基于TIPSO的水电站优化调度研究

针对水电站多目标联合优化调度问题,提出双层改进粒子群算法(TIPSO)。该算法通过动态廊道约束,提高粒子群算法中粒子初始解的质量;通过改进动态权重系数,增强粒子群算法在前期的全局寻优能力和后期的局部寻优能力,提高粒子群算法的收敛性。将该算法应用于求解河南省陆浑水电站多目标优化调度问题,计算结果表明双层改进粒子群算法具有较好的收敛性能;通过与动态规划算法计算结果对比,表明该算法求解高维、复杂、多约束问题的可靠性和有效性。     

基于可行域搜索映射的并行动态规划

为解决传统动态规划在处理水库群联合优化调度时面临的约束处理机制选择和计算时间长的问题,引入映射思想,基于映射和集合论知识构建可行域搜索映射模型,并结合动态规划的并行性,提出基于可行域搜索映射的并行动态规划。该算法通过构建时段可行搜索空间和并行模式,以规避无效状态组合计算并充分发挥计算机多核优势,提高计算效率。以李仙江流域三库联合调度为实例进行研究,从年发电量、计算耗时等方面将改进算法与传统动态规划以及逐步优化算法(POA)进行详细的对比分析。结果表明,该算法能在保证解全局收敛性的前提下减少计算耗时,制定梯级水库最优调度策略。     

两种多维动态规划算法在梯级水库优化调度中的应用

针对目前大多数改进动态规划算法和智能优化算法应用于梯级水库联合优化调度模型求解时的非全局收敛问题,给出了状态组合遍历和多层嵌套两种多维动态规划算法的求解模式,并从程序复杂度、内存占用以及运行时间等方面对两种方法进行了对比分析,以李仙江流域三库梯级系统为研究背景进行实例计算,得出嵌套结构多维动态规划算法在程序复杂度和内存占用量方面要优于组合遍历多维动态规划算法,但在运行时间方面有所不足的结论。为提高嵌套结构多维动态规划算法的计算效率,将其与并行计算相结合,实例计算表明,并行计算能在一定程度上缓解其运行时间长的缺陷。     

改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,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,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

免疫算法及其在水电站中长期优化调度中的应用

在传统免疫算法的基础上，对记忆库结构部分进行了改进，同时增加了疫苗注射预处理，形成独特的二次应答免疫算法，并将其应用到水电站中长期优化调度的研究中。经过对紫坪铺水电站的优化计算，证实利用该算法优化所得的年收入比动态规划结果更优，耗费的运算时间也较少。     

梯级水电站优化调度的改进粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略.算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法.文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解.实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行.改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法.     

考虑暂态稳定约束的可用传输能力计算

提出了一种考虑暂态稳定约束的可用输电能力（ATC）的计算方法。建立了在传统的静态ATC模型中加入暂态稳定约束的有效方法，并在此基础上给出了动态ATC问题的优化计算模型。同时提出了求解动态ATC问题的内点非线性规划算法。该算法不仅具有强大的处理等式约束和不等式约束的能力，而且具有良好的收敛性，能够有效求解动态ATC问题。所提出的模型与算法已在若干系统得到了验证，文中以IEEJWEST10和IEEJWEST30系统的计算结果为例说明了该方法的有效性。     

求解无功优化的内点线性和内点非线性规划方法比较

将内点线性和内点非线性规划算法应用于求解大型电力系统的无功优化问题，并对两种算法的几个关键问题进行了研究，提出了有效的改进措施。根据从14节点到538节点的5个不同规模试验系统的计算结果，在收敛性能、优化结果和计算速度等方面对这两种算法进行了综合评估。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题，难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术，但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式；详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因；提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解，能很好地协调局部搜索与全局搜索，在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明，该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用

论述了工期—费用优化问题的原理,分析了传统优化方法的优缺点。针对工期-费用这一连续空间优化问题,综合了基于网格划分策略的连续域蚁群算法和求解旅行商问题的基本蚁群算法的思想,构造了一种改进的蚁群算法。实例计算结果表明,该方法在求解工期费用优化问题方面是有效的。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究与应用

建立了九甸峡水库优化调度模型进行实例分析,并应用改进粒子群优化算法(MPSO)对模型求解。经计算,对于中水年情况,九甸峡水库可满足上下游需水要求,并可比原设计情况多发电0.72亿kW.h,比经典动态规划法多发电0.07亿kW.h,从而验证了改进粒子群算法对九甸峡水库优化调度模型的合理性和优越性。     

An Improved Genetic Algorithm-Simulated Annealing Hybrid Algorithm for the Optimization of Multiple Reservoirs

A hybrid evolutionary search algorithm is developed to optimize the classical single-criterion operation of multi-reservoir systems. The proposed improved genetic algorithm-simulated annealing (IGA-SA) which combines genetic algorithms (GAs) and the simulated annealing (SA) is a new global optimization algorithm. The algorithm is capable of overcoming the premature convergence of GAs and escaping from local optimal solutions. In addition, it is faster than a traditional unimproved GA-SA algorithm. A case study of optimization operation on generation electricity of a 3-reservoir system in series over 41-year (from May 1940 to April 1981) time periods in Wujiang River, one branch of Yangtze River in China, was performed. The objective is to maximize generation output from the system over each 12-month operating periods. Trade-off analyses on binary coding representation and real-value coding representation of GAs are performed. Sensitivity to some parameters of the GA, the SA and the IGA-SA is analyzed, respectively, and the appropriate values of parameters are suggested. The performance of the proposed algorithm is compared with that of the existing genetic algorithm, the simulated annealing and the dynamic programming (DP). Results demonstrate that the GA is better than the DP, the SA performs better than the GA and the IGA-SA is more efficient than SA. The IGA-SA produces higher quality solutions and costs less computation time compared with the traditional GA-SA. The results obtained from these applications have proved that the IGA-SA has the ability of addressing large and complex problems and is a new promising search algorithm for multi-reservoir optimization problems.     

平原湖区水资源系统除涝优化调度的复合─分解方法

本文提出一种复合一分解方法，用以解决平原湖区具有多个湖泊、多个排水闸和外排站的除涝系统优化调度问题．其要点是：先将多个湖泊复合成一个湖泊，再按目标将其分解成二个子系统，最后通过大系统协调求得总体最优解．实例研究表明：模型和求解方法可行，成果合理，为高维问题降维提供了新的途径．     

岩质边坡稳定性时程分析下限法研究

基于动力学理论、塑性极限分析下限法理论、块体单元离散技术以及数学规划理论,提出了一种岩质边坡地震动力稳定性的时程分析下限法。首先使用块体单元离散岩质边坡,然后采用拟动力法原理计算块体单元形心的地震时程加速度,最终建立符合平衡方程、屈服条件、力边界条件的岩质边坡地震动力稳定性的线性数学规划模型,最后使用数学规划算法求解模型,获得地震作用下岩质边坡稳定性安全系数随时间的变化规律。相对于拟静力法只能得到单一的边坡安全系数值,本方法可以获得边坡安全系数的时程曲线和内力时程曲线。本方法概念明确、理论严谨、计算精度和效率高,可将其应用于岩质边坡的动力稳定性计算领域,为岩质边坡的抗震设计提供参考。     

基于ELQG算法的水库群优化调度研究

针对目前复杂水库群优化调度算法存在早熟收敛和运行时间长等问题,本文深入研究基于ELQG算法的水库群优化调度的原理、方法与步骤,利用ELQG算法求解新安江-富春江水库优化调度模型,并将不同典型年优化下调度结果与DP算法进行对比。结果表明:ELQG算法中梯级水库联合年发电量减少0.1亿~0.3亿k W·h,平均水位降低1.0~1.3 m,但计算速度平均提高20倍。ELQG算法具有较强的实用性和可操作性,为多目标、高维水库群的优化调度提供了一种新的途径。     

Study on Water Sharing in a Multi-reservoir System Using a Dynamic Programming-Neural Network Model

A dynamic programming-based neural network model is developed for analysing the water sharing between two reservoirs in a multi-reservoir system catering for irrigation. To study the water sharing between two downstream reservoirs from an upstream reservoir, a modified dynamic programming algorithm with three state variables and four decision variables is proposed. The operating policies are derived from the three state variable dynamic programming algorithm using a neural network. The new dynamic programming neural network model gives a very good performance for the multi-reservoir system case study considered. The performance of this model is compared with the improvised standard operating policy and constrained dynamic programming neural network model previously suggested.     

三峡梯级水库日优化调度模型及应用

通过仔细分析梯级水库日优化调度的数学模型，提出了一种基于二维动态规划和离散微分动态规划相结合的混合求解策略，该策略理论上严谨，计算时间比较短，能满足日常调度的需要。并针对三峡—葛洲坝梯级水电系统进行仿真计算，结果表明该方法是有效的。     

联合运用改进的极限平衡法和动态规划法分析边坡稳定性

为了解决边坡关键滑动面全局优化处理问题,将动态规划理论引入基于有限元的改进极限平衡法。与工程上被广泛认可的一般极限平衡法比较表明,本文提出的方法可以获得更好的近似解甚至是整体最优解,关键滑动面更符合工程实际,有效地克服了传统边坡稳定分析方法的不足;与目前国内外同类方法相比具有明显的优越性,丰富了边坡稳定分析和确定关键滑动面的方法和理论。     

基于改进的布谷鸟算法的南湾水库增效扩容改造研究

南湾水库电站长时间运行以来,设备老化问题相当突出,发电效率低下,水能利用率同样很低.为了提高水能资源的利用率,对南湾电站进行增效扩容改造是势在必行的.为此,应用布谷鸟搜索算法对南湾水库进行增效扩容改造的水能复核计算,并与传统的动态规划算法进行比较,计算表明,布谷鸟搜索算法结果可靠合理且计算效率高,可为水库调度提供新思路...