陳琦琛,張嚴方
(1.遼寧天陽工程技術(shù)咨詢服務(wù)有限公司,遼寧 沈陽 110001;2.遼寧澤龍水利實業(yè)有限責(zé)任公司,遼寧 沈陽 110001)
當前,水庫生態(tài)調(diào)度成為當前國內(nèi)學(xué)者研究河道生態(tài)保護的熱點問題,為此許多學(xué)者展開水庫生態(tài)調(diào)度研究[1- 6],這些成果大都為采用不同類型的優(yōu)化算法對水庫生態(tài)調(diào)度進行目標優(yōu)化求解,既保證水庫的防洪、興利的功能,又發(fā)揮了水庫對下游河道生態(tài)改善和保護的作用。近些年來,河道從上至下水庫呈現(xiàn)梯級分布,考慮單一水庫的生態(tài)調(diào)度已經(jīng)不能滿足整個河道生態(tài)保護的要求,需要對整個河道內(nèi)的梯級水庫進行生態(tài)聯(lián)合的調(diào)度研究。對于水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度研究,國內(nèi)已有學(xué)者進行研究,這其中PSO并行算法采用自適應(yīng)優(yōu)化搜索算法,模型尋優(yōu)求解精度較高,在目標優(yōu)化求解領(lǐng)域中得到較為廣泛的應(yīng)用,但是傳統(tǒng)PSO算法在目標加速尋優(yōu)存在局限,使得傳統(tǒng)方法的收斂速率較低,為此有學(xué)者對傳統(tǒng)PSO并行算法進行改進,并在一些水資源優(yōu)化領(lǐng)域中得到具體應(yīng)用[7- 9],但是在梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度中還未得到相關(guān)應(yīng)用,為此本文引入改進的PSO并行優(yōu)化算法,對遼寧中東部4座梯級水庫進行生態(tài)聯(lián)合調(diào)度研究,研究成果可以為梯級水庫生態(tài)調(diào)度優(yōu)化提供方法參考。
改進的PSO并行算法采用并行基函數(shù)沿計算中線點逐步向外進行映射求解,模型采用多變量方程對非線性結(jié)構(gòu)函數(shù)進行求解,求解方程為:
(1)
式中,XP=[x1,x2,…xH]T,表示為改進算法的輸入樣本序列;YP—計算目標值;WJ—變量權(quán)重系數(shù);D(XP,tj)—計算中心點基函數(shù);tj=[tj1,tj2,…tjm],表示為模型計算中心點的高斯函數(shù)值。
改進PSO并行算法結(jié)合高斯函數(shù)對中心點進行求解,求解方程為:
(2)
式中,σj—高斯中心計算序列的方差值。
改進的PSO并行算法對目標計算誤差進行評定,評定方程分別為:
(3)
(4)
改進的PSO并行算法對變量權(quán)重進行計算,權(quán)重系數(shù)計算方程為:
(5)
式中,δMSE—目標調(diào)整值;IK1—廣義變量矢量值;H—比例系數(shù)值。
改進的PSO并行算法結(jié)合梯度下降法加速模型的收斂尋優(yōu)速率,梯度下降法主要優(yōu)化模型中心基礎(chǔ)函數(shù)的標準方差來加速模型的收斂求解:
Δσ=(δMSE2-δMSE1)/α
(6)
[σ0]2=[σ0]1-ηΔσ
(7)
式中,η—模型效率值;[σ0]1和[σ0]2—梯度調(diào)整后標準方差值。
水庫生態(tài)調(diào)度綜合考慮水庫興利各生態(tài)調(diào)度,梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度的方程為:
(8)
式中,ω1—興利水量的權(quán)重系數(shù);W1—不同水庫的興利水量,106m3;ω2—生態(tài)調(diào)度權(quán)重系數(shù);W2—不同水庫的生態(tài)調(diào)度水量,106m3;Z—調(diào)度目標;n—梯級水庫的座數(shù)。
本文以遼寧中西部4座梯級水庫為研究對象,梯級水庫主要的特征值見表1。各水庫的主要興利功能為供水和發(fā)電,結(jié)合各水庫的運行調(diào)度規(guī)則,采用改進的PSO并行算法對梯級水庫進行生態(tài)聯(lián)合調(diào)度。
表1 梯級水庫主要特征值
在進行梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度前,需要對各水庫不同月份下游河道斷面的生態(tài)流量進行確定,本文結(jié)合適宜生態(tài)徑流和最小生態(tài)徑流方法[10]對水庫不同時期(豐水期(5~9月)、枯水期(1~4月、10~12月))下游河道典型斷面的生態(tài)流量進行了確定,計算結(jié)果見表2。
表2水庫下游河道典型斷面生態(tài)流量值
單位:m3/s
為對比分析不同優(yōu)化算法下的收斂尋優(yōu)速率,結(jié)合隨機數(shù)組序列對各算法不同迭代次數(shù)下的粒子多樣性和最有粒子適應(yīng)值進行計算,對比分析結(jié)果如圖1所示。
圖1 不同算法的收斂度分析結(jié)果
從圖1中不同算法的粒子多樣性對比結(jié)果可以看出,相比于傳統(tǒng)算法,改進的PSO并行算法尋游下降速率更快,且波動跳躍性更小,改進PSO并行算法的穩(wěn)定性明顯好于傳統(tǒng)算法。從最優(yōu)粒子適應(yīng)值也可看出,相比于傳統(tǒng)算法,改進PSO并行算法的收斂度明顯好于傳統(tǒng)算法,改進PSO并行算法在最優(yōu)粒子計算趨于最有解的速率明顯快于傳統(tǒng)算法,且穩(wěn)定波動性也明顯好于傳統(tǒng)PSO算法。這主要是因為改進的PSO并行算法采用梯度下降法并不斷調(diào)整目標尋優(yōu)的標準方差值,使得改進算法在目標尋優(yōu)時收斂速度更快,且更為穩(wěn)定。
在不同算法收斂精度分析的基礎(chǔ)上,本文采用不同算法對梯級水庫不同時期(豐水期(5~9月)、枯水期(1~4月、10~12月))的生態(tài)聯(lián)合調(diào)度進行水量優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果見表3、4。
表3 豐水期(5~9月)不同算法下各梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度水量優(yōu)化結(jié)果 單位:104m3
表4枯水期(10~12月份和1~4月份)不同算法下各梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度水量優(yōu)化結(jié)果單位:104m3
從表3中可以看出,在豐水期(5~9月)和枯水期(10~12月和1~4月)改進的PSO并行算法優(yōu)化的生態(tài)水量多于傳統(tǒng)算法,而在興利水量上,傳統(tǒng)算法和改進算法較為接近,表明了改進的PSO并行算法在梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度上,即增加了水庫的生態(tài)調(diào)度水量,也沒大幅減少水庫的興利水量,梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化整體結(jié)果好于傳統(tǒng)算法。
為定量分析不同算法下梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度后其下游河道適宜和最小生態(tài)徑流的保證率,結(jié)合各水庫下游河道其下游斷面各級生態(tài)徑流,確定了不同算法下各時期水庫下游河道的生態(tài)保證率,分析結(jié)果見表5、6。
從表5、6中可以看出,采用改進PSO并行算法下各水庫下游河道適宜生態(tài)和最小生態(tài)徑流保證率都明顯好于傳統(tǒng)算法,這表明改進PSO并行算法在梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度尋優(yōu)上有較為明顯的改善,改進PSO并行算法下豐水期(5~9月)梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度適宜和最小生態(tài)保證率分別達到77.9%和82.0%,相比于傳統(tǒng)算法,分別提高17.2%和18.0%。在枯水期(10~11月和1~4月)適宜和最小生態(tài)保證率分別為66.6%和70.8%,相比于傳統(tǒng)算法在枯水期梯級水庫生態(tài)聯(lián)合調(diào)度下游河道生態(tài)保證率也分別提高17.3%和17.5%。河道最小生態(tài)徑流由于生態(tài)需水量小于適宜生態(tài)需水量,因此其生態(tài)保證率要高于適宜生態(tài)徑流的保證率。
表5 不同算法下水庫下游河道豐水期(5~9月)各級生態(tài)保證率對比結(jié)果 單位:%
表6 不同算法下水庫下游河道枯水期(10~11月和1~4月)各級生態(tài)保證率對比結(jié)果 單位:%
本文采用改進的PSO并行算法對遼寧中西部4座梯級水庫的生態(tài)聯(lián)合調(diào)度進行研究和探討,探討取得以下結(jié)論:
(1)改進的PSO并行算法在收斂速率和穩(wěn)定性上都較傳統(tǒng)PSO算法有較為明顯的改善。
(2)采用改進PSO并行算法優(yōu)化后的梯級水庫生態(tài)水量多于傳統(tǒng)算法,并保證了水庫的興利水量;改進PSO并行算法各水庫下游河道適宜和最小生態(tài)徑流保證率都較傳統(tǒng)算法提高百分比在17.2%~18.0%之間。
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