基于廣義狀態(tài)搜索的水庫優(yōu)化調(diào)度研究及云模型規(guī)則提取.pdf

1、隨著大規(guī)模水庫群不斷建成及投入使用，水庫優(yōu)化調(diào)度問題面臨著新的挑戰(zhàn)，主要包括：隨著水庫系統(tǒng)規(guī)模的擴大，問題求解規(guī)模指數(shù)增長使得求解困難；水庫徑流的不確定性導致優(yōu)化調(diào)度方案難以指導水庫實際運行。針對這兩方面的問題，本文展開了一系列研究，并提出了相應的解決策略。
　　對于水庫群優(yōu)化調(diào)度的求解問題，針對逐次優(yōu)化算法及逐步逼近算法分別從時間維度和空間維度進行降維的優(yōu)勢及算法采用逐維度尋優(yōu)的策略容易收斂到約束邊界偽最優(yōu)解的不足，本文引入廣義

2、狀態(tài)的概念對兩種算法進行改進，提出一種廣義狀態(tài)搜索算法。此外，為求得水庫調(diào)度的初始調(diào)度線，根據(jù)調(diào)度人員“抬升水頭，減少棄水”的調(diào)度經(jīng)驗提出一種快速生成水庫調(diào)度參考線的方法。采用水庫調(diào)度經(jīng)典測試算例四庫問題與十庫問題進行測試，驗證了本文算法的實用性，通過湖南澧水流域的實例分析更進一步說明了本文廣義狀態(tài)搜索算法的有效性。
　　針對水庫調(diào)度中的徑流不確定性問題，本文采用隱隨機優(yōu)化調(diào)度的思想對水庫進行長系列優(yōu)化計算得到樣本，再擬合得到關(guān)聯(lián)

3、規(guī)則用于指導水庫實際調(diào)度運行。針對目前常用于擬合水庫調(diào)度規(guī)則的調(diào)度函數(shù)需要預先假設(shè)函數(shù)形式等不足及模糊規(guī)則概念劃分存在殘差等局限性，本研究在總結(jié)兩種方法優(yōu)點和不足的基礎(chǔ)上，引入云模型進行規(guī)則的提?。翰捎迷谱儞Q從樣本數(shù)據(jù)中提取出最能反映樣本分布規(guī)律的云模型概念實現(xiàn)概念的軟劃分；利用云變換得到的定性概念并將樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為布爾型數(shù)據(jù)，再采用 Apriori算法進行數(shù)據(jù)挖掘得到水庫調(diào)度定性規(guī)則；最后建立云模型規(guī)則發(fā)生器，得到水庫調(diào)度決策。本文云