基于改进遗传算法的水库群防洪优化调度

为解决标准遗传算法(SGA)在处理高维复杂问题中寻优能力不足、计算时间过长、易早熟的问题,首先改进映射规则,仅选择部分决策变量进行编码,采取新的映射规则将其解码映射至解空间,实现高维问题的降维;其次使用针对不同约束条件的自适应罚函数对算法收敛性进行改进;最后以北方某流域并联水库防洪调度为例,建立防洪优化调度模型,并运用改进遗传算法进行求解。结果表明,该方法在解决高维复杂水库群防洪优化调度问题时具有求解速度快、寻优结果好的优点,有一定的实用性。     

结雅、布列亚水库对黑龙江防洪需求的响应

为定量研究结雅水库和布列亚水库对黑龙江干流防洪需求的响应,以2013年黑龙江大洪水为例,基于马斯京根理论构建了河道洪水反向演算模型,分别以奇克站、乌云站和勤得利站为流域控制站点,分析计算结雅水库和布列亚水库对奇克、乌云和勤得利三站的防洪需求响应。位于俄罗斯结雅河上的结雅水库和布列亚河上的布列亚水库对黑龙江干流洪水具有明显的削峰、错峰作用;干流不同站点对水库的错峰要求不同,结雅、布列亚水库应分别进行错峰调度,将支流洪峰与干流洪峰错开,保障干流安全。     

基于改进逐步优化算法的水库防洪优化调度

通过分析水库防洪优化调度模型以及逐步优化算法(POA)在运算中常收敛于局部最优的缺陷,提出了一种基于水量平衡的改进算法,避免总决策序列在复杂的约束条件下被分隔成若干不相互作用的子序列,使得算法更具跳跃性,不易陷入局部最优。实例分析表明:在水库防洪优化调度中,改进后的算法基本上能够解决传统POA过于依赖初始解的问题,提高了全局搜索能力,并且加快了收敛速度,具有良好的实用价值和借鉴意义。