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    考慮調(diào)度時段敏感性的水庫供水優(yōu)化調(diào)度探析

    2019-12-19 02:09:35倪振輝
    科技創(chuàng)新導報 2019年22期
    關鍵詞:優(yōu)化調(diào)度敏感性

    倪振輝

    摘 ? 要:隨著我國農(nóng)業(yè)、工業(yè)和社會的高速發(fā)展,對水資源的消耗速度不斷增加,為了保證對水資源的合理調(diào)度,提高對水資源的利用率,對水庫供水提出了較高的要求。針對復雜水庫多目標優(yōu)化調(diào)度的維數(shù)災難和容易陷入被動的問題,需要采取一種基于調(diào)度時段敏感性分析的水庫調(diào)度降維新方法。為此,筆者將要在本文中對考慮調(diào)度時段敏感性的水庫供水優(yōu)化調(diào)度進行探析,希望對促進我國水利事業(yè)的發(fā)展起到有利的作用。

    關鍵詞:調(diào)度時段 ?敏感性 ?優(yōu)化調(diào)度

    中圖分類號:TV697.11 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1674-098X(2019)08(a)-0035-02

    水庫調(diào)度是一個多變量、非線性、多目標的復雜時空決策優(yōu)化問題,通過對水庫的優(yōu)化調(diào)度,能夠有效提高水庫的經(jīng)營利潤。通過水庫調(diào)度圖的應用,可以有效的指導水庫的運行。但由于水庫參數(shù)模型比較復雜,在優(yōu)化求解的過程中,往往會形成高維解空間,很容易造成維數(shù)災難的發(fā)生。例如,在水庫調(diào)度圖求解的過程中,其針對的對象往往比較多,如工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)等,多個用戶目標函數(shù)之間容易出現(xiàn)協(xié)調(diào)和競爭的關系,在具體優(yōu)化的過程中,經(jīng)常表現(xiàn)為可行域隨時間和空間而發(fā)生動態(tài)變動,導致模型的求解難度往往比較大。但在調(diào)度求解的過程中,某些調(diào)度線的位置在整個優(yōu)化過程中,其變動量往往比較小,導致調(diào)度圖容易呈現(xiàn)多樣性的特點。通過有效分析水庫來水與用水關系的常規(guī)調(diào)度圖分析,可以發(fā)現(xiàn)調(diào)度線的位置變化比較明顯,調(diào)度結(jié)果的差異表現(xiàn)也較大。通過上面的討論可知,為了有效提高模型的求解效率和調(diào)度圖的適用性,就需要在調(diào)度線降維方法的研究上,下更大的功夫。

    1 ?基于調(diào)度時段敏感性分析的水庫優(yōu)化調(diào)度框架

    對框架體系進行研究。在水庫優(yōu)化調(diào)度的研究過程中,蓄水狀態(tài)在一定范圍內(nèi)變化,往往對調(diào)度的影響較小,最終導致調(diào)度圖形多樣化現(xiàn)象的產(chǎn)生,這是導致優(yōu)化算法陷入困局的主要原因之一。為了進一步提升開展調(diào)度搜索的效率,讓各種調(diào)度圖更進一步發(fā)揮出自己的作用,就需要將敏感性分析法方法應用到用水戶調(diào)度線的時間維對不同調(diào)度目標的敏感度分析工作當中,從而進一步提升調(diào)度圖的敏感性。最后,在對水庫的優(yōu)化調(diào)度過程中,可以直接從調(diào)度規(guī)律的研究中得到啟發(fā),通過進化算法的應用,來搜索調(diào)度敏感時間維的位置參數(shù),在經(jīng)過一定數(shù)量的迭代之后,對調(diào)度線全調(diào)度時段的位置參數(shù)進行全局搜索。在實際執(zhí)行的過程中,其主要的計算步驟包括:(1)通過采用拉丁超立方-單因素輪換方法敏感性分析方法,從而有效獲得不同調(diào)度時段對調(diào)度目標的敏感度,最終得到調(diào)度圖的敏感事件維。(2)通過對水庫的時間敏感性分析,對水庫的調(diào)度計算模型進行優(yōu)化,在優(yōu)化過程中,主要是對調(diào)度敏感度的時間維位置參數(shù)進行優(yōu)化,對于那些非敏感時間維位置參數(shù),可以直接采用線性插值法來獲取。(3)為了獲得Pareto前沿解,可以直接采用多目標微粒群優(yōu)化算法。(4)通過對Pareto解的進一步MOPSO算法計算,對全時間段的調(diào)度線的位置參數(shù)進行全范圍的搜索,從而得到Pareto前沿解。

    調(diào)度時段敏感性的分析方法。調(diào)度時段的不同用戶的調(diào)度線往往存在非常復雜的關系,需要根據(jù)用水戶的優(yōu)先等級,可以直接采用順序分層抽樣LH-OAT方法。該方法是以調(diào)度時段的敏感性作為分析對象的,將年內(nèi)調(diào)度時段長度定義為L,其用戶總數(shù)為M,其敏感性分析主要包括:(1)第一步是在調(diào)度時段,對用水優(yōu)先等級最高的那部分用戶對供水位置進行抽樣,可以直接將庫容的空間劃分為N層,在實際抽樣的過程中,每層不得重復進行抽樣。(2)第二步就是對優(yōu)化位置靠后的用戶進行抽樣,將優(yōu)先等級高的抽樣值和庫容上限作為抽樣空間,然后直接將庫容空間劃分為N層,每層不得重復進行抽樣。通過該抽樣工作,就可以完成調(diào)度時段l層的M個位置的抽樣工作,這樣就完成了對一個模型的分層抽樣。(3)通過不斷重復上面兩個步驟,就可以得到l+1個所有M個位置參數(shù)的分層抽樣,L個模型的參數(shù)分層抽樣就可以完成,最終得到了N個LH抽樣點。一個LH抽樣點其總共會包括L個模型參數(shù)集合,每個模型參數(shù)都應該對應M個調(diào)度線的位置。(4)通過對每個抽樣點的參數(shù)調(diào)整,就可以對每個調(diào)度時段的所有位置進行統(tǒng)一的擾動,不斷重復這L個調(diào)度時段,就可以得到最終的模型參數(shù)集。

    2 ?實際用例

    邱莊水庫位于河北省唐山市豐潤城區(qū)北20km的還鄉(xiāng)河出山口處,控制流域面積525km2,總庫容2.04億m3,為百年一遇洪水設計,五千年一遇洪水校核。工程是引灤入唐輸水工程的一部分,由大壩、溢洪道、放水洞等建筑物組成,壩頂高程77m,最大壩高28m,壩頂長926m,最大泄量4600m3/s,是一座以防洪供水為主的大(Ⅱ)型水利樞紐工程。水庫工程于1958年10月開工興建,12月因經(jīng)濟困難停工緩建,1959年11月復建,1960年8月建成均質(zhì)土壩和放水洞兩項主體工程,壩頂高程73.5m,原建工程按百年一遇洪水設計,千年一遇洪水校核。后經(jīng)復核發(fā)現(xiàn)原設計雨量偏小,校核標準僅為二百年一遇。1966—1968年修建了溢洪道工程,水庫校核標準提高到了五百年一遇。

    在優(yōu)化調(diào)度建模的過程中,使用了該庫多年的歷史資料,其調(diào)水量采用了規(guī)劃設計值,將一年分為24個時段。為了保證對工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)的用水調(diào)度要求,對其供水線進行了合理的設計,如果扣除用水量為0的時段,其可以分為37個優(yōu)化變量。根據(jù)水庫調(diào)度的實際需求,將工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)的缺水破壞深度分別設置在了10%、20%、50%等,其供水保證率分別在了95%、85%和50%。

    在實際敏感性分析的過程中個,將庫容量分成了1000層,對每個層只進行一次抽樣,對每個抽樣點進行24次參數(shù)優(yōu)化設置,每次只對一個參數(shù)進行優(yōu)化,共可以得到25000個樣本集合。在統(tǒng)一考慮用戶各調(diào)度時段的敏感性,對用戶缺水指數(shù)采用了等權重的方法。

    在調(diào)度優(yōu)化建模的過程中,將水庫棄水量、工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)缺水作為主要的優(yōu)化目標,分別對不同調(diào)度時段的用戶調(diào)度線位置參數(shù)進行了優(yōu)化,最后得到的調(diào)度目標關系,為了進一步做好水庫調(diào)度的敏感性分析,可以認真制作調(diào)度目標關系圖,從顏色的不同可以直接反應棄水量的不同,利用顏色深淺不同來顯示棄水量和綜合指數(shù)之間的協(xié)同關系,棄水量越少表示缺水指數(shù)越小。通過調(diào)度目標關系圖的應用,就可以看出工業(yè)和棄水量之間存在的一定競爭關系,生態(tài)和工業(yè)用水目標上存在的關系。為了有效解決這個矛盾,需要我們做好對工業(yè)用水的調(diào)度,可以起到有效節(jié)約水庫用水的目的。

    通過Pareto算法的應用,可以得到相對比較滿意的優(yōu)化模型解。通過該模型的進一步研究發(fā)現(xiàn),用戶的調(diào)度線整體水平不高,可以在很大程度上提高水庫的供水效益,水庫的保證率也相對較高。為了對調(diào)度段的敏感性進行分析,專門設計了簡化方案進行了對比,并設計徑流成果和調(diào)度模型。通過兩個方案的對比可知,全局方案的優(yōu)化作用更強,可以有效提供供水的保證率,降低棄水量的排放,能夠?qū)⑷斕锏谋WC率從66%提升到71%。在本次研究過程中,通過對多目標復雜非線性模型的求解,得到了一種新的優(yōu)化方法,非常適合在水庫群優(yōu)化調(diào)度中進行應用,能夠有效降低問題的復雜程度,更進一步明確各優(yōu)化目標之間的關系,有效提高算法的開展效果。此外,該模型的計算機建模也比較方便,能夠更進一步提升模型優(yōu)化的效率。

    3 ?結(jié)語

    隨著時代的不斷發(fā)展,對水庫優(yōu)化工作提出了更高的要求。針對傳統(tǒng)水庫優(yōu)化工作中出現(xiàn)的問題,進一步提升水庫調(diào)度工作開展的效果,可以將考慮調(diào)度時段敏感性的水庫供水優(yōu)化調(diào)度方法應用其中,進一步明確各調(diào)度開展因素之間的關系。

    參考文獻

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    [2] 彭安幫,王小軍,劉九夫,等.考慮調(diào)度時段敏感性的水庫供水優(yōu)化調(diào)度[J].水力發(fā)電學報,2017,36(7):45-54.

    [3] 尹永昌,蔡興國,張占安.計及不確定因素的梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度[J].電網(wǎng)與清潔能源,2010,26(2):77-83.

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