| 标题 | 改进粒子群算法在水库优化调度中的应用 |
| 范文 | 丁根宏 曹文秀 摘要：水库防洪优化调度模型一般属于高维多峰极值问题，通常采用智能优化算法加以求解。粒子群算法由于其简单易行被广泛应用于水库优化调度中，但是该算法存在局部搜索能力不足、早熟收敛、全局收敛性差等问题。针对这些问题，通过引入Logistic方程和变异算子来提高种群的多样性，采用收敛因子来提高算法的收敛速度，并将改进的粒子群算法应用到东圳水库与木兰溪流域的防洪优化调度中，求得关键处河道的最高水位为6.35 m，最大流量为959.2 m3/s。这一结果与现行规则下的运行结果（最高水位6.93 m，最大流量1 139.5 m3/s）和常规粒子群算法计算结果（最高水位6.51 m，最大流量1 066.3 m3/s）相比，有了很大的改善。 关键词：防洪调度；智能优化；粒子群算法；混沌思想；变异策略；收敛因子 中图分类号：TV697 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2014）01-0118-04 我国是世界上洪涝灾害发生频率最高、受灾最重的少数国家之一[1]，水库防洪问题已成为学术界普遍关注的问题[2-3]。目前在水库调度过程中，除了采用具有固定调度规则的常规调度外，普遍采用最优化方法和现代计算技术来求解以水库为中心的满足一定约束条件的数学模型，实现水库的优化调度[4-6]。相较于遗传算法和蚁群算法，粒子群算法的简单易实现、收敛速度快等特点更适合于水库优化调度模型的求解[7-8]。本文在前人研究的基础之上，对粒子群算法及其在水库防洪中的应用作了进一步的探索和研究，旨在为解决水库优化调度问题提供一些新理论和新方法及相应的实证分析。 1 粒子群算法的改进 粒子群算法（PSO）是一种进化计算技术（evolutionary computation），最早是在1995年由美国社会心理学家James Kennedy博士和电气工程师Russell Ebethart博士受人工生命和演化计算理论的研究结果的启发提出的[9-10]。PSO模拟鸟群随机搜索食物的行为，将鸟群的搜索区域对应于设计[HJ]变量的变化范围，食物对应于适应度函数的最优解[11-12]。本文主要从提高种群的多样性和提高收敛速度两个方面对粒子群算法进行改进。 3结语 本文提出的改进粒子群算法运用到东圳水库及木兰溪流域防洪优化调度中，得到的水库下泄过程使A10处最高水位为6.35 m，最大流量为959.2 m3/s，该结果明显优于采用现行水库调度方案所得到的A10处最高水位6.93 m以及最大流量1 139.5 m3/s，也优于采用常规粒子群算法调度方案所得到的A10处最高水位6.51 m以及最大流量1 066.3 m3/s，表明改进粒子群算法在水库防洪调度中有很好的应用，充分显示了改进粒子群算法的优良性能。 参考文献（References）： [1] 毛德华，邱永红，谢石，等.洪灾风险分析的国内外研究现状及展望（Ⅲ）—研究展望[J].自然灾害学报，2012，（5）：8-15.（MAO De-hua，QIU Yong-hong，XIE Shi，et al.Review and Prospect of Research on Flooding Risk Analysis at Home and Abroad （Ⅲ）：Research Prospect[J].Journal of Natural Disasters，2012，（5）：8-15.（in Chinese）） [2] 李立，朱毅.工程与非工程措施并举构建现代防洪体系[J].湖南水利水电，2004，（3）：36-37.（LI Li，ZHU Yi.The Construction of Modern Flood Control System in Engineering and Non-engineering Measures[J].Hunan Hydro & Power，2004，（3）：36-37.（in Chinese）） [3] 邹进.水库长期优化调度的可持续性模型初探[J].水文，2010，（1）：35-38.（ZOU Jin.Discussion on the Sustainable Model for Long-term Optimal Operation of Reservoirs[J].Journal of China Hydrology，2010，（01）：35-38.（in Chinese）） [4] 宋萌勃，岳延兵，陈吉琴.水库调度与管理[M].郑州：黄河水利出版社，2013.（SONG Meng-bo，YUE Yan-bing，CHEN Ji-qin.Reservoir Operation and Management[M].Zhenzhou：The Yellow River Water Conservancy Press，2013.（in Chinese）） [5] 何俊仕，林洪孝.水资源规划及利用[M].北京：中国水利水电出版社，2006.（HE Jun-shi，LIN Hong-xiao.Water Resources Planning and Utilization[M].Beijing：China Water Power Press，2006.（in Chinese）） [HJ1.85mm][6] 王万良，周慕逊，管秋，等.基于遗传算法的小水电站优化调度方法的研究与实践[J].水力发电学报，2005，24（3）：6-11.（WANG Wan-liang，ZHOU Mu-xun，GUAN Qiu，et al.Research and Practice of Optimum Operation Method Based on Genetic Algorithm for Small Hydropower Stations[J].Journal of Hydroelectric Engineering，2005，24（3）：6-11.（in Chinese））[JP] [7] 徐刚，马光文.基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度[J].水力发电学报，2005，24（5）：7-10.（XU Gang，MA Guang-wen.Optimal Operation of Cascade Hydropower Stations Based on Ant Colony Algorithm[J].Journal of Hydroelectric Engineering，2005，24（5）：7-10.（in Chinese）） [8] 李崇浩，纪昌明，李文武.改进微粒群算法及其在水库优化调度中的应用[J].中国农村水利水电，2006，（2）：54-57.（LI Chong-hao，JI Chang-ming，LI Wen-wu.Modified Particle Swarm Algorithm and Its Application in Reservoir Operation Optimization[J].China Rural Water and Hydropower，2006，（2）：54-57.（in Chinese）） [9] 梁旭，黄明.现代智能优化混合算法及其应用[M].北京：电子工业出版社.2011.（LIANG Xu，HUANG Ming.Modern Intelligent Optimization Algorithm and Application[M].Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2011.（in Chinese））[ZK）] [10] [ZK（#]Maurice Clerc.Particle Swarm Optimization [M].America：Wiley-ISTE，2006. [11] N C Chauhan，M V Kartikeyan，A Mittal.A Modified Particle Swarm Optimizer and Its Application to the Design of Microwave Filters [J].Journal of Infrared，Millimeter and Terahertz Waves.2009，598-610. [12] Eberhart R C，Shi Y.Particle Swarm Optimization：Developments，Applications and Resources[A].Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation，Piscataway[C].NJ：IEEE Service Center，2001：81-86. [13] 徐文星，耿志强，朱群雄，等.基于SQP局部搜索的混沌粒子群优化算法[J].控制与决策，2012，（4）：557-561.（XU Wen-xing，GENG Zhi-qiang，ZHU Qun-xiong，et al.Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm Integrated with Sequential Quadratic Programming Local Search [J].Control and Decision，2012，（ 4）：557-561.（in Chinese）） [14] 安晓会，高岳林.混合变异算子的自适应粒子群优化算法[J].计算机应用，2008，（S1）：28-30.（AN Xiao-hui，GAO Yue-lin.Adaptive Particle Swarm Algorithm with Hybrid Mutation Operator [J].Journal of Computer Applications，2008，（S1）：28-30.（in Chinese）） [15] Maurice Clerc.The Swarm and the Queen：Towards a Deterministic and Adaptive Particle Swarm Optimization[C].Proceedings of International Conference on Evolutionary Computation，1999：51-57. [16] 邱林，肖琳.改进微粒群优化算法在水库防洪调度中的应用[J].人民黄河，2007，29（10）：18-21.（QIU Lin，XIAO Lin .Application of Improved Particle Swarm Ooptimization Algorithm in Reservoir Flood Control Operation[J].Yellow River，2007，29（10）：18-21.（in Chinese）） |
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