梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法技术

本发明专利技术涉及梯级水库群防洪调度技术领域，公开了一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，以逐步优化方法为基础框架，在给定初始调度过程后，首先将多阶段水库群防洪调度问题分解成多个两阶段子问题；然后对每个子问题采用分数阶微分进行转换，利用具有长时记忆能力的分数阶更新方程进行求解；最后通过迭代寻优逐次逼近全局最优解。本发明专利技术梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，操作简单、方便易行，避免传统方法的维数灾问题，计算速度快、搜索能力强、计算精度高，结果有效合理，是大规模水库群优化调度问题求解的一种新方法。

【技术实现步骤摘要】
梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法
本专利技术涉及梯级水库群防洪调度
，具体涉及一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法。
技术介绍
洪涝灾害历来是中华民族心腹之患，加快经济发展方式转变，必须营造安全、和谐、秀美的环境，这对洪水防御提出了更高要求。水库是流域治理开发中的重要工程措施，具有不可替代的防洪作用。伴随着大江大河建设进程的逐步推进，防洪调度是国内外研究的热点。水库群防洪优化调度旨在以确保大坝枢纽安全为基础，通过有效拦蓄、削峰、调峰，最大程度地避免或减少洪灾损失。但水库群防洪优化调度具有强约束、高维度、多阶段和非线性，其高效求解备受关注。传统动态规划能较好地解决单库防洪优化调度，但在求解梯级水库防洪优化调度问题存在维数灾问题。同时，粒子群算法、差分进化算法、群居蜘蛛算法等智能优化算法在求解该问题时，也易早熟收敛，存在全局搜索能力不足的缺陷。逐步优化方法(POA)是一种求解多阶段多状态优化问题的改进动态规划方法，其基本原理是将多阶段问题分解成多个两阶段子问题，每次计算均固定其他阶段变量，只针对当前阶段及相邻两阶段的目标函数值进行迭代寻优，如此逐阶段进行计算，直至输出最终解。该方法减少了可行解的离散状态，相比动态规划方法可大幅提高计算效率，但当水库群数目较多时，仍会面临严重的维数灾问题。因此，亟待对POA进行有效改进，提高水库群联合调度问题的计算效率。分数阶微分作为数学分析的一个分支，由整数阶微积分发展而来，其阶次不再仅限于整数而推广到任意实数阶次，已成功应用于流体动力学、生物工程、系统工程控制、拟合回归模型等领域。由于分数阶导数项是无限的，且隐含的表示过去所有事件信息，故分数阶具有记忆性，使得分数阶微分非常适合用来描述具有记忆性质的状态变化情况，抗干扰能力强。考虑到分数阶微分固有的长期记忆特性十分适合描述搜索寻优过程，本次专利技术将POA的历史轨迹状态进行记忆和学习，建立考虑长时记忆特性的分数阶微分方程，通过调整控制参数进行迭代寻优，来有效克服POA的维数灾问题，提高方法的求解效率和计算精度，对梯级水库群优化调度问题具有良好的支撑应用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的就是针对上述技术的不足，提供一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，解决POA在水库群防洪优化调度问题求解时存在的维数灾缺陷。为实现上述目的，本专利技术所设计的梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，包括如下步骤：1)确定初始计算条件，包括水库群防洪优化调度的目标函数、约束条件和决策变量，设定计算参数，包括最大迭代次数M、各水库初始离散步长、初始离散数目K、收敛精度ε、水库数量N、时段总数T；2)采用人工经验决策或常规方法生成满足各约束条件的各个水库的初始调度过程其中，表示水库i在时段j的初始状态；3)设定迭代次数m＝1；4)采用传统POA计算M′次，8≤M′≤12，此时调度过程5)从m＝M′+1次开始，执行分数阶逐步优化方法，该方法包括如下步骤：①首先，将调度问题分解成T-1个两阶段问题；②然后，对各两阶段问题构建分数阶微分方程，执行分数阶寻优，在第m次迭代的第s个两阶段问题中，为水库i在两阶段s的调度过程，Δi，s为水库i在两阶段s的离散步长，为水库i在两阶段s时第m次迭代选择的离散数目，有根据Grünwald-Letnikov定义，POA中变化关系的优化过程转换为：式中，α为分数阶次，为区间上的随机整数，通过在相应取值范围内随机生成α和进行调整，不断优化本次状态，来优化更新调度过程；6)比较相邻两次迭代的调度过程，若则收缩所有水库离散步长，转至步骤7)，否则转至步骤5)；7)令m＝m+1，若m＞M，则转至步骤8)，否则转至步骤5)；8)停止计算，输出最终的调度过程。优选地，所述初始离散数目K为奇数。优选地，所述分数阶次0.8≤α＜1。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：充分利用了历史轨迹知识信息，采用分数阶微分方程替代两阶段子问题中的全面枚举操作，操作简单、方便易行，计算速度快、搜索能力强，有效克服了传统算法的维数灾问题。附图说明图1为本专利技术梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法的流程图；图2是本专利技术方法在1965年1％来水条件下两河口水库的防洪调度计算结果图；图3是本专利技术方法在1965年1％来水条件下锦屏一级水库的防洪调度计算结果图；图4是本专利技术方法在1965年1％来水条件下二滩水库的防洪调度计算结果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步的详细说明。如图1所示，一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，包括如下步骤：1)确定初始计算条件，包括水库群防洪优化调度的目标函数、约束条件和决策变量，设定计算参数，包括最大迭代次数M、各水库初始离散步长、初始离散数目K、收敛精度ε、水库数量N、时段总数T，初始离散数目为奇数，其中，水库群防洪优化调度模型可以描述为：已知各水库调度期初始水位、末水位和入库洪水过程以及区间洪水过程，在满足各水库及防洪控制站复杂约束的情况下，以水库群各级水库出库流量过程平方和最小为优化目标，水库群防洪优化调度的目标函数如下：式中：N为水库数量；i为水库序号，i＝1，2，…，N，T是调度期的时段总数，j为时段序号，且j＝1，2，…，T，Qi，j为水库i-1在j时段的出库流量(m3/s)，Ri，j为水库i+1在j时段的区间流量(m3/s)；需要满足的约束条件，主要包括：(1)水量平衡约束：Vi，j＝Vi，j-1+(Ii，j-1-Qi，j-1)×Δj，式中，Vi，j为水库i在j时段末的库容值(m3)，Ii，j为水库i在j时段的入库流量(m3/s)，Δj为时段长度(h)；(2)水力联系约束：Ii，j＝Qi-1，j+Ri，j，式中，Qi-1，j为上游水库i-1在j时段的出库流量(m3/s)，Ri，j为水库i在j时段的区间流量(m3/s)；(3)时段水位约束：式中，Zi，j为水库i在j时段的坝前水位值(m)，和分别为水库i在j时段的坝前水位最低值和坝前水位最高值(m)；(4)出库流量约束：式中，和分别为水库i在j时段的最小出库流量(m3/s)和最大出库流量(m3/s)；(5)初末水位约束：Zi，O＝Zi，start，Zi，T＝Zi，end式中，Zi，start和Zi，end分别为水库i的调度期初始水库水位(m)和调度期末控制水位(m)；(6)水库泄流能力约束Qi，j≤Qi，max(Zi，j)，式中，Qi，max(Zi，j)为水库i在j时段相应于水位Zi，j的最大下泄能力；(7)非负约束：各种变量均为非负值；决策变量为水位；2)采用人工经验决策或常规方法生成满足各约束条件的各个水库的初本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，其特征在于：包括如下步骤：/n1)确定初始计算条件，包括水库群防洪优化调度的目标函数、约束条件和决策变量，设定计算参数，包括最大迭代次数M、各水库初始离散步长、初始离散数目K、收敛精度ε、水库数量N、时段总数T；/n2)采用人工经验决策或常规方法生成满足各约束条件的各个水库的初始调度过程

【技术特征摘要】
1.一种梯级水库群防洪优化调度分数阶逐步优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)确定初始计算条件，包括水库群防洪优化调度的目标函数、约束条件和决策变量，设定计算参数，包括最大迭代次数M、各水库初始离散步长、初始离散数目K、收敛精度ε、水库数量N、时段总数T；
2)采用人工经验决策或常规方法生成满足各约束条件的各个水库的初始调度过程其中，表示水库i在时段j的初始状态；
3)设定迭代次数m＝1；
4)采用传统POA计算M′次，8≤M′≤12，此时调度过程
5)从m＝M′+1次开始，执行分数阶逐步优化方法，该方法包括如下步骤：
①首先，将调度问题分解成T-1个两阶段问题；
②然后，对各两阶段问题构建分数阶微分方程，执行分数阶寻优，在第m次迭代的第s个两阶段问题中，为水库i在两阶段s的调度过程，Δi，s为水库i在两...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹强，丁毅，饶光辉，王学敏，傅巧萍，余蔚卿，
申请(专利权)人：长江勘测规划设计研究有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42