水位的回归函数。
在本文构建水库联合调度优化模型，以嘉陵江上的利泽，渭沱，草街和井口作为水库阶梯分析其在各个约束条件下的发电量最大值优化。
发现在仅考虑本段优化的条件下，得到一年之内的最大发电电量为35.63亿千瓦时，相对常年平均发电电量29.016亿千瓦时增长近21.8%。
得到了最优化调度的水位和流量关系。
针对问题二，运用第一题中的模型，考虑上游枢纽对第一级阶梯的入库流量的影响，考察枯水期时，分析得出上游枢纽电站对于枢纽工程的影响程度。
得到最优化调度的流量水位关系。
针对问题三，考虑梯级水库的正常蓄水位的提高和水轮机效率对联合调度的影响，运用第一题中得到的模型，考虑正常蓄水位提高0.5米，水轮机效率提高10%的工作效率情况下的最优化水位流量调度关系，分析每个水电站对于正常蓄水位和水轮机效率的灵敏度，并且分析得出其中的影响因素。
关键词：粒子群算法（PSO） SPSS回归分析水库群联合调度优化
一问题重述
随着水资源的不断开发利用，往往在一条河流上或一个流域内建成一批水库，形成了一个水库群。
原有的单库分散调度的方式不利于流域内水利综合效益的发挥。
水库群的形成，改变了原来单库或少库的水力条件，各水库之间存在相互影响，这就需要站在全流域的高度，采取联合调度的方式，开展水库群优化调度，让它们在保证安全的基础上发挥最大的“群体”效益。
重庆市已建成投产的水电站:涪江渭沱航电枢纽工程、涪江富金坝航电枢纽工程、嘉陵江草街航电枢纽工程；以及在建的水电站: 嘉陵江利泽航运枢纽工程、嘉陵江井口航电枢纽工程等。
综合考虑水资源利用，在站内优化调度的基础上实施嘉陵江(重庆段)水库(发电)联合优化调度，将草街枢纽及嘉陵江上下游梯级电站纳入统一优化调度，根据来水水情和负荷情况，考虑航运用水要求，优化协调各级枢纽电站问的负荷分配，合理化控制水位，尽可能使流域电站在最优流量区运行，有效解决不同来水条件下的航运和发电等问题，最大限度节约一次能源，优化航运和发电效益。
现需要解决以下问题：
1、综合考虑各种约束条件，以总出力最大为目标函数建立井口、草街、渭沱、利泽航电枢纽工程联合优化调度模型，设计并实现你的算法，参考附件数据计算最大出力和年发电量，并同实际发电量进行比较。
2、利用模型定量分析富金坝和在利泽上游修建大型枢纽工程对联合调度的影响。
3、利用模型定量分析提高正常蓄水位和水轮机功率对联合调度的影响。
二模型的假设
1、假设水头损失忽略不计，即净水头等于毛水头。
2、假设各水库一月份的初始水位为正常蓄水位。
3、假设下游水库的入库流量为上游直接汇入该水库的各水库出库流量之和。
4、假设水电站的引用流量为其出库流量。
三符号说明
四模型的建立与求解
4.1针对问题一
4.1.1问题一的分析
题目要求以总出力最大为目标函数，考虑各种约束条件建立对四个梯级水电站的联合优化调度模型，这是一个具有非线性、离散性特点的复杂优化模型，不适合用动态规划、逐步优化等经典的算法。
因此本文采用模拟进化算法中的粒子群（PSO）算法进行求解，它利用群体优势，在没有集中控制、不提供全局模型的前提下来寻找复杂问题的解决方案，具有健壮性、灵活性、高效性等优点。
因此，本题的求解思路是：
4.1.2 建立目标函数
水电站的出力公式为9.81N QH η=，其中Q 为引用流量；H 为净水头，根据
假设不考虑水头损失，则H 为毛水头；η为水轮发电机组的总效率，一般为0.70～
0.90，在本题中设定为0.8。
考虑到引用流量Q 受到水轮机额定流量r Q 和出库流量o Q 的限制，因此：
min[,]r o Q Q Q =
（4-1-1）
则水库群总出力为：
4
4
k 1
1
9.81k k k k N N Q H η
====∑∑
（4-1-2）
其中k=1,2,3,4分别指代利泽水电站，渭沱水电站，草街水电站和井口水电站。
建立的目标函数为：
()Y Max N =
（4-1-3）
本文以水位x 为决策变量。
4.1.3 设定约束条件
根据相关的水利资料，一般水电站应满足以下几个约束条件： （1）水库水量平衡约束：
(t 1)()[()()]k k Ik Ok V V t Q t Q t t +=+-⨯∆
（4-1-4）
其中，()k V t 代表k 号水库在t 时刻的库容；I Q 为入库流量；O Q 为出库流量。
首先，为了得到库容V 与水位x 之间的关系，本文利用SPSS 软件对二者进行拟合，以井口水电站为例： 由附件材料的数据表4.1：。
