[发明专利]基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法

说明书

本发明公开了基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法，首先，以水库的发电、灌溉及生态的最大综合目标为优化目标，建立水库优化目标的目标函数，其约束条件包括：水量平衡约束、节点水量约束、地下水时段取水约束、水库水位约束、水库泄流约束及电站出力约束为约束条件；其次，引入计算机并行技术改进花粉算法，并对上述目标函数进行优化计算，得到发电量、出入库径流、地下水取水率及最优水库水位。本发明基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法，对于丰富水库群优化调度方法、提高西北旱区地表水地下水联合调度效益、提高水资源综合利用效益和地区生态效益，具有重要的实际意义和应用价值。

技术领域

本发明属于地表水和地下水联合调度优化技术领域，具体涉及基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法。

背景技术

目前，我国干旱地区的水资源相对比较短缺，严重影响了干旱地区的可持续发展。现阶段，地表水-地下水联合调度方式已成为解决干旱区水资源短缺的重要举措。而水库作为地下水和地表水联合调度中的重要部分，其运行方式受到格外关注；然而水库的优化调度是非线性、高维、复杂的。目前，水库的优化调度的求解方法主要分为传统方法和优化方法。(1)传统方法，如线性规划、动态规划、逐步优化算法等，但以上方法均存在计算时间长、维数灾、收敛速度慢等缺陷；(2)优化方法，如粒子群算法、遗传算法、布谷鸟算法等，但以上方法均存在易陷入局部最优、搜索效率慢等缺陷。

花粉算法(Flower Pollination Algorithm，FPA)是Yang于2010提出的一种高效仿生优化算法。FPA原理简单易懂，内置参数少，计算简单，具有较强的鲁棒性和全局搜索能力的优点。已经被广泛应用于系统优化领域，如文本聚类分析，无线传感器网络聚类，电力系统经济负荷分配等。但花粉算法在求解高维、非线性问题时，存在智能算法的缺陷，如后期收敛速度慢、容易收敛于局部最优解。

发明内容

本发明的目的是提供基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法，具有提高水库群的联合运行能力、提高干旱区水资源利用效率的特点。

本发明所采用的技术方案是，基于改进花粉算法的地表水和地下水联合调度优化方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、以水库的发电、灌溉及生态的最大综合目标为优化目标，优化目标的函数为：

MinF＝c₁F₁+c₂F₂+c₃F₃ (1)，

式(1)中，F为综合目标；F₁为水库的电站发电量，单位为亿kW·h， c₁为水库的电站发电量的权重系数；F₂为灌溉缺水量，单位为亿m³，c₂为灌溉缺水量的权重系数；F₃为生态缺水量，单位为亿m³，c₃为生态缺水量的权重系数；c₁、c₂和c₃均由流域管理决策者提供，分别为0.5，0.4和0.1；

式(2)中，m表示水库的水电站编号；t表示时段数；Δt表示时段长短； k_m表示第m电站的出力系数；Q(m,t)表示第m电站的发电流量，单位为m³/s； h(m,t)表示第m电站的发电水头，单位为m；表示第t时段的灌溉缺水量，单位为亿m³；表示第t时段的生态缺水量，单位为亿m³；

步骤2、采用计算机并行技术改进花粉算法，并对目标函数进行优化计算，得到地下水开采率及最优水库水位。

本发明的特点还在于：

步骤1中，目标函数的约束条件包括：