[发明专利]一种基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法在审
申请号: | 202010263002.5 | 申请日: | 2020-04-07 |
公开(公告)号: | CN111539153A | 公开(公告)日: | 2020-08-14 |
发明(设计)人: | 赵瑾琼;卢金友;姚仕明;周建银;邓春艳;高志扬 | 申请(专利权)人: | 长江水利委员会长江科学院 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27 |
代理公司: | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人: | 胡盛登 |
地址: | 430010 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 泥沙 信息库 联合 优化 调度 方法 | ||
1.一种基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法,其特征在于包括以下步骤,
(1)耦合泥沙调度目标建立水沙联合优化调度模型;
(2)预先求解泥沙数学模型,构建由泥沙调度特征指标组成的泥沙信息库;
(3)利用泥沙信息库对BP神经网络进行训练、拟合;
(4)采用遗传算法并结合BP神经网络求解水沙联合优化调度模型。
2.如权利要求1所述的基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤(1)耦合泥沙调度目标建立水沙联合优化调度模型的具体步骤如下:
(1)确定由长期利用子目标和航道条件子目标组成的泥沙调度目标:
长期利用子目标:
式中,DV(θ)为水库淤积平衡后的有效库容保留比,V(θ)和V(0)分别为优化策略θ和设计运行策略下变动回水区平衡淤积量,θ为给定水库优化设计运行策略,maxDV表征泥沙调度的长期利用子目标为水库有效库容剩余最大;
航道条件子目标:minVnavi(θ) (2)
式中,Vnavi(θ)为优化策略θ下典型河段目标时刻碍航淤积量,minVnavi表征泥沙调度的航道条件子目标为目标时刻典型河段碍航淤积量最小;
(2)确定水库防洪和发电目标:
水库防洪调度目标为在保证防护区安全的条件下,取同一运行策略下所需防洪库容的最大值,不同运行策略下取各种策略所需最大防洪库容的最小值,表示为:
min{max[Vflood(θ,t),t=1,T]} (3)
式中,Vflood(θ,t)为优化策略θ下水库拦洪过程中所需防洪库容;
水库发电目标取为发电效益最大,表示为:
E(θ,t)=KQHΔt (5)
其中,为水库给定时间T内发电效益,E(θ,t)为给定水库在优化运行策略θ下某t时刻的发电量,K为出力系数,Q为发电流量,H为发电净水头,等于水库上、下游水位差Z上-Z下再减去水头损失ΔH,水头损失ΔH可按枢纽流量~水头损失关系计算,Δt为时段长度;
(3)采用约束法将多目标问题转化为单目标,将发电量作为优化目标,而将防洪、航道、水库长期使用目标转化为约束条件,从而建立水沙联合优化调度模型。
3.如权利要求1所述的基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤(2)泥沙信息库所包含的泥沙调度特征指标,包括水库变动回水区平衡淤积量样本集V(α),目标时刻典型碍航河段航道碍航淤积量样本集Vnavi(β),并分别由一维水沙数学模型和平面二维水沙数学模型预先求解得出,其中,其中α和β为水库不同运行策略样本。
4.如权利要求3所述的基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤(3)利用泥沙信息库对BP神经网络进行训练、拟合,得到泥沙特征指标值与水库运行策略个体的BP神经网络关系:
V(α)=f1(α) (6)
Vnavi(β)=f2(β) (7)。
5.如权利要求1所述的基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤(4)采用遗传算法并结合BP神经网络求解水沙联合优化调度模型中,个体泥沙调度目标值或约束值由BP神经网络关系式(6)和(7)计算得出。
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