水库水沙优化调度研究.pdf

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1、第32卷第2期人民黄河Vo1．32．No．22010年2月YELL0WRIVERFeb．，2010【水文·泥沙】水库水沙优化调度研究向波，蓝霄峰，罗庆松。(1．中国水电顾问集团北京勘测设计研究院，北京100024；2．珠江水利科学研究院，广东广州510611；3．中国卫星通信集团人力资源部，北京100083)摘要：利用多目标规划的思想方法，结合免疫粒子群优化算法建立了水库水沙联调的多目标规划模型。结果表明：该模型克服了动态多目标规划的“维数灾”问题，可以较好地模拟和优化水库运行状态。关键词：水沙优化调

2、度；IPSO算法；多目标决策中图分类号：TV212文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1000—1379．2010．02．021研究水库排沙、减淤与防洪兴利的协调关系，将水库泥沙把式(2)转化为约束条件。淤积问题同水库防洪、兴利结合起来考虑，对水库整体综合效1．2约束条件益最大化是至关重要的。(1)流量约束。为了保证下游河道的安全，水库下泄流量IPSO算法是受生物免疫系统的启发，在PSO算法基础不能大于下游允许的安全泄量或其他特殊的要求，即上提出的一种新的进化算法。该算法不但保持了PS

3、O算法q≤q女简单、易行的特点，而且还克服了寻优过程中的“早熟”现象，改(2)水位约束。在水库降低水位运行期，任何时刻其水位善了算法跳出局部极值点的能力，具有更强的全局搜索能力和不得低于设计死水位，即更高的收敛速度。笔者采用多目标规划的思路，建立了水库水H死≤Ht沙联调的多目标规划模型。(3)保证出力约束。当电量目标函数转化为约束时，即为电站在t时段出力应不小于系统要求的保证出力，即1水沙联调的多目标数学模型NE≤NI(4)非负约束。以上各约束条件中的变量均应满足非负水库水沙联调的多目标规划，就是在满

4、足防洪限制水位的要求。要求下，寻求水库发电与排沙的协调关系。就水库泥沙而言，有以下两个目标：①库区泥沙淤积总量最小；②泥沙淤积形1．3IPSO优化调度模型的建立态及部位最优。与此目标等价的提法是兴利库容和防洪库容IPSO算法分为3个部分：①标准的PSO算法；②免疫记忆(可称为有效库容)最大、水库发电量最大。和免疫调节的实现；③接种疫苗和免疫选择。为了实现式(1)描述的数学问题，可将搜索空间设为维，1．1目标函数用Ⅳ个粒子对其进行搜索。每个粒子的位置就是一个r维向根据上述目标，可把研究的问题描述如下：排

5、沙减淤时量，每一维向量表示一个模型的权重，即=(⋯，)，期，在满足发电目标和反映泥沙形态及数量的有效库容目标的为微粒i在维空间上的坐标。具体计算步骤如下。要求下，寻求两者的非劣解，从而确定最佳的水库运用方式。(1)在各时段允许的库容变化范围内，随机生成Ⅳ组时段这两个目标函数分别表示为r库容变化序列(，，⋯，)，⋯，(，，⋯，)，即随机初maxV=max(一∑Vr,)(1)始化Ⅳ个粒子(T为计算时段，也就是粒子的各种状态)，检验=l每个粒子的状态是否满足水量平衡方程，若不满足，则重新初maxE=∑9．8

6、r／／Lq△(2)始化粒子群。式中：．为库区泥沙淤积库容；T为计算时段；，7为电站总效率；(2)计算粒子群中各粒子的适应度。由于目标函数是最大为发电水头；q。为下泄流量。库容，因此可由目标函数式变化得到粒子的适应度函数：式(1)为库容目标函数极大化表达式，式(2)为发电量目)=C／V，其中C为常数，在保证，()≤1的情况下，为了直标函数极大化表达式。它们之间存在互为因果的特殊关系。观地反映粒子适应度的大小，C可根据具体情况调节。有效库容一经确定，也就决定了电能的大小，因此采用约束法对这两个目标中的一个

7、单独求优，即可得出第二个目标的收稿日期：2009—03-05基金项目：国家自然科学青年基金资助项目(50609007)。相应值。这一对相应值，就是所要求的多目标优化问题中的一作者简介：向波(1979一)，女，湖南永州人，工程师。个非劣解。根据研究问题的性质，笔者以式(1)为目标函数，而E—mail：xiangbo_79@163．eolrn·46·人民黄河2010年第2期(3)产生Ⅳ个新一代粒子。根据Ⅳ个粒子的适应度，找到每个粒子迄今为止搜索到的最好位置、粒子群此次迭代找到的2实例应用最好位置以及粒子群

8、迄今为止搜索到的最好位置。每个2。1计算资料粒子根据水库库容扰动方程进行更新，即以三峡水库为例，通过对各种水情资料的分析可以得出，：(k+1)=：(k)+cr。[(k)一(k)]+汛期影响库区淤积量的实时变化因素主要有上游来流量、上游C2r2[(k)一(k)](3)来水的含沙量、水库泄流量及水库的运用水位等。三峡水库设(k+1)=()+：(k+1)(4)计正常高水位为175m，相应库容为393亿m。，汛期6—9月防式中：￡=1，2，⋯，T一1；i=1，2