水库优化调度

摘要： 下游水库的主要入库流量来源为上游水库出库流量及该流域段至下游水库的区间流量,区间流量受水文、下垫面、人类活动及水文模型等因素的影响,同时在枯水期短期内水文、下垫面、人类活动等因素变化量较小,上游电站出库流量,以及随着上游电站出库流量变化引起的河道水位模型的变化是下游电站入库流量变化的主要因素。通过研究下游入库流量随上游出库流量变化的规律,统计分析历史水情数据,引入流量偏差修正的方式,进一步提高水情预测数据的准确度,为实现瑞丽江电站水库的优化调度提供可靠保障。

摘要： 水库供水优化调度中存在多个供水目标、多个决策变量和复杂多约束条件,从而呈现出高维度、非线性、强约束特性。针对传统粒子群算法求解此类问题容易出现的收敛速度慢、计算效率低及早熟问题,将合作型协同进化思想与粒子群算法相结合,提出一种基于种群停滞搜索技术的协同进化粒子群算法,一方面通过种群内部个体间的竞争进化模式来提高种群竞争力,另一方面通过种群之间的相互合作模式提升算法全域搜索能力,各种群依次实行进化过程和协同过程,以保持种群进化过程中的多样性,并从“种群进化过程监视”的角度出发,提出了防止算法早熟的种群停滞探测技术,提高算法收敛速度。将提出的算法应用于徐家河水库供水优化调度模型求解中,结果表明,相对于传统粒子群算法,本算法计算的生活、工业和灌溉累积缺水总量分别降低了47.2%、33.3%和14.4%,供水保证率分别提高了1.7%、1.9%和4.4%,缺水指数分别降低了0.064、0.071和0.076,年均弃水量减少了1.9%,水资源利用效率有所增加。算法性能方面,协同进化粒子群算法在迭代早期(约65次迭代)就开始收敛,并在一定程度上避免了粒子陷入局部最优,降低了算法的不确定。综上表明,本文提出的算法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的思路。

摘要： 为解决水库优化调度过程中时间尺度不同而导致的水库综合效益不高的问题,以防洪与兴利为目标,将水库长期优化调度与中长期优化调度进行嵌套,建立水库多目标优化调度嵌套模型。其中,多目标问题通过约束法将防洪目标转换为硬性约束后,再转化为求解发电量最大值的单目标问题。算法方面,综合对比后确定长期优化调度采用动态规划算法求解、中长期优化调度采用遗传算法求解。为验证嵌套模型的优化效果,以澄碧河水库为例,进行水库优化模拟调度。结果表明:在满足防洪目标的前提下,嵌套模型优化调度方案相较于长期优化调度方案和实际调度方案效益均更高,验证了嵌套模型在水库优化调度问题中的优越性。

摘要： 浙江省钱塘江流域2020年经历了1949年以来历时第2长的梅汛期,新安江水库发生建库61 a以来最大洪水与最高水位,首次9孔全开泄洪。在浙江省对新安江水库实施精准调度并成功防御了流域性大洪水的背景下,系统性开展了“20200707”洪水复盘与风险模拟,分析了梅雨洪水累积效应所带来的流域防洪风险,评估了当前钱塘江流域防洪体系存在的薄弱环节。研究表明:钱塘江流域仍然存在发生100 a一遇流域性特大洪水的风险,新安江库区、兰江及富春江下游杭州市仍存在较大防洪风险。提出构建从源头到河口“江河湖海”一体化防御的流域防洪工程体系、研究谋划新安江水库功能调整、提升流域大中型水库防洪能力等系统治理措施。研究成果可为提高钱塘江流域防洪治理水平提供参考。

摘要： 【目的】研究非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度模拟中时段步长和约束条件在较长系列上的融合优化,提升水库调度综合效益。【方法】建立了多策略混合搜索的变时段的人工蜂群算法,构建了长系列可变时段的多约束下发电量最大的水库优化调度模型,对万安水库进行实例应用。【结果】非汛期水量利用率提高了3%,加强了对洪水资源的利用;多策略混合搜索的人工蜂群优化算法缓解了多约束条件优化模拟计算时,时段步长选取与运算精度和收敛速度之间的矛盾,有效提升了标准人工蜂群算法的寻优效率与开发能力。【结论】研究成果可为非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度综合效益的提升提供依据。

摘要： 水库多目标优化调度是一个复杂的系统优化问题,属于高维、多约束、非线性问题的优化领域.智能优化算法在求解水库多目标优化调度时,存在非劣解较少、分布不均匀及不收敛等问题,基于上述问题,提出一种求解新思路,通过加入精英保留机制并用拥挤距离来维持外部精英集改进多目标差分进化算法.建立了多目标水库优化调度模型,并以综合利用的漳河水库多目标优化调度为例进行了求解,结果表明该算法能够得到分布较为均匀的非劣解集,证明方法在水库多目标优化调度中是有效的.

摘要： 为完善变化环境下水库防洪调度方案,建立了集水文非一致性诊断、水文模型还现、设计洪水计算与水库调度规则优化于一体的水库适应性调控方法体系,并应用于沂沭泗水系仕阳水库.结果 表明,仕阳水库入库洪水变异点发生在1975年;利用新安江模型对水文序列还现处理,得到满足一致性的设计洪水,其洪峰、最大24 h和最大72 h洪量均值,较原设计分别增大了19.7％、14.5％和10.0％;建立了以防洪效益最大为目标函数的水库优化调度模型,采用动态规划进行求解.提出的适应性调度方案在20年、100年、1000年和5000年一遇设计洪水条件下,较水库现行设计方案最高洪水位分别降低了0.32、0.11、0.19和0.11 m.

摘要： 针对水库优化调度问题的多维性、非线性和强约束性特点,提出了耦合SCE算法与随机排序法的SCE-SR算法.在进行个体比较时综合考虑目标函数值和约束违反量,以实现群体优劣排序.同时,在迭代进化过程中加入精英保留机制,保证优化结果为可行解.将SCE-SR算法应用于三峡水库的优化调度研究,以发电量最大为经济目标及生态保障率最大为优化目标,基于水文学法量化下游河道生态流量适宜区间,并与遗传算法结果进行比较.结果 表明:SCE-SR算法相较于遗传算法计算结果更优,枯水年SCE-SR算法所得年发电量比遗传算法增加0.48％,生态保证率增加2.78％.SCE-SR算法在优化过程中简单易行,需要调整的参数少,有机结合确定性方法和随机性方法,能快速定位可行域,兼具全局收敛性与鲁棒性,避免了遗传算法易"早熟"的缺点,所得优化调度方案在对经济效益影响较小的同时能保证生态流量需求,为多约束的水库优化调度问题提供了新思路.

摘要： 人工鱼群算法(AFSA)具有快速收敛到最优解附近的能力，建立人工鱼群系统模拟水库优化调度，将其所得到的解作为离散微分动态规划(DDDP)算法的初始试验轨迹，通过DDDP再次寻优，可以获得更优更稳定的解，试验证明鱼群算法与离散微分结合应用于水库优化调度的有效性。

摘要： 水库调度是一个复杂的多阶段动态系统决策问题。本文以系统观点为指导，较详细地分析了镜泊湖水库优化调度涉及到的主要因素、多种需求、多个目标和多种约束等;建立了镜泊湖水库优化调度模型，并运用动态规划递推方法实际求解，得到了镜泊湖水库调度的整体最优策略，实现了对水库的多阶段调度进行最优决策控制，在实践中取得了很大的综合效益。在水库优化调度的定量建模和方法应用方面也进行了创新性探索，具有较重要的理论和实际意义。

摘要： 为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点，提出了基于变异思想的粒子群优化算法，为提高粒子群优化算法的计算精度，利用混沌运动随机性、遍历性的特点，提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法，进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO)。基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明，该算法与基本PSO算法和遗传算法相比，较好地克服了早熟收敛，提高了算法的搜索精度。将该算法应用于水库优化调度问题中，所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法，这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性。

摘要： 文章作者根据关门岩水电站运行经验，分析了几种可提高关门岩水电站发电效率的有效方法，并根据经验与需要提出了上下游电站实现同步运行和加强雨水情预报的具体措施。

摘要： 黄龙滩水力发电厂运用先进的监测技术，积极开展水库优化调度和厂内经济运行工作，在确保大坝及防汛安全的同时灵活利用多种方法手段进行节水降耗增效实践，科学合理地利用了堵河的有限水力资源多发电能，并取得巨大成绩。

摘要： 水库采用优化调度是根据水库所承担的功能，采用先进的科学手段，合理灵活的方式对水库的来水进行控制和调节。丰潭水库主要功能为电站调节，优化调度是进一步提高发电效益的有效措施。

摘要： 人工鱼群算法具有快速收敛到最优解附近、且不易陷入局部最优的能力。文中建立人工鱼群系统模拟水库优化调度,并事先优化解的空间,然后对人工鱼状态进行随机初始化,变异以及模拟鱼群行为后将最优状态作为公告板。试验证明了鱼群算法应用于水库优化调度的有效性。

摘要： 基于随机抽取连续的实测径流资料,本文提出了一种用来评价水库调度优化算法效率的数值试验方法.以清江流域水布垭、隔河岩水库群优化调度为研究背景,对遗传算法与三种动态规划改进方法,包括离散微分动态规划、动态规划逐次渐进法以及逐次优化方法等共四种常用方法,以及他们的组合进行比较研究.试验表明:在单一优化方法中,以离散微分动态规划有较高的寻优效率;而在组合方法中,以离散微分动态规划-逐次优化方法效率最高;遗传算法的效率随计算时段数增加而显著降低.

摘要： 综合利用水库的优化调度通常可归结为一个含有线性及非线性约束的复杂高维非线性寻优问题,现行常规求解方法存在计算量大、计算复杂且不易收敛于全局最优解等问题.受数理方程齐次化原理启发,本文提出一种求解新方法,首先利用区间压缩方法初步确定满足约束条件的优化问题可行域,然后在压缩后的可行空间中采用加速遗传算法求解一个无约束优化问题,这样分两步完成水库的优化调度分析计算.作为实例,将该方法应用于某水电站优化调度中,结果表明该方法可以显著提高求解效率和求解精度,并具有广泛的应用推广价值.

摘要： 短期洪水预报是澜沧江流域水情测报系统的核心内容,是水库实时优化调度系统 的基础和重要的输入项,在充分调研、分析论证的基础上,系统采用分区三水源新安江DEDNM数字高程模型、马斯京根法河道汇流模式开展短期径流预报,率定的模型经过2007、2008年两个汛期检验,各项指标运行正常,在流域水情测报、工程截流、电站下闸蓄水、水库调度、防洪度汛和短期发电计划编制等工作中发挥了重要作用,其预报模型是首次 在澜沧江流域洪水预报中使用,可为其他梯级流域洪水预报系统建设和运用提供借鉴和参考.

摘要： 一种梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度方法，该方法包括以下步骤：步骤1：在汛期，预报各个水文站未来几天的流量和含沙量数据；步骤2：判断末端水库库区场次洪水过程中是否存在沙峰滞后于洪峰的现象及是否满足沙峰调度启动条件，若满足，则启动汛期沙峰调度；步骤3：进入拦洪削峰期；步骤4：进入库区拉沙期；步骤5：进入坝前排沙阶段；步骤6：结束汛期沙峰调度，即完成梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度。本发明提供的一种梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度方法，从泥沙运动规律及水库调度技术优化出发，基于河流或河段的上游到下游的多个水库联合调度，使末端水库在在汛期进行集中排沙，为解决末端水库泥沙淤积问题提供技术支撑。

摘要： 本发明的用于水库或者水库群优化调度的并行异步混合算法处理系统包括结构层和支持层，具有并行性、异步性和混合性的特征，基于并行操作环境，通过利用并行计算机的并行性能及各个算法的特性，综合各个算法的优势，针对水库或者水库群优化调度中具有的大规模、高维性、动态性、非线性等特点，达到提高求解质量和求解速度的目的，进而获得满意的水库或者水库群调度运行方案。

摘要： 本发明提供了一种水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法，本发明采用Tennant法中的理想生态流量。优化调度模型的建立包括：首先建立水库发电目标函数以及生态流量贴近度目标函数，紧接着通过这两个目标函数归一化处理得到发电和生态综合效益的多目标函数，尽量使得发电和生态综合效益最大。接着描述水库生态随机调度模型的约束条件，然后将径流随机过程和随机变量的马尔可夫决策过程引入水库生态发电中长期随机优化调度问题中。Q‑learning算法是一种可以确定最优决策策略的强化学习算法，无需环境模型，可以充分利用和挖掘水库入库径流数据，实现水库经济效益和生态效益的统一。

摘要： 本发明提供了一种梯级水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法，包括以下步骤：1.对于梯级水库的随机入库径流进行分析，并采用生态需水等级指数法计算出适宜生态流量作为生态流量基准值；2.建立梯级水库生态发电多目标中长期优化调度模型，其包括梯级水库发电量贴近度目标函数、生态流量贴近度目标函数和约束条件；3.采用强化学习SARSA算法在不同随机入库径流场景下对模型进行求解学习，并引入启发函数和效用迹函数对算法的精度和求解速度进行改进；4.根据算法学习到的调度规则，得出满足生态发电综合贴近度最大的梯级水库中长期调度方案。本发明提高了水资源的综合利用效益，改善了调度效果。

摘要： 本发明公开了一种基于防洪调度数据自适应控制的水库防洪调度优化方法，涉及水库防洪调度技术领域。所述方法：建立目标水库通用防洪调度图；建立防洪调度模型；确定目标函数；根据通用防洪调度图的调度线数量以及各条调度线拐点数量，得到代表所述通用防洪调度图所需优化变量的总数；根据确定的目标函数和优化变量；采用NSGA‑II算法优化计算，并对目标函数进行Pareto非支配解分析，得到优化后的通用防洪调度图；用优化后的通用防洪调度图进行防洪业务计算。本发明引入防洪调度图的水库汛期调度能在保障下游防洪安全的同时充分利用水库的来水，提高洪水的利用效率，同时，还能提高优化模型的求解效率。

摘要： 一种梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度方法，该方法包括以下步骤：步骤1：在汛期，预报各个水文站未来几天的流量和含沙量数据；步骤2：判断末端水库库区场次洪水过程中是否存在沙峰滞后于洪峰的现象及是否满足沙峰调度启动条件，若满足，则启动汛期沙峰调度；步骤3：进入拦洪削峰期；步骤4：进入库区拉沙期；步骤5：进入坝前排沙阶段；步骤6：结束汛期沙峰调度，即完成梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度。本发明提供的一种梯级水库联合调度下水库汛期泥沙优化调度方法，从泥沙运动规律及水库调度技术优化出发，基于河流或河段的上游到下游的多个水库联合调度，使末端水库在在汛期进行集中排沙，为解决末端水库泥沙淤积问题提供技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种调度过程与调度规则协同优化的水库生态调度模型构建方法，包括如下步骤，S1、制造涨水过程并计算库容转移总量；S2、基于涨水过程出库流量，获取更新水位子序列中涨水时段的水位；S3、基于水位日变幅约束，逐时段计算获取更新水位子序列中的水位和时段库容转移量；并重新计算库容转移总量和更新水位子序列当前时段对应的水位，进而完成库容转移；S4、利用重新获取的更新水位子序列，计算更新出库流量子序列。优点是：能够实现所求调度过程兼顾四大家鱼生态需求和最优生态调度时机，为面向家鱼产卵保护的生态调度实践提供了新视角。

摘要： 本发明提供了一种梯级水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法，包括以下步骤：1.对于梯级水库的随机入库径流进行分析，并采用生态需水等级指数法计算出适宜生态流量作为生态流量基准值；2.建立梯级水库生态发电多目标中长期优化调度模型，其包括梯级水库发电量贴近度目标函数、生态流量贴近度目标函数和约束条件；3.采用强化学习SARSA算法在不同随机入库径流场景下对模型进行求解学习，并引入启发函数和效用迹函数对算法的精度和求解速度进行改进；4.根据算法学习到的调度规则，得出满足生态发电综合贴近度最大的梯级水库中长期调度方案。本发明提高了水资源的综合利用效益，改善了调度效果。

摘要： 本发明提供了一种水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法，本发明采用Tennant法中的理想生态流量。优化调度模型的建立包括：首先建立水库发电目标函数以及生态流量贴近度目标函数，紧接着通过这两个目标函数归一化处理得到发电和生态综合效益的多目标函数，尽量使得发电和生态综合效益最大。接着描述水库生态随机调度模型的约束条件，然后将径流随机过程和随机变量的马尔可夫决策过程引入水库生态发电中长期随机优化调度问题中。Q‑learning算法是一种可以确定最优决策策略的强化学习算法，无需环境模型，可以充分利用和挖掘水库入库径流数据，实现水库经济效益和生态效益的统一。

摘要： 本发明公开了一种基于防洪调度数据自适应控制的水库防洪调度优化方法，涉及水库防洪调度技术领域。所述方法：建立目标水库通用防洪调度图；建立防洪调度模型；确定目标函数；根据通用防洪调度图的调度线数量以及各条调度线拐点数量，得到代表所述通用防洪调度图所需优化变量的总数；根据确定的目标函数和优化变量；采用NSGA‑II算法优化计算，并对目标函数进行Pareto非支配解分析，得到优化后的通用防洪调度图；用优化后的通用防洪调度图进行防洪业务计算。本发明引入防洪调度图的水库汛期调度能在保障下游防洪安全的同时充分利用水库的来水，提高洪水的利用效率，同时，还能提高优化模型的求解效率。