改进粒子群算法在并联水库群联合防洪优化调度中的应用

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水库防洪优化调度主要是研究水库的科学管理和调度决策的优化技术。目前,国内外学者对水库防洪优化调度问题已进行了许多深入的研究并取得了一些重要的研究成果,但是水库防洪优化调度理论仍存在不足之处,需要进一步的提高和深入。水库防洪优化调度面临的两个最重要的问题,是如何把实际的水库防洪优化调度问题概化为合适的数学模型,以及如何构建求解这种数学模型适宜的算法。对于水库防洪优化调度模型的求解,传统的优化方法在收敛速度、收敛精度方面都存在较大的不足。粒子群算法是近年来新兴的一种简单实用的基于群体智能的全局优化算法。由于它简单、容易实现且功能强大,因而短短几年的时间便获得了很大发展,并且被广泛应用于许多领域。但是它仍然有一些缺点,针对标准粒子群算法的一些缺点,本文提出了一种新的改进粒子群优化算法,该算法在收敛速度、收敛精度方面比常规粒子群算法有很大的提高。然后,本文根据并联水库群中各个水库的特点,给出单一水库防洪优化调度和并联水库群联合防洪优化调度的模型,并运用改进粒子群算法对其求解。本文以1991年淮河流域灌史河上鲇鱼山和梅山并联水库群为例,应用本文提出的水库防洪优化调度模型和改进粒子群算法,进行实例计算。结果表明,蒋家集断面的最大洪峰流量得到比较大的削减,大大缓解了蒋家集断面的防洪压力。同时也表明改进粒子群算法在水库防洪优化调度领域有很强的适应性,为水库防洪优化调度模型的求解提供了一条新的途径。
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