一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度方法，根據(jù)梯級電站發(fā)電調(diào)度的給定的初始時刻各電站的調(diào)度水位、入庫徑流、下泄流量約束、出力約束，以及水位約束，根據(jù)決策空間范圍的計算方法，計算各電站在調(diào)度時刻d的決策空間范圍；決策空間范圍隨機生成調(diào)度時刻d的決策變量初始值；由DFO算法計算每個個體對應的質(zhì)量值、個體各個方向所受到的合力和產(chǎn)生的加速度值、速度更新的權(quán)重；調(diào)用局部搜索算法對每個個體進行局部尋優(yōu)；得出群體中質(zhì)量最優(yōu)的個體，即為本次優(yōu)化調(diào)度計算的各水庫最優(yōu)的運行水位。本發(fā)明的有益效果是提出的DFO算法，具有尋優(yōu)能力強，計算速度快的優(yōu)點。
【專利說明】一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度【技術領域】，涉及一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的 流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度方法。
【背景技術】
[0002] 近年來，一種新的自然啟發(fā)式優(yōu)化方法：模擬物理學機制的全局優(yōu)化方法引起了 學者們的廣泛關注[1]，目前，模擬的物理學機制主要有以庫侖定律為物理依據(jù)的電磁場和 以萬有引力定律為物理依據(jù)的重力場，前者主要有類電磁機制（EM)及其改進算法[2-4]， 后者主要有中心力算法（CF0) [5,6]、重力場搜索算法（GSA)及其改進算法[7,8]。這些方 法通過分析問題解空間內(nèi)數(shù)據(jù)對象的相互作用，模擬萬有引力或者電磁力中的自適應吸引 /排斥規(guī)則，從不同的物理視角思考和闡釋了生物群集智能的涌現(xiàn)，建立了從不同物理空間 到優(yōu)化問題空間的映射關系，為啟發(fā)式優(yōu)化方法的研究提供了新思路。
[0003] 正如No Free Lunch定理[9]所說，沒有一種方法能夠最有效地解決所有的優(yōu)化 問題自然啟發(fā)式優(yōu)化理論和方法的研究仍然是一個極具挑戰(zhàn)的課題，大量熱點問題的解決 尚有待于更進一步持續(xù)不斷的努力，例如：自然系統(tǒng)向優(yōu)化問題的映射；從物理規(guī)律和生 物群體自組織中提取有效的規(guī)則應用于優(yōu)化方法的搜索策略等等。因此，從發(fā)展優(yōu)化理論 和創(chuàng)新優(yōu)化方法的角度出發(fā)，探索新的優(yōu)化啟發(fā)機制、研究新的高性能優(yōu)化方法仍然是一 個開放式的問題。
[0004] 李德毅等借鑒物理學中場的概念提出了數(shù)據(jù)場[10,11，12,13]，為數(shù)據(jù)分析和處 理提供了一種新的擬物理學方法，已經(jīng)建立了相對完備的理論體系。數(shù)據(jù)場將物質(zhì)粒子間 的相互作用及其場描述方法引入抽象的數(shù)域空間，每個對象都相當于空間中具有一定質(zhì)量 的質(zhì)點或核子，其周圍存在一個作用場，位于場內(nèi)的任何對象都將受到其他對象的聯(lián)合作 用，由此在整個空間上確定了一個數(shù)據(jù)場。完備的數(shù)據(jù)場理論為基于數(shù)據(jù)場的全局最優(yōu)化 方法研究提供了理論基礎。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度，解 決了現(xiàn)有的復雜的流域梯級優(yōu)化調(diào)度優(yōu)化方法存在尋優(yōu)能力不強，收斂性不好易陷入局部 最優(yōu)的問題。
[0006] 本發(fā)明應用數(shù)據(jù)場概念，將每個對象看做空間中具有一定質(zhì)量的質(zhì)點或核子，其 周圍存在一個作用場，位于場內(nèi)的任何對象都將受到其他對象的聯(lián)合作用，由此在整個空 間上確定了一個數(shù)據(jù)場。本發(fā)明提出一種新的擬物理學機制的全局優(yōu)化方法：基于數(shù)據(jù)場 的全局優(yōu)化方法（DFO)。DF0將合適的作用場源強度與待優(yōu)化的目標函數(shù)相關聯(lián)，實現(xiàn)問題 解空間到數(shù)據(jù)力場、數(shù)據(jù)勢場的映射；將決策空間中的每個可行解視為一個數(shù)據(jù)質(zhì)點，其 周圍存在一個作用場，位于場內(nèi)的任何數(shù)據(jù)質(zhì)點都受到其它數(shù)據(jù)質(zhì)點的聯(lián)合作用，由此在 解空間形成一個數(shù)據(jù)力場，通過模擬數(shù)據(jù)質(zhì)點在數(shù)據(jù)力場作用下的自組織遷移，誘導數(shù)據(jù) 質(zhì)點朝著群體中具有高適應度的數(shù)據(jù)質(zhì)點移動，最終逼近全局最優(yōu)解。本發(fā)明首先提出基 于數(shù)據(jù)場全局最優(yōu)化（DFO)方法的尋優(yōu)機制，然后給出實現(xiàn)DFO方法的結(jié)構(gòu)，最后對DFO方 法的尋優(yōu)能力進行綜合評價分析。
[0007] 本發(fā)明所采用的技術方案是：
[0008] Stepl :根據(jù)梯級電站發(fā)電調(diào)度的給定的初始時刻各電站的調(diào)度水位、入庫徑流、 下泄流量約束、出力約束，以及水位約束，根據(jù)決策空間范圍的計算方法，計算各電站在調(diào) 度時刻d的決策空間范圍；
[0009] Step2 :決策空間范圍隨機生成調(diào)度時刻d的決策變量初始值；
[0010] Step3 :由梯級總發(fā)電量PE，作為DF0算法的適應度值fk(t)，計算每個個體對應的 質(zhì)量值Mk(t)，計算個體各個方向所受到的合力和產(chǎn)生的加速度值；
[0011] Step4 :計算速度更新的權(quán)重；
[0012] Step5 :更新個體各個方向的決策變量，并做越界處理；
[0013] Step6 :調(diào)用局部搜索算法對每個個體進行局部尋優(yōu)；
[0014] Step7 :返回Step3進行迭代計算，直到t > T ;
[0015] StepS :得出群體中質(zhì)量最優(yōu)的個體，即為本次優(yōu)化調(diào)度計算的各水庫最優(yōu)的運行 水位。
[0016] 本發(fā)明的有益效果是提出的DF0算法，具有尋優(yōu)能力強，計算速度快的優(yōu)點。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017] 圖1是本發(fā)明DF0等方法收斂過程的比較圖；
[0018] 圖2是本發(fā)明DF0算法對于單峰函數(shù)在決策變量維數(shù)為100, 500和1000時收斂 性能比較圖；
[0019] 圖3是本發(fā)明DF0算法對于單峰函數(shù)在不同范圍決策空間的收斂性能比較圖；
[0020] 圖4是本發(fā)明洪水優(yōu)化調(diào)度和調(diào)洪計算泄流過程（1998年0· 5%洪水）圖。
【具體實施方式】
[0021] 下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
[0022] 1.本方法解決下述的優(yōu)化問題：
[0023]
【權(quán)利要求】
1. 一種基于擬數(shù)據(jù)場機制的流域梯級發(fā)電防洪優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于按照以下步 驟進行： Stepl :根據(jù)梯級電站發(fā)電調(diào)度的給定的初始時刻各電站的調(diào)度水位、入庫徑流、下泄 流量約束、出力約束，以及水位約束，根據(jù)決策空間范圍的計算方法，計算各電站在調(diào)度時 刻d的決策空間范圍； Step2 :決策空間范圍隨機生成調(diào)度時刻d的決策變量初始值； Step3 :由梯級總發(fā)電量PE，作為DFO算法的適應度值fk (t)，計算每個個體對應的質(zhì)量 值Mk(t)，計算個體各個方向所受到的合力和產(chǎn)生的加速度值； Step4 :計算速度更新的權(quán)重； Step5 :更新個體各個方向的決策變量，并做越界處理； Step6 :調(diào)用局部搜索算法對每個個體進行局部尋優(yōu)； Step7 :返回Step3進行迭代計算，直到t > T ; StepS :得出群體中質(zhì)量最優(yōu)的個體，即為本次優(yōu)化調(diào)度計算的各水庫最優(yōu)的運行水 位。
【文檔編號】G06Q10/04GK104156779SQ201410222577
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年5月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月26日
【發(fā)明者】楊俊杰, 金義富, 吳濤 申請人:楊俊杰