基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度

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。

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。

关于水库兴利优化调度探析水库兴利优化调度是指在水库安全、稳定运行的前提下，通过分析水文、气象、农业、工业、城市用水等因素，科学合理地制定防洪调度、发电调度、灌溉调度、供水调度等，为国民经济发展和人民生活所需提供各种水文、水利服务的过程。

1. 提高综合利用效率水库作为水利工程的一种，除了用来调节水量、防洪灾以外，还可以进行发电、灌溉、供水等多种用途，在满足上游人民农业生产、实现水电能源开发和下游城市水生活用水等多种需要的同时，通过水库兴利优化调度，可以实现水资源的高效利用，提高水库的综合利用效率，为经济的发展提供更多的动力。

2. 保护环境资源由于水库的建设，会对环境造成一定的影响。

如果不能实施合理的资源利用，不仅会浪费水资源，还会危害河流、湖泊、湿地等自然资源。

因此，水库兴利优化调度可以通过减少水库的过度蓄水和减少水库的放水流量，使得水环境恢复自然平衡，保护环境资源。

3. 促进地区经济发展水库兴利优化调度不仅能够保障上下游地区的生产生活用水，还能够带动沿线地区的经济发展。

对于水电站而言，自然流域具有形成水电能源枢纽的条件，比如考虑以黄河为主体的水利枢纽群（河南省洛阳市洛阳白馬寺口水电站、内蒙古自治区锡林郭勒盟锡盟鲁能水电开发有限责任公司锡林高压引线从汛至秋水电站），因为其发电时机适应有竞争优势的夏季气象条件和高弹性的市场需求，可以创造出巨大的经济效益。

这些都表明了水库兴利优化调度对于地区经济发展的重要意义。

1. 基础数据的精确采集水库兴利优化调度是以基础数据为基础的。

基础数据的精确采集是进行水库兴利优化调度的前提。

初步设计时可采用实测方法，中长期调度时应该采用数字模拟的方法，如三峡工程的水流数值模拟。

通过这种方法获取水库公共数据，同时还要考虑到卫星遥感、GPS等技术的运用。

2. 充分分析水库的水文气象要素水文和气象是影响水库兴利优化调度的重要因素，科学合理的分析和预测水文和气象要素的变化趋势，是制订科学水库调度方案的基础。

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。

水库优化调度名词解释水资源优化调度（optimal regulation on water resources ）采用系统分析方法及最优化技术，研究有关水资源配置系统管理运用的各个方面，并选择满足既定目标和约束条件的最佳调度策略的方法。

水资源优化调度是水资源开发利用过程中的具体实施阶段，其核心问题是水量调节。

中文名水资源优化调度定义将位于某地区、具有某种水质、在一定时刻具有某种概率分布的天然径流，通过水工程调节成在指定地区、具有规定质量并在一定时刻具有一定保证率和破坏深度的供水量。

这种调节通过水资源配置系统来完成。

系统中同时具有硬件（水库、大坝、水电站、井群等）和软件（水位、调度策略、水费制度等）两方面的元件。

在需水过程和系统硬件已定的情况下，水资源优化调度就是充分利用天然径流的不同步性和各个水库库容特性的差异，最大限度地发挥水资源的综合利用效益。

方法与步骤水资源优化调度在理论上属于多目标的随机序贯决策问题。

其调度目标通常涉及到防洪、发电、城市与工业供水、灌溉及防止水库淤积和生态环境保护等。

为减少问题的复杂性，可根据实际情况将各目标赋予权重，或将次要目标化为约束条件，从而使问题成为单目标随机序贯决策问题。

调度决策一般由日、旬或月作出。

任一时段决策所导致的水资源配置系统状态（水位、库容）则成为余留期决策的初始条件。

而余留期最佳调度策略的期望效益是初始条件的函数。

因此任一时段的调度策略的作出均应不仅对于当前时段是最优的，而且还应使其所导致的时段末系统状态对于余留期最佳策略而言是最好的初始条件、天然径流的随机性使得水资源优化调度十分复杂。

根据对天然径流随机性的处理，可分为随机型和确定型两类调度方法。

水资源优化调度的工作步骤一般为：①明确调度目标及各类约束条件；②建立适当模型并选择优化方法；③分析结果并形成调度方案；④利用行政及经济手段促进调度方案的执行；⑤利用实际调查或其他调度方案的模拟，确定是否有必要改进目标、模型、求解方法、调度规则及水费体系等。

黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型白夏;戚晓明;汪艳芳【摘要】黄河上游梯级水库群联合调度运行是实施黄河水沙“固-拦-调-放-挖”综合治理模式的一项重要非工程措施.以黄河上游沙漠宽谷河段为研究对象,首先,以河段输沙水量最大为优化目标,建立了基于自迭代模拟优化算法的黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型;其次,系统分析上游来水、沿黄用水、调水调沙时段及起调水位选取等因素对黄河上游梯级水库输沙、发电及供水等综合利用效益的影响;最后,推荐制定了黄河上游调水调沙最优方案,即丰水年应尽量抬高非汛期(4月)龙羊峡水库初始水位,最大程度上发挥黄河上游水资源综合利用效益.研究成果对维护黄河健康、丰富和完善梯级水库优化调度理论及方法、促进黄河上游水能资源综合开发利用具有十分重要的理论意义和应用价值.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】6页(P12-17)【关键词】水库优化调度;调水调沙;输沙水量;自迭代模拟优化;黄河上游;龙羊峡水库【作者】白夏;戚晓明;汪艳芳【作者单位】蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030;西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048;蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030;蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030【正文语种】中文【中图分类】TU205黄河是世界上著名的多泥沙河流，“黄河斗水、泥沙其七、水沙异源、水少沙多、年际变化大”是黄河流域水资源分布的显著特点[1-2]。

由于黄河水沙关系搭配不合理，导致下游河道不断淤积，河槽过水能力逐渐下降，致使黄河洪凌灾害日益频发[2-3]。

近50多年来，由于气候变化、生态破坏及沙漠扩张等，黄河水沙关系不断恶化，河槽萎缩、河床抬高、“地上悬河”现象日益严重，严重制约和限制了黄河水能资源的可持续开发与利用[1-3]。

实践证明，以水库调沙为主、以防风固沙、水土保持、河道整治、挖河减淤等工程措施为辅的“固-拦-调-放-挖”的黄河水沙调控技术体系，是构建和谐的黄河水沙关系、维持河道冲淤平衡、满足流域防洪、防凌、发电、供水、生态等综合利用要求的重要保障，对保障宁蒙河段防凌安全、促进黄河上游水能资源综合利用具有重要的实践意义[4-6]。

0　引言水库作为一种径流调节的工程手段，在实现水能资源的合理高效利用上发挥着重要作用[1]。

随着我国水电行业的飞速发展，大批电站水库相继建成和投入使用，各大流域逐步形成了梯级水库群的格局[2，3]。

科学开展梯级水库群联合优化调度研究，对于提高水资源利用效率增发电量、发挥梯级水库群的综合效益最大化具有重要的科学意义和应用价值[4–6]。

新安江和富春江水库是钱塘江流域重要的两座梯级电站，也是华东电网的主力调峰电厂，担负着华东电网的调峰、调频、事故备用等任务，对电网的安全、稳定运行起着重要作用。

但在初设阶段，各水库根据防洪标准确定设计洪水及防洪库容，并没有考虑梯级水库的联合调度问题[7]。

此外，传统的调度模型已无法满足水库群防洪、发电、灌溉及生态综合效益最优等需求，以往的调度方式难以适应当前复杂水库群运行管理的实际需要[8，9]。

鉴于此，本研究以钱塘江流域中上游河段为研究对象，以“新安江—富春江”梯级水电站为调控主体，根据钱塘江梯级水电站实际需求，建立协调发电量及弃水量的梯级水库联合调度模型，以DPSA算法求得不同典型年的最优运行策略，为钱塘江流域梯级水库调度运行工作提供决策参考。

1　研究区域及数据资料1.1　梯级水电站资料新安江水库位于钱塘江上游，是钱塘江流域最大的控制性枢纽工程，水库总库容216.3亿m3，防洪库容9.47亿m3，是以发电为主，兼有防洪等综合利用效益的大（1）型水库。

富春江水库位于新安江水库下游的钱塘江干流富春江上，水库总库容8.76亿m3，防洪库容仅0.78亿m3，是以发电为主，兼有航运、灌溉等综合利用效益的大（2）型水库，二者担负着华东电网一定的调峰、调频和事故等任务，各水库电站的基本参数如表1所示。

按电站设计，富春江水库为日调节水库，不承担防洪、滞洪任务。

富春江坝址洪峰流量的削减，主要取决于上游新安江水库对兰江洪水的错峰调节。

因此需要通过实施新安江、富春江水库联合调度，在汛期洪水来临前新安江水库预腾库容，为下游富春江水库洪水错峰，保障下游河段防洪安全。

水电站群联合优化调度系统水电站群联合优化调度系统是指由多个水电站组成的群体，在统一的调度平台下进行优化调度。

该系统以实现群体协同、资源共享和运行效率最大化为目标，通过优化水电站的发电计划，提高水力资源的利用效率，减少能源浪费，减轻对环境的影响，从而实现可持续发展。

1.水电站运行模型建立：根据水电站的特点建立数学模型，包括电站发电能力、装机容量、装机台数等，并考虑到水库水位、流量、河道的特性等因素，确定水电站的发电曲线。

2.水电站发电计划优化：通过优化模型和算法，确定群体内每个水电站的发电计划，使得水电站之间的协同作用最大化。

此过程需要考虑水库水位、流量、发电机组性能等因素，并兼顾到电力市场需求和负荷情况，以及环境保护等因素。

3.跨水电站调度协调：在水电站群联合优化调度系统中，不同水电站之间存在一定的协调关系。

例如，当一些水电站水库水位较高时，可以通过水库间的水资源调度，向其他水库输送水资源，以实现最佳发电效益。

此外，还需要考虑水电站之间的互补性，例如，一些水电站的水库水位较低时，可以向相邻的水电站购买电力，以满足用户的需求。

4.多目标优化调度：水电站群联合优化调度系统需要综合考虑多个目标，例如，最大程度地利用水力资源、最小化电力系统的总体成本、保证电网的稳定运行等。

在优化算法中，需要将这些目标建立为适应度函数，并通过遗传算法、模拟退火算法等求解最优解。

5.实时监控与控制：建立水电站群的实时监测系统，实时采集水电站的运行数据，包括水位、流量、负荷等信息，并通过智能控制系统实时控制水电站的运行。

监测系统不仅可以提供给调度员实时的运行状态，还可以进行故障诊断与预测，以及自动化控制。

水电站群联合优化调度系统的应用可以改善传统水电站独立运行的模式，实现水电站之间的协同作用，提高水电站运行效率。

另外，该系统还可以减少对水资源的消耗，提高水能的利用效率，减少能源浪费，从而提高发电效益，降低电力成本。

此外，通过优化调度，还可以减轻电力系统的负荷压力，提高电网的稳定性。

梯级水利枢纽多尺度多目标联合优化调度研究的开题报告
梯级水利枢纽是指由多个水电站、水库和输变电设施构成的水利工程群体，通过多段水位水头的积蓄和利用，实现大规模水能和电能的调峰调节与供应。

针对梯级水
利枢纽优化调度问题，多尺度多目标联合优化调度研究是一项关键技术，对于提高梯
级水利枢纽的水电资源综合利用效益、促进地区经济发展具有重要意义。

本研究旨在设计一种基于多尺度多目标联合优化的梯级水利枢纽调度模型，通过引入多潮流、多时间尺度、多目标约束等因素，构建具有网络优化、多目标优化、动
态规划等特点的梯级水利枢纽联合调度算法。

研究内容及方案如下：
1. 确定梯级水利枢纽调度特点和多目标约束
分析梯级水利枢纽调度的特点和目标，包括水电能量平衡、水位保证、设施调度等，拟设计多目标优化模型，确定区间目标值及其权重。

2. 构建梯级水利枢纽联合调度算法框架
通过网络优化、多目标优化、动态规划等技术手段构建梯级水利枢纽联合调度算法，包括数据预处理、模型建立、求解及结果输出等环节。

3. 验证与分析优化调度算法的有效性
根据实际数据和情景，对设计的优化调度算法进行验证与分析。

通过模拟优化算法与传统调度相比，验证算法的优越性和有效性，以及应用结果的可靠性和精度。

4. 建立模型文档和推广应用
撰写模型研究文档，包括理论推导、算法构建、仿真结果与分析等内容，并将所设计的多尺度多目标联合优化调度算法应用于梯级水利枢纽的实际调度工作中。

本研究将借助 MATLAB、Python、GAMS 等软件开发调度算法，并借鉴已有研究成果和现有优化算法思路，提高梯级水利枢纽的调度效益和综合利用水电资源的效率。