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基于遗传算法的水库调度优化模型设计1. 引言水资源是人类生存和发展的基础，而水库是重要的水资源调度和管理工具。
为了实现水库的有效调度，提高水资源利用效率，许多学者和研究人员提出了各种各样的优化模型。
其中，基于遗传算法的水库调度优化模型因其优越的搜索能力和全局优化能力而备受关注。
本文旨在设计一种基于遗传算法的水库调度优化模型，以实现对水库运行规则进行有效优化。
2. 研究背景2.1 水库调度问题在实际生产中，由于气象、降雨等因素不确定性以及供需矛盾等问题，对于水库运行规则进行合理设计和优化是一项具有挑战性的任务。
传统的方法多以经验为基础，缺乏系统性和科学性。
2.2 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程中生物遗传机制而发展起来的一类搜索、优化方法。
其通过模拟自然选择、交叉、变异等过程来搜索最佳解决方案。
3. 研究方法3.1 问题建模首先需要将水库调度问题建立为数学模型。
考虑到水库调度问题的复杂性，本文将考虑多目标优化问题，包括最大化水库蓄水量、最小化泄洪量、最小化调度成本等。
同时，还需要考虑到供需平衡、洪水控制等约束条件。
3.2 遗传算法设计基于问题建模的基础上，设计遗传算法来求解优化问题。
遗传算法包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评估等步骤。
其中，选择操作通过适应度函数来评估个体的适应度，并选择适应度较高的个体作为父代进行交叉和变异。
3.3 优化模型求解通过遗传算法求解优化模型，并得到一组较优的调度方案。
为了验证模型的有效性和鲁棒性，需要进行多次实验，并对实验结果进行统计分析。
4. 实验结果与分析通过对一实际水库进行调度方案设计并利用遗传算法求解得到了一组较优解。
与传统方法相比，基于遗传算法的水库调度优化模型在蓄水量和泄洪量方面均取得了显著改善。
同时，在供需平衡和洪水控制方面也取得了较好的效果。
5. 结论与展望本文设计了一种基于遗传算法的水库调度优化模型，并通过实验验证了模型的有效性和鲁棒性。
梯级水库群优化调度并行动态规划方法
王森;马志鹏;李善综;熊静
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2017(0)11
【摘要】针对动态规划方法求解梯级水库群优化调度易造成计算耗时长、求解效率低等缺点,提出了梯级水库群优化调度并行动态规划方法。
该方法将调度期内所有离散状态点组合计算求解作为父任务,采用Fork/Join多核并行框架将父任务分解为多个子任务进行并行化求解。
以西江干流梯级水库群长期发电优化调度为研究实例,在多核配置上验证所提方法的有效性。
计算结果表明,在4核并行环境下,最大加速比可达到3.84,大幅度缩减计算耗时,计算效率显著提升。
【总页数】4页(P204-207)
【关键词】梯级水库群;优化调度;多核并行;动态规划;Fork/Join
【作者】王森;马志鹏;李善综;熊静
【作者单位】珠江水利科学研究院;水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室;水利部珠江水利委员会技术咨询中心
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.1
【相关文献】
1.粗粒度并行自适应混合粒子群算法及其在梯级水库群优化调度中的应用 [J], 王森;马志鹏;李善综;熊静
2.梯级水库群优化调度并行自适应混沌整体退火遗传算法 [J], 王森;马志鹏;李善综;王凌河
3.基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度 [J], 王森;马志鹏;李善综;王凌河;熊静
4.梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法 [J], 王森;程春田;武新宇;李保健;
5.多层嵌套动态规划并行算法在梯级水库优化调度中的应用 [J], 蒋志强;纪昌明;孙平;王丽萍;张验科
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基于改进遗传算法的梯级水电站优化调度方法摘要随着能源问题的日益紧迫，水电站的调度与运营变得越来越重要。
梯级水电站具有复杂的水电耦合特性，同时受到多种不确定性因素的影响，如水流变化、负荷波动等。
优化梯级水电站的调度方法具有重要的现实意义。
本文针对梯级水电站的优化调度问题，提出了一种基于改进遗传算法的调度优化方法。
该方法从梯级水电站的实际调度运营考虑出发，综合考虑了水电调度相互耦合的影响，考虑了不同电站的优化特点，通过改进遗传算法对调度方案进行优化，得到最优的调度方案。
本文采用了实例验证该方法的可行性与有效性，结果表明，该方法能够有效提高水电站的发电效率，降低水电站的运营成本，具有实用价值。
AbstractKeywords: cascade hydropower station; optimization scheduling; improved genetic algorithm一、引言梯级水电站具有上下游电站之间水位相互制约的复杂的水电耦合特性和复杂的发电机组负荷响应特性，受到多种不确定性因素的影响，如水流变化、负荷波动等。
这些因素使得梯级水电站的调度问题变得十分复杂。
为了解决这一问题，不少学者和工程技术人员进行了深入的研究。
传统的调度方法往往基于规划、经验或试-and-error原则，具有计算复杂度高、求解速度慢等缺点。
如何建立简单、准确、高效的梯级水电站的调度优化方法，是解决梯级水电站调度问题的重要研究方向。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，具有强大的全局搜索能力，适用于复杂的优化问题。
针对梯级水电站调度问题，利用遗传算法进行调度优化已经得到了广泛的研究。
但传统的遗传算法存在着陷入局部最优解的问题，同时求解速度较慢。
本文针对该问题提出了一种基于改进遗传算法的调度优化方法，以期得到更优的调度方案，最终提高水电站的运营效率，降低运营成本。
本文的组织结构如下：第二部分对梯级水电站调度问题进行了分析；第三部分介绍了遗传算法及其改进方法；第四部分介绍了本文提出的基于改进遗传算法的梯级水电站调度优化方法；第五部分采用实例对该方法进行了验证；最后一部分对所做工作进行了总结，并对进一步研究进行了展望。
文章编号:1671-3559(2003)04-0344-03收稿日期:2003-06-15基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(59979020)作者简介:胡明罡(1975-),男,山东济南人,天津大学建筑工程学院,水利水电工程专业博士生。
基于遗传算法的梯级水库调度问题的研究胡明罡(天津大学建筑工程学院,天津300072)摘 要:采用实数编码遗传算法(FP ),对梯级水库进行独立的编码计算,结合各个水库不同的约束条件和调度要求,进行总体优化调度求解,这样可以避免动态规划解决此类问题时带来的“维数灾”,并且计算速度快,可以根据不同的情况进行实时计算。
关键词:遗传算法;优化调度;梯级水库中图分类号:T V73文献标识码:A遗传算法是模拟自然界生物进化与机制的求解问题的一类自组织、自适应的人工智能技术,是在人工进化中完全模拟自然遗传的机制进行优化传递的一种方法。
遗传算法相比于常用的动态规划求解方法最大的不同就在于求解过程的并行性,正因为遗传算法可以同步进行全局求解,所以也就避免了动态规划为了确定不同的状态和约束条件而产生的维数灾问题。
本文中利用遗传算法对黄河上游龙羊峡和李家峡水电站进行了优化调度计算,龙羊峡是以发电为主兼顾其它综合效益的大型水电站,李家峡是径流式发电电站,因此,两座电站的调节周期不同,龙羊峡是作长期调节,李家峡作短期调节[1-5],本文中对两座电站进行分别编码,然后同步求解总体最优,得出最终结果。
1 问题的描述目标函数是水库的年总发电量最大,公式表示如下:max (∑ni =1)α1Q 1iH 1i t 1+∑mj =1α2Q 2jH 2j t 2(1)由于两个库的调节周期不同,龙羊峡采用月调节,李家峡采用日调节,因此目标函数以不同时间段的和来分别表示,取总发电量的最大值为最终目标。
α表示电站的发电综合系数,根据实际情况取α=0185。
(1)水库水量平衡约束QX =Q +q总泄流量由发电流量Q 和弃水量q 组成。
基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化梯级橡胶坝调度优化是一个复杂而重要的问题，直接影响到水电站的发电效率和运行成本。
针对这一问题，改进遗传算法被广泛应用于调度优化问题的求解中，其具有全局搜索能力和自适应性。
本文将探讨基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化方法。
首先，我们需要了解梯级橡胶坝调度优化的背景和目标。
梯级橡胶坝是由多个水电站组成的复杂系统，不同水电站之间的水位、电量和供水需求等因素相互制约。
调度优化的目标是在满足供水需求的前提下，最大化发电效益，即在最短的时间内产生最大的电量。
改进遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，其基本思想是通过模拟遗传和进化过程，逐步搜索问题的最优解。
然而，在直接应用传统的遗传算法中，由于搜索空间的巨大和约束条件的复杂性，算法收敛速度较慢，且易陷入局部最优解。
因此，对于梯级橡胶坝调度优化问题，需要对遗传算法进行改进。
首先，针对梯级橡胶坝的调度特点，我们可以将优化问题分解为多个子问题，分别对每个水电站进行优化。
这样可以减小问题规模，使得遗传算法的搜索空间减小，提高算法的求解效率。
其次，我们可以引入改进的选择策略，以增加遗传算法的全局搜索能力。
例如，可以采用基于多目标优化的选择方法，通过评估解的多个指标（如发电效益和供水需求满足率）来选择优秀的个体。
这样可以保留更多可能为全局最优解的个体，避免陷入局部最优解。
此外，改进遗传算法中的交叉和变异操作也需要进行优化，以增强算法的自适应性。
可以采用自适应交叉和变异概率的方式，根据算法的收敛程度和种群的多样性自动调整交叉和变异的概率。
这样可以在早期加强算法的全局搜索能力，在后期则更加注重个体的优化。
最后，为了验证基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化方法的有效性，我们可以使用实际的调度数据进行仿真实验。
通过与传统的遗传算法、模拟退火算法等方法的对比，评估改进算法在求解梯级橡胶坝调度优化问题中的性能表现。
总结起来，基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化方法能够很好地解决复杂的调度问题，提高水电站的发电效率和运行成本。
