改進(jìn)的分布估計(jì)算法在水庫綜合調(diào)度中的應(yīng)用

劉海龍

（遼寧省興城市水務(wù)局，遼寧興城 125100）

運(yùn)行管理

改進(jìn)的分布估計(jì)算法在水庫綜合調(diào)度中的應(yīng)用

劉海龍

（遼寧省興城市水務(wù)局，遼寧興城 125100）

本文通過分析水庫調(diào)度運(yùn)行方式所涉及的防洪、興利、發(fā)電、供水等問題，結(jié)合綜合指標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)和理想點(diǎn)法，構(gòu)建了一個(gè)以價(jià)值函數(shù)與價(jià)值損失為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的水庫綜合調(diào)度模型，并對(duì)分布估算法自適應(yīng)能力與局部搜索能力進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)例驗(yàn)證表明：該方法明顯提升了算法精度與全局搜索能力，具有較強(qiáng)的適用性，為水庫綜合調(diào)度提供了有益參考。

水庫調(diào)度；理想點(diǎn)法；水庫綜合調(diào)度；改進(jìn)分布估算法

大型水庫通常承擔(dān)著防洪、興利、發(fā)電、供水、航運(yùn)等多種調(diào)度任務(wù)，各目標(biāo)存在不可公度性。在水庫的調(diào)度過程中，需要將單任務(wù)調(diào)度轉(zhuǎn)化為多任務(wù)的綜合調(diào)度決策。研究多目標(biāo)的綜合調(diào)度決策時(shí)有前決策和后決策兩種技術(shù)［1］。前決策技術(shù)是將多任務(wù)進(jìn)行分解，轉(zhuǎn)化為單任務(wù)研究計(jì)算，此方法所得結(jié)果與實(shí)際最優(yōu)調(diào)度方案有較大出入［2］。后決策技術(shù)通過最優(yōu)思想，在非劣解集中選擇最優(yōu)的合適解，該方法存在一定的人為主觀性。在選取水庫最優(yōu)調(diào)度方案時(shí)，通過分析目標(biāo)遭受破壞后造成的損失所占比重來確定目標(biāo)的權(quán)重，充分利用所獲取的數(shù)據(jù)信息，減少主觀賦值法的片面性。因此，本文利用綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建水庫綜合調(diào)度模型，利用接近理想點(diǎn)法及損失比重權(quán)重法解決多目標(biāo)任務(wù)問題，使得改進(jìn)的分布估算法能夠有效地提高求解水庫綜合調(diào)度模型的能力［3］。

1 建立水庫綜合調(diào)度模型

通過單目標(biāo)遭受破壞后損失所占比重確定目標(biāo)權(quán)重，稱為水庫綜合評(píng)價(jià)法［4］。該方法充分反映出各目標(biāo)的重要性，同時(shí)也避免了由于賦權(quán)法所引起的片面性；對(duì)量化處理的各目標(biāo)損失函數(shù)進(jìn)行歸一化整理，確定各目標(biāo)權(quán)重：

式中 ω發(fā)電、ω出力、ω防洪、ω供水——發(fā)電、出力、防洪、供水的權(quán)重；

L發(fā)電、L出力、L防洪、L供水——發(fā)電、出力、防洪、供水的損失；

L總——損失價(jià)值的總和。

1.1 利用理想點(diǎn)法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

理想點(diǎn)法是一種使目標(biāo)值盡可能接近其理想（最優(yōu)）值的多目標(biāo)調(diào)度問題的函數(shù)評(píng)價(jià)方法［5］。評(píng)價(jià)步驟如下：

a.指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化整理。

b.確定任務(wù)方案理想點(diǎn)，假設(shè)任務(wù)方案為M=（m1，m2，…，mn），理想點(diǎn)為G=（g1，g2，…，gn），計(jì)算理想點(diǎn)與任務(wù)之間的距離。綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)為：

式中 R——綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，任務(wù)方案越接近理想點(diǎn)，R值越小，說明方案越優(yōu)；當(dāng)R取最小值時(shí)，此時(shí)方案為最優(yōu)方案。

1.2 水庫綜合調(diào)度模型的構(gòu)造

結(jié)合理想點(diǎn)法和綜合評(píng)估系統(tǒng)構(gòu)建水庫綜合調(diào)度模型：

式中 L——目標(biāo)破壞損失；

F（G，M，L）——綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)。

約束條件有庫容約束、水庫初水位和末水位限制約束、水庫電站出力約束、水庫下泄流量約束和水量平衡約束。

2 綜合調(diào)度模型求解

2.1 分布估計(jì)算法的改進(jìn)

分布估計(jì)算法利用遺傳算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本思想，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)手段建立起空間個(gè)體概率分布模型，在分布模型中隨機(jī)采樣產(chǎn)生新的群體，不斷重復(fù)，使之達(dá)到終止條件，實(shí)現(xiàn)群體的進(jìn)化。該算法雖然在全局搜索能力上具有明顯優(yōu)勢，但在計(jì)算性能上容易受到目標(biāo)參數(shù)的影響。本文基于傳統(tǒng)估計(jì)算法，加入自適應(yīng)算法參數(shù)，利用混沌搜索法，增加了算法的搜索性能，有利于確定目標(biāo)方案的最優(yōu)解。

2.2 水庫綜合調(diào)度計(jì)算過程

a.將目標(biāo)群體初始化，并確定目標(biāo)參數(shù)。對(duì)水庫下泄流量進(jìn)行數(shù)字分類，表示為Qi=｛Q1，i，Q2，i，…，Qt，i，…，QT，i｝，即水庫下泄流量在不同時(shí)段的流量值。初始化群體受水庫的流量約束限制。

b.基于理想點(diǎn)法對(duì)水庫綜合調(diào)度的個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，并計(jì)算其目標(biāo)權(quán)重和適應(yīng)度值。水庫綜合調(diào)度模型的理想點(diǎn)由各子目標(biāo)最優(yōu)解組合確定；個(gè)體適應(yīng)度數(shù)值由理想點(diǎn)法確定的個(gè)體綜合指標(biāo)確定。

c.在對(duì)個(gè)體進(jìn)行相關(guān)排序后，選取S個(gè)相對(duì)較優(yōu)的個(gè)體組成一個(gè)評(píng)價(jià)集合，并計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)σJ和均值參數(shù)

d.利用數(shù)學(xué)方法，即高斯公式，通過隨機(jī)采樣的方式確定下一層次的群體，采樣同樣受到流量約束限制。

e.通過混沌局部搜索法在最優(yōu)個(gè)體中進(jìn)行局部搜索，若判斷算法滿足算法停止條件，則計(jì)算結(jié)束，若算法未滿足算法結(jié)束的條件，則繼續(xù)b步驟。

通過理想點(diǎn)法進(jìn)行個(gè)體綜合評(píng)價(jià)，計(jì)算適應(yīng)度值，利用罰函數(shù)進(jìn)行個(gè)體約束，并引入自適應(yīng)控制法和混沌局部搜索法，提高了算法的全局搜索能力［6］。水庫綜合調(diào)度模型求解流程見下圖。

算法步驟圖

3 實(shí)例應(yīng)用

興城市的堿廠水庫承擔(dān)防洪、興利、發(fā)電等多種調(diào)度任務(wù)。水庫正常蓄水位83.5m，死水位72.5m。裝機(jī)容量150kW，電價(jià)0.4元／（kW·h），灌溉效益額為50萬元。通過該水庫各月平均流量檢測預(yù)報(bào)值，以保證出力、發(fā)電量、供水保證率最大為子目標(biāo)構(gòu)建綜合調(diào)度模型。將各子目標(biāo)分別調(diào)度時(shí)確定的保證出力、最大發(fā)電量、供水過程作為理想點(diǎn)，利用改進(jìn)的分布估算法求解水庫綜合調(diào)度過程［7］。

表1為利用遺傳算法（GA）、差分進(jìn)化算法（DE）、粒子群算法（PSO）、傳統(tǒng)的分布估算（EDA）和改進(jìn)的分布估算法（IEDA）計(jì)算結(jié)果對(duì)比。計(jì)算過程中群體規(guī)模設(shè)置為100，最大運(yùn)行代數(shù)設(shè)置為200。分布估算法和改進(jìn)的分布估算法截?cái)噙x擇參數(shù)均為50%，局部搜索參數(shù)m取10；其他算法均為典型參數(shù)設(shè)置。算法均進(jìn)行多次計(jì)算，取其最好的結(jié)果進(jìn)行比較。

表1 各算法結(jié)果對(duì)比

由表1對(duì)比可知，改進(jìn)的分布估算法相比于傳統(tǒng)的分布估算法有了明顯的性能提升，此外，因?yàn)橐肓司植克阉鞑呗允沟迷撍惴ㄝ^其他算法用時(shí)略長，但用時(shí)仍較短，且提高了算法的計(jì)算精度。

表2為各子目標(biāo)理想點(diǎn)與改進(jìn)的分布算法計(jì)算得到的最優(yōu)方案之間的比較。分析表2可以得出，通過與發(fā)電量最大模型相比較，綜合調(diào)度在發(fā)電量上有所下降，但在供水保證率及保證出力上有大幅的上升。說明水庫的綜合利用率得到了有效提高，水資源利用更加高效合理。

表2 各模型計(jì)算結(jié)果與理想點(diǎn)之間的比較

4 結(jié) 語

本文基于綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，結(jié)合理想點(diǎn)法，構(gòu)建了水庫綜合調(diào)度模型，通過對(duì)所得信息的全面分析，對(duì)各目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡，在一定程度上改善了客觀權(quán)重和主觀權(quán)重對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。利用改進(jìn)的分布估算法對(duì)水庫綜合調(diào)度模型進(jìn)行求解，充分證明了該算法的有效性與優(yōu)良性，為水庫的綜合調(diào)度決策提供了有益借鑒。

［1］ 王麗萍，黃海濤，張驗(yàn)科，等.水庫多目標(biāo)調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)決策技術(shù)研究［J］.水力發(fā)電，2014，40（3）：63-66.

［2］ 岳耀鋒，馬光文.相對(duì)最優(yōu)防洪調(diào)度方案的生成［J］.東北水利水電，2006，24（2）：42-44.

［3］ 武見，楊振立，趙麥換，等.黃河干流骨干水庫綜合利用調(diào)度模型的應(yīng)用［J］.人民黃河，2010，32（8）：107-108.

［4］ 張驗(yàn)科，王麗萍，裴哲義，等.綜合利用水庫調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)決策技術(shù)研究［J］.水電能源科學(xué)，2011，29（11）：51-54.

［5］ 武新宇，范祥莉，程春田，等.基于灰色關(guān)聯(lián)度與理想點(diǎn)法的梯級(jí)水電站多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法［J］.水利學(xué)報(bào)，2012，43（4）：422-428.

［6］ 邱林，田景環(huán)，段春青，等.混沌優(yōu)化算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用［J］.中國農(nóng)村水利水電，2005（7）：17-18.

［7］ 康玲，黃云燕，楊正祥，等.水庫生態(tài)調(diào)度模型及其應(yīng)用［J］.水利學(xué)報(bào)，2010，41（2）：134-141.

Application of improved distribution estimation algorithm in reservoir comprehensive scheduling

LIU Hailong
（Liaoning Xingcheng Water Authority，Xingcheng 125100，China）

In the paper，related problems about reservoir scheduling operation mode are analyzed，including flood control，utilization，electric power generation，water deliver，etc.Comprehensive index evaluation system and ideal point method are combined.A reservoir comprehensive scheduling model with cost function and cost loss as evaluation standards is constructed.The adaptive ability and local search ability of distribution estimation algorithm are improved.Example validation shows that algorithm precision and global search ability are prominently improved by the method.It has stronger applicability，and provides beneficial reference for comprehensive scheduling of reservoirs.

reservoir scheduling；ideal point method；reservoir comprehensive scheduling；improved distribution estimation algorithm

TV697.1+1

B

1673-8241（2016）09-0027-03

10.16617／j.cnki.11-5543／TK.2016.09.007