松江河梯级水电站短期优化调度数学模型分析

应用改进粒子群算法求解松江河梯级水电站短期优化调度问题,建立梯级电站发电量最大和发电效益最大短期优化调度数学模型。针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和基于遗传思想的变异算子对其进行改进。应用改进粒子群算法对松江河梯级水电站进行短期优化调度,分别采用发电量最大和发电效益最大数学模型进行算例分析。结果表明：对梯级电站进行短期优化调度可以提高梯级电站的整体质量和效益;应用改进粒子群算法求解梯级电站短期优化调度问题在求解时间、精度上都取得了满意的效果。     

基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

基于改进鲶鱼效应粒子群算法的电站优化调度

为提高梯级电站的综合效益、获得较优的调度方案,建立了基于改进鲶鱼效应粒子群算法(CE-PSO)的梯级电站优化调度模型。针对鲶鱼效应粒子群算法在制作鲶鱼粒子时容易陷入局部加速的局限性,考虑到鲶鱼粒子的空间分布位置对改善粒子的多样性具有重要影响,尝试通过一定的途径将鲶鱼粒子均匀分布于整个搜索空间,提高种群的搜索效率,弥补CE-PSO算法容易陷入局部加速的局限性。将改进后的算法应用于某河流梯级电站的优化调度,结果表明,改进后的鲶鱼效应粒子群优化算法与标准PSO和CE-PSO相比,在全局搜索能力和收敛速度方面均有改善。     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

针对常规粒子群优化算法易早熟，后期收敛慢且易陷入局部最优解的不足，提出一种新的惯性权重系数更新策略—自适应指数惯性权重系数（SEIWC）代替线性递减惯性权重系数（LDIWC），同时，将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略，提高粒子的多样性，增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例，建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型，计算结果表明，该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法，与逐步优化算法获得的结果达到相当水平。     

岷江中游梯级闸坝联合优化调度研究

合理控制不同层级闸坝的下泄水量是实现梯级闸坝整体优化的关键。针对梯级闸坝联合调度层级多、水力联系紧密的特点,为协调不同层级闸坝系统间的水文补偿关系和降低建模维度,建立了基于粒子群算法和自适应算法的梯级闸坝耦合调度模型。基于粒子群算法完成了对闸坝调度规则的整体优化。在此基础上,采用自适应修正算法对闸坝的蓄、泄水量完成修正实现整体效益最大。综合考虑上游来水、区间降雨产流和农业灌区退水等影响因素,以提高水资源利用率增强供水保障为目标,对岷江中游段规划梯级闸坝群进行实例研究。结果表明:95%来水频率年采用梯级闸坝耦合优化调度减少下泄流量5 048万m~3,有效提高枯水年的供水保障能力。耦合优化法可以提高收敛稳定性,具备针对梯级闸坝联合优化调度的应用潜力。     

梯级水电站群优化调度算法研究

根据梯级水电站群远程集控调度的特点,研究了适用于梯级水电站群的优化调度算法。讨论了梯级水电站群优化调度准则,对几种典型优化算法的适应性和局限性进行了分析比较。结果表明,在流域梯级电站数量较少时可采用动态规划算法,在流域梯级电站规模较大时可采用基于遗传算法的改进型优化算法。按照流域梯级水电站的实际情况采用适应的优化算法,才能发挥梯级水电站远程集控优化调度系统的优势。     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。     

径流预测在雅砻江流域梯级电站中的应用

电力市场环境下，水电站入库径流预测对水电站安排发电调度计划、进行电量交易和竞价上网具有重要意义。基于粒子群优化（PSO）的BP人工神经网络径流预测模型，应用于雅砻江流域梯级电站下的二滩水电站进行月径流预测，并通过对BP人工神经网络和实际数据的比较，建立了雅砻江流域梯级电站径流预测模型，可供梯级电站生产使用参考。     

粒子群优化算法在水量调度方案优化中的应用

粒子群优化算法是一种新颖的智能优化方法,在一些调度优化问题中得到了广泛的运用。利用粒子群优化算法来解决水量调度方案优化问题,可以充分发挥智能算法寻优的特点,进行流域内不同用水单元之间用水量的合理分配。结合塔里木河流域水资源统一管理和调度,粒子群优化算法的应用步骤为：①确定数学模型;②确定约束条件;③选择算法参数;④利用Matlab程序对粒子及其速度进行编码。     

基于并行混沌量子粒子群算法的梯级水库群防洪优化调度研究

梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟收敛问题。研究工作试图将量子粒子群算法(QPSO)引入到水库群防洪优化调度问题中,为了提高算法的全局搜索能力和收敛性能,对标准QPSO做了改进,包括利用混沌思想初始化种群、自适应激活机制和精英粒子混沌局部搜索策略3个方面,并引入多核并行计算技术以降低计算时间,提出了并行混沌量子粒子群算法(PCQPSO),函数测试证明了PCQPSO的可行性、稳定性和高效性。将PCQPSO应用到水库群防洪优化调度问题中,与POA、QPSO进行对比分析,结果表明PCQPSO收敛效率快、求解精度高,为解决梯级水库群防洪优化调度问题提供了一种有效的新思路。     

面向梯级水库多目标优化调度的进化算法研究

实际工程中以梯级水库多目标优化调度为代表的大规模高维多目标优化问题,其优化难度是一般方法所难以应对的。为此本文提出一种新型的多目标粒子群算法LMPSO,其包含了基于超体积指标I_h^k的适应值分配方法与基于问题变换的搜索空间降维策略,以有效处理问题的高维目标向量与大规模决策变量。将该算法应用于溪洛渡-向家坝梯级水库的中长期多目标优化调度中,并与4种知名算法的计算结果进行对比分析,验证LMPSO在求解该类问题上的卓越性能。由此为多目标优化调度高质量非劣解集的获取提供一种可靠的方法,并为下一步的多目标调度决策提供有力的数据支持。     

桁架结构拓扑和布局优化发展综述

从优化模型的建立和求解算法的研究两个方面对桁架结构的拓扑、布局优化的发展历程和研究现状进行综合评述。按照发展的先后,将以基结构法为基础的优化模型根据设计变量的不同分为3类,同时描述了非基结构法的拓扑布局优化;将求解算法分为传统的数学求解和智能化的全局寻优求解两部分。对桁架结构的拓扑布局优化在实际工程中的应用进行了总结,指出了结构拓扑、布局优化在理论研究、工程应用和软件开发等方面的研究方向。     

马蹄形引水隧洞的断面优化研究

高水头是引水隧洞设计中的难点之一,容易造成隧洞的衬砌破坏等问题。针对马蹄形隧洞结构内力偏大的问题,结合理正软件和有限元分析软件两者的优势,采用两种形式,即:侧弧段渐变衬砌厚度优化和断面尖角的"倒角"优化,对该隧洞进行了优化设计,得到经济可行的隧洞优化断面形式。研究发现:与原设计断面相比,这两种优化断面均可有效地提高结构的承载能力;相比渐变侧弧衬砌厚度优化,"倒角"优化更加经济可行。提出的优化设计方法与结论可为其他工程提供借鉴经验。     

不同灌溉工作制度下的灌溉管网优化设计研究

采用基于人工神经网络的两级优化设计模型 ,对自压式灌溉管网进行优化设计 ,并分析了不同灌溉工作制度对管网投资的影响。研究表明 ,通过灌溉管网优化设计 ,可以得到不同灌溉工作制度下的管网投资最小的优化设计结果。与原始设计方案相比能够节约大量的投资 ,并可用于选择合理的灌溉工作制度。     

嘉陵江亭子口水利枢纽项目优化管理综述

嘉陵江亭子口水利枢纽工程经济指标不佳。对此,工程建设从项目准备到投产发电全过程全方位大力推行优化设计和优化施工管理。通过对大坝建基面、大坝和厂房结构体形、导流方式设计进行优化,厂房坝段、底孔坝段、表孔坝段和上闸首施工方案进行优化,节省了上亿元造价,提前半年实现投产发电,成效显著。     

浅谈输电铁塔结构优化设计

以广西某220 kV输电线路铁塔设计为基础,就影响铁塔结构的档距、布材、坡度等关键影响因素进行优化设计,通过对这些控制因素的优化进而使铁塔结构得到优化.经过优化设计的新铁塔安全性能好、地形适应性强、土石方开挖少、材料较省.     

优化设计影响工程建设投资控制探讨

正确处理技术与经济的对立统一关系是控制投资的关键环节,而优化设计是重要手段.     

基于CFD技术的导管螺旋桨自动优化设计技术研究

该文开发了一种基于定常计算的导管螺旋桨自动优化设计技术.该方法综合了导管桨桨叶、导管及桨毂的几何生成、网格自动划分、优化算法和CFD分析等技术,有助于将螺旋桨理论计算推广到设计阶段.文中采用该方法计算某导管螺旋桨的改造,并与试验结果进行了比较,验证了其效果.计算结果显示,优化后的导管桨可以提供更高的推力和效率.     

重力坝可靠性分析的IPSO-Kriging模型

针对传统概率可靠性分析方法在重力坝可靠性分析方面因结构自身性能不确定性及功能函数高度非线性等影响,其解析过程中收敛性差、精度低且耗时较长等问题,结合改进粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、Kriging模型提出一种基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性分析方法。借助PSO全局寻优能力强和鲁棒性强等优点,通过对算法本身加以变异操作、惯性权重和高斯加权等诸多方面进行重构(improved PSO,IPSO),依靠IPSO算法的群体搜索能力克服模式搜索法寻得参数θ~*易陷入局部最优值和对初始值较敏感的缺点,确保在任意初始值条件下都能获得极大似然条件下搜索到的最优参数θ~*,进而改善传统PSO收敛速度慢和早熟等问题。通过构建融合IPSO算法IPSO-Kriging数学模型,建立基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性优化模型。经实例考证所建方法既能合理考量参数变异性,又能在提升精度基础上减少仿真计算次数以实现重力坝工程可靠性的高效计算。     

送电线路铁塔结构优化设计

着眼于广西沿海大风区新设计铁塔,对控制铁塔结构的重要因素:塔身坡度、主材材质、节间最优计算长度、斜材的布置、塔腿的布置等优化设计进行探讨.本次设计的铁塔组装方便,地形适应能力强,很少采用基础主柱加高的方式来弥补地形高差,大大减少了塔基开挖及基础混凝土的用量,取得了良好的经济及社会效益.