基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度
基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度
吴恒卿1，2
，黄
强1，徐炜3，习树峰4，
5
（1．西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，西安710048；2．深圳市西丽水库管理处，
深圳518055；3．重庆交通大学河海学院，重庆400074；4．中山大学水资源与环境系，广州510275；5．深圳市水务规划设计院，深圳518000）摘要：该文以深圳市城市供水系统中的公明供水调蓄工程为例，对区域水资源的合理配置和高效利用展开研究。工程中
公明水库被用作城市供水的储备水源，以防止连续枯水年份或发生水污染等严重事件对城市供水构成的巨大威胁。为此，充分考虑调蓄工程的供水运行特点，将调蓄工程中的水库群聚合为“虚拟水库”，并建立调蓄工程的引水与供水调度模型；调度模型以引水量最小和公明水库换水量最大为目标函数，采用多目标遗传算法NSGA-II 对引水与供水调度模型进行优化求解。在此基础上，采用模糊优选方法在Pareto 优化解集空间中寻找满意解，并选择3个代表解对调蓄工程的供水进行模拟。对比与分析模拟计算结果，表明优化调度模型能够高效利用外流域引水资源和提高公明水库的水量交换。关键词：水库；优化；模型；水库调度；聚合水库；供水；引水；NSGA-II 算法doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.019中图分类号：TV697文献标志码：A 文章编号：1002-6819（2016）-01-0140-07吴恒卿，黄强，徐炜，习树峰.基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度[J].农业工程学报，2016，32（01）：140-146.doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.019https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html, Wu Hengqing,Huang qiang,Xu Wei,Xi Shufeng.Multi -objective optimal operation for multi -reservoirs for water diversion and supply by using aggregation model[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineeri ng (Transactions of the CSAE ）,
2016,32(01):140－146.(in Chinese with English abstract)doi ：
10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.019https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html, 收稿日期：2015-09-18修订日期：20152015-11-16基金项目：国家重大基础研究973（2011CB403302-2）；国家自然科学基金（51179148）；重庆市前沿与应用基础研究计划（cstc2015jcyjA0601）作者简介：吴恒卿（1976-），男，广东雷州人，高级工程师，在读博士，主要从事水资源系统工程研究。西安西安理工大学，西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，710048。Email:waterwu2004@https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html,
Vol.32No.1Jan.2016
第32卷2016年农业工程学报
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 第1期1月0引言
随着社会经济和人口的高速增长，城市供水需求不
断增大，而当地水源已不能满足用水需求，大部分大型城市面临发展性缺水、季节性缺水和水质性缺水的问题，外流域引水成为支撑城市发展的重要方式。跨流域引水工程则是改善城市用水现状，平衡地区水量分布不均的重
要手段。无论是本地水资源还是跨流域引水，
科学的管理和优化配置是水资源高效利用的基础[1-2]。
目前，国内外针对地区性供水系统的管理已有较多的研究成果。20世纪60年代科罗拉多大学针对需水量的估算及满足情况进行研讨，是水资源配置思想的最早体现，也是国外水资源优化配置研究的起点。1997年Dudley 和Zheng [1]将农作物生长模型和二维状态变量的随机规划模型相结合，该研究成果以模拟优化的方式对季节性灌
溉用水进行合理分配。随后，Willis 和Simonovic [2]以供水费
用最小和最小缺水损失为目标，采用线性规划模型建立地表水库和地下水库的联合优化模型，研究成果对提高该地区的水资源利用程度起到明显的效果。近年来，Helen 等[3]结合新兴的GIS 技术建立了基于风险优先级的水资源模拟系统（risk -based prioritisation system ，RBPS
），在此基础上进行了流域水资源配置研究的尝试。在国内，水资源分
配研究主要围绕水库的优化调度，其中贺北方等[4]对水库群的多目标最优控制模型和方法进行研究，在此基础上对灌区渠系优化配水进行研究。近年来随着中国经济的不断发展，城市及农业供水问题越来越突出，已有大量研究针对城市供水、农业灌溉排水和水质水量等相关问题进行深入研究[5-8]。
在上述研究中，大部分研究主要着眼于本地水资源的优化配置，然而跨流域调水系统通常涉及多个水库，水库群之间科学合理的引水、供水对整个系统的优化运行起着至关重要的作用。在跨流域调水工程的研究中，主要以受水水库目标效益最大化或以从引水水库和受水水库整体效益最大来确定引水量及引水方式[9-10]。胡尧文等[11]采用并行调节和聚合分解法分析分析了简单跨流域调水工程的引水原则。闫春程等[12]以受水水库引水量最小为目标，并进行优化计算，建立了大伙房跨流域调水工程的引水优化调度模型。梁国华等[13]建立辽宁省东水西调工程的用水与来水间的相关关系。王国利等[14]在实时调度中对预报信息的可行性进行分析，进行了大伙房跨流域调水工程的调度。
水库群的优化调度对区域水资源的合理配置和高效利用起着关键作用，开展水库群的优化调度研究具有十分重要的理论意义和应用价值。目前，在深圳城市供水系统中东江引水成为主要水源，为防止连续枯水年份或发生水污染等严重事件对城市供水构成的巨大威胁，公明水库被用作城市供水的储备水源，因此本文以公明供水调蓄工程的引水和供水调度为研究对象。首先充分考虑
140
吴恒卿等：基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度第1期调蓄工程供水运行的特点，以聚合的方式将调蓄工程中
的水库群聚合为“虚拟水库”，并在此“虚拟水库”基础
上，建立调蓄工程的引水与供水调度模型。然后，
调度模型以引水量最小和公明水库换水量最大为目标函数，采用多目标遗传算法NSGA -II 对引水与供水调度模型求解得到Pareto 解集。最后选择多个典型Pareto 优化解，并依此解对调蓄工程的引水与供水过程进行模拟计算与结果分析
1研究实例
1.1
深圳市西北部水库群概况
公明供水调蓄工程位于深圳市西北部。公明供水调蓄工程供水系统包括4座水库：公明、茜坑、鹅颈和石岩水库。水库之间通过自流和提水的方式联系在一起，各水库的基本参数如下表1。供水调蓄工程的本地年径流量相对较小，无法满足城市供水需求，主要水源来自境外引水。境外引水主要分配至茜坑、鹅颈和石岩3个水库，而公明水库的主要任务是储备水源，用于特枯年份或者连续枯水年份以及突发性水污染等特殊情况下供水。公明水库作为目前深圳市规划建设的库容最大的“水缸”之一，担负着向西部宝安区、光明新区各水厂供水及供水调蓄任务，可提高深圳市西部储备水量、供水调蓄能力以及对枯水年的抗旱灾能力，提高供水安全保证率。
1.2
公明供水调蓄工程的运行规则
当区域内发生干旱或连续枯水年情况下，供水区域内城市可供水量小于计划供水量的70%时，则启动储备水源；当发生突发性水污染事件情况时，根据事件评估结果决定启用的供水量。储备水源启动后，在后续年份中通过水系统的统一调配，按来水量的70%供水，剩余水量补给公明水库。为了保证公明水库的供水水质，适当给姜下水厂供水，以保证公明水库的交换水量，见图1。表1公明供水调蓄工程各水库基本参数
Table 1
Characteristics of reservoirs in Gongming water supply
project
水库名称
Reservoir name
正常库容Normal storage/(104m 3)死库容
Readstorage/
(104m 3)兴利库容usable storage/(104m 3)
流域面积The basin area/
（104m 2）公明Gongming 14247227140201177茜坑Xihang 189641892498鹅颈Ejing 1323591264574石岩Shiyan
1900
60
1840
4400
2水库群联合供水优化调度模型
根据以上所述，深圳西北部公明供水调蓄工程，供水调度的目标是：深圳市供水在90%保证率的前提下，提高公明水库的蓄水量及水质，以备突发性事件所带来的水资源短缺问题。公明供水调蓄工程的本地水资源量有限，供水水源主要来自境外引水。公明水库的主要任务是蓄水，而茜坑、鹅颈和石岩水库主要是蓄存引水和城市供水。在正常来水情况下，工程系统依靠本地径流和引水即可满足供水；在枯水年本地径流量和跨流域引水均减小的情况下，各水库按70%为城市供水，供水缺口由储备水量补充。2.1基于聚合水库的联合引水与供水调度模型
依据公明供水调蓄工程供水系统的特点，本文采用聚
合的方式将供水系统中的水库群聚合为一个
“虚拟水库”，并在此基础上建立联合供水调度规则和引水调度规则。
1
）公明供水调蓄工程系统中包含公明、茜坑、鹅颈和石岩水库，将各水库的死库容和兴利库容进行叠加，构成“虚拟水库”的死库容和兴利库容，如图2（a ）所示。在虚拟水库中，按调度方式将库容分为3个功能区，即正常供水区，减小供水区和储备水量。正常供水区中，各水库按城市需水量正常供水；减小供水区中，各水库按城市需水量的70%供水，其余水量由公明水库补给；储备水量即为公明水库为枯水年或突发事件留有的备用水源。
2
）公明供水调蓄工程的联合引水调度图，如图2（b ）所示。聚合水库的“引水”控制线将水库引水调度图划分为2个区，即正常引水区和减少引水区。正常引水区即按引水管道能力满引，而减少引水区即按满引能力的60%引水。
图1
深圳市公明供水调蓄工程水力联系及供水结构
Fig.1
Hydraulic connection and water supply structuresof Gongming water supply
project
入库径流北部引水Northern water diversion
141
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2016年
2.2跨流域引水分配模型
在公明供水调蓄工程的供水水源主要来自境外引水，科学合理地分配引水量可提高供水效率和减少弃水。目前，成员水库引水量分配方法主要采用固定分水模式，即不同时段采用统一的分水比例。但供水系统运行中，各水库库容、径流量及供水量均存在差异，往往由于引水量的分配不合理造成水库弃水或缺水。
在引水量分配过程中，必须明确水库群中每个成员
水库在相应时段的蓄水、
来水和用水情况，这样才能使引水的分配具有可操作性。为了避免水库供水过程中，
水库蓄水的不平衡，本文提出一种动态分水方法。供水分配系数根据水库当前时段剩余兴利库容和各水库的库容系数确定，各成员水库的引水量分配系数与当前时段剩余兴利库容成正比，与库容系数的平方成反比。引水量分配系数计算如公式（1）。
K n ，t =
VS n ，t /βn
n =1
ΣVS
n ，t
/βn
（1）
式中VS n ，t 为第n 个水库在时段t 的剩余兴利库容；
N 为水库个数；βn 为第n 个水库的库容系数。
3引水与供水联合调度图的模拟优化推求
如实例概况中所述，公明供水调蓄工程的引水与供水调度问题，是一个多水源、多用户、多目标的水资源联合调度问题。首要是满足城市供水的保证率要求，在此基础上尽量减少外流域的引水量，提高长距离高成本引水量
的利用效率，即在减少水库的
“弃水量”。3.1模型优化目标函数
结合研究实例的具体情况，在联合引水和供水调度模型优化中，建立两个目标函数，即引水量最小公明水库交换水量最大，分别如公式（2）和（3）。
f obj 1=min I
i =1
ΣJ
j =1ΣW （i ，j
）（2）
f obj 2=max I i =1
ΣJ
j =1
Σ[R g （i ，j ）+W g （i ，
j ）]（3）
式中J 为年周期的月时段数，j =1，2，3，…，12；I 为计算年
数，i =1，2，3，…，45；W （·）为境外引水量，m 3；R
（·）为水库径流量，m 3；R g （·）为公明水库的天然径流量，m 3；W g （·）为分配到公明水库的境外引水量，m 3。3.2约束条件
在优化过程中，考虑的约束条件主要有：1）各水库多年平均供水保证率不小于90%。2）调蓄工程中各输水管道的输水能力约束（北线引水管道、茜坑—鹅颈、鹅颈—公明、鹅颈—石岩、公明—石岩）。3）各时段各水库的蓄水库容限约束，4
）水量平衡方程。约束条件计算公式如下：90%≤P 軈（I ，n
）（4）
Q min （k ）≤Q （k ）≤Q max
（k ）（5）V min （j ，n ）≤V （i ，j ，n ）≤V max （j ，n ）（6）V 末（i ，j ，n ）＝V 初（i ，j ，n ）＋R flow （i ，j ，n ）＋W （i ，j ，n ）－
S （i ，j ，n ）－B （i ，j ，n ）－L （i ，j ，n
）（7）
式中P 軈（I ，n ）表示水库n 在I 年的平均供水保证率，%；Q
（k ）表示第k 条输水管线的输水能力，m 3/s ；Q min
（k ）和Q max （k ）分别表示第k 条输水线路的最小和最大输水能力，m 3/s ；
V （i ，j ，n ）表示在第i 年第j 月份水库n 的蓄水库容，m 3；V min （j ，n ）和V max （j ，n ）分别表示水库n 在第j 月份的蓄水库容上、下限约束，m 3；V 末（i ，j ，n ）表示第i 年第j 月份水库n 的月末水库蓄水量，m 3；相应的V 初（·）表示月初水库蓄水量，m 3；R flow （·）为月内水库天然径流量，m 3；S （·）为城市供水需水量，m 3；B （·）为水库弃水量，m 3；L （·）为各水库蒸发、渗漏等总损失。3.3模型优化求解算法
目前多目标优化求解方法主要分2种：一是将多目标优化问题转化为单目标问题进行求解，以整体效益最优或是以特定目标最优为目标函数，而其它目标作为约束条件。二是利用启发式算法求得Pareto 解集来反映不同目标下最优方案的非劣解集。本文采用非支配排序遗传算法
图2
公明供水调蓄工程的联合引水与供水调度图结构
Fig.2
Hedging rule curves structure of joint water diversion and supply operation for Gongming water supply project
a.联合供水调度图
a.Hedging rule curves for water supply operation
b.联合引水调度图
b.Hedging rule curves for water diversion operation
兴利库容（Normal water storage ）储备水量（Water reserves ）供水线（Waer supply curve
）死库容（Dead storage ）
引水控制线（Waer diversion curve
）减小引水区
Reduced water diversion area
正常供水区Normal supply area
减小供水区
Reduced water supply area
储备水量区Reserved water storage
2000016000
12000
8000
4000
聚合库容A g g r e g a t e d s t o r a g e (104m 3)
1234
56789时间/月Time/month
101112正常引水区Normal diversion area
2000016000
12000
8000
4000
聚合库容A g g r e g a t e d s t o r a g e (104m 3)
1234
56789时间/月Time/month
101112
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吴恒卿等：基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度第1期图4基于可行解A 的水库群供水调度结果
Fig.4Simulation result of typical Pareto solution A for project
NSGA -II(non -dominated sorting genetic algorithmII)作为联合
供水优化调度的多目标求解算法。
4水库群联合供水调度模拟结果与分析
在公明供水调蓄工程的引水与供水调度模型优化中，首先采用聚合的方式将水库群聚合为“虚拟水库”，然后在此“虚拟水库”基础上建立公明供水调蓄工程的引水与供水调度模型。最后，在调度模型的优化过程中，以NSGA -II 算法与模拟-优化方法相结合的方式对水库引水与供水调度模型进行优化。
4.1多目标优化模型优化求解
运用多目标遗传算法NSGA -II 对公明供水调蓄工程的引水与供水调度模型进行求解，并获得400个多目标
Pareto 可行解
（满足供水保证率要求）。为了给决策者提供更多的信息，本文将所有Pareto 解在平面上全部展示出来，如图3所示。
图3清晰地展示了Pareto 解集空间的分布情况，纵坐标表示公明水库交换水量，横坐标表示引水量。公明水库的交换水量随着引水量的增加而变化。图3中，A 、B 和C 点为3个可行解点，将3个点连接为AB 和BC 两条线段。通过对比两条线段，线段AB 的斜率要大于线段BC 的斜率，说明公明水库的交换水量随着引水量的增加而不断
提高，但交换水量的边际效益在不断减小。沿可行解集最外围连接起来构成曲线A-B-C ，分布在曲线上的可行解为不同目标函数权重条件下的最优解。在供水调度决策中，决策者会根据自己的调度经验和偏好，选择相对于的解作为水库引水、供水调度的依据。
在图3中，公明水库的交换水量随着引水量的增加而不断提高，但交换水量的边际效益却是在不断降低的，即交换水量达到一定程度后，如果要继续提高交换水量则需要更多的引水量。由表2可知，引水量不断增加，公明水库的交换水量和供水保证率增加，当超过城市需水量和水库群控制能力后，公明供水调蓄工程开始发生弃水。4.2供水模拟调度及方案选择
针对各目标极端情况下对Pareto 解集空间进行分析，决策者需要在考虑不同偏好的情况下，制定不同偏好下的满意方案集。分别对解集空间中的183个解进行模拟调度，采用等权重的方式模糊优选满意方案。统计Pareto 解的模拟供水调度指标，计算各方案的相对隶属度，选择相对隶属度最高的解作为满意方案。
在此，分别选择3个典型可行解（如，图3中A 、B 和C ）进行对比说明，即依据A 、B 和C 可行解分别对公明供水调蓄工程进行模拟调度计算，可行解A 、B 和C 的供水过程和供水结果分别如图4、图5和图6所示。各可行解的模拟调度效益结果统计如表2所示。
本文采用模糊优选方法[15]，对183个Pareto 解进行相
对隶属度计算，选择相对隶属度最高的B 点作为满意方案，并以此解作为公明供水调蓄工程联合引水与供水模拟调度的依据。
图3公明供水调蓄工程联合供水调度模型的Pareto 优化解集
空间Fig.3
The multi -objective Pareto solution set of joint operation for
Gongming water supply project
730071006900670065006300引水量Diversion water(104
m 3)
交换水量E x c h a n g e d q u a n t i t y w a t e r
(104m 3)
56000
可行解B Solution B
可行解A Solution A 可行解C Solution C
59000
53000500004700044000
表2三个典型解条件下水库群的调度效益结果Table 2Simulation results of three typical multi -objective Pareto
solutions for Gongming water supply project
可行解Solution 引水量Water diversion/(104m 3)交换水量Exchanged quantity water/(104m 3)
弃水量Loss water/(104m 3)
保证率Guaranteed rate/%
A 452486670090
B 494107154095C
54961
7245
700
99
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2016年
4.3“虚拟水库”
水量调度分析公明供水调蓄系统中，公明水库具有优先蓄水的权利，当公明水库蓄满之后，则北线引水按比例分给茜坑、鹅颈、石岩3座水库。当特枯年份和连续枯水年时期，北线引水全部按比例蓄入茜坑、鹅颈、石岩3座水库，如果仍不能满足供水需求，则由公明水库进行补偿；如果满
足供水需求，则多余水量优先存入公明水库。因此，
在“虚拟水库”的水量分配过程中，北线引水量主要在茜坑、鹅颈和石岩水库间进行分配。以方案B 作为公明供水调蓄工程联合引水与供水模拟调度的依据，对1960-2005年的水库群引水与供水调度进行模拟，茜坑、鹅颈和石岩水库月分水系数如图7所示，茜坑水库、鹅颈水库和石岩水库的的引水分配比例多年平均值分别为0.28、0.14和0.58。
由此分配比例系数可知，来自东江的北线引水量在扣除茜坑、鹅颈和公明水库用水之后，大约58%的水量被引至石岩水库。各水库各月的平均入库水量有一定的变化幅度，其中茜坑、鹅颈水库的变化幅度不大，而石岩水库和公明水库的入库水量变化幅度较大。其中6、7、8月份的蓄水量变化最大，通过分析得知该时期主要为公明水库
的蓄水期。由于公明水库没有足够的天然来水，
为了达到储备库容，汛期公明水库在其他水库来水丰沛期间将多
余的引水量存蓄入库。
5结论
本文针对水库群复杂的水力联系和公明水库特殊的功能，对公明供水调蓄工程的引水与供水联合优化调度研究，结果表明：
1
）公明供水调蓄工程在引水、
供水与交换水的联合调
图6
方案C 的水库群供水调度结果
Fig.6
Simulation result of typical Pareto solution C for the project
图7
水库群月平均入库水量比例
Fig.7
Proportion of average monthly inflow for reservoirs
100806040200
时间/月Time/month
入库水量比例I n f l o w p r o p o r a t i o n /%
公明水库
Gongming reservoir 101112
1234
56789茜坑水库
Xikang reservoir
鹅颈水库Ejing reservoir 石岩水库
Shiyan reservoir
图5基于可行解B 的水库群供水调度结果
Fig.5
Simulation result of typical Pareto solution B for project
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吴恒卿等：基于聚合模型的水库群引水与供水多目标优化调度第1期
度规则的指导下进行调度，满足了各目标的保证率，供水及引水过程合理，说明调度规则适应水库群的调度需求。
2）采用多目标遗传算法NSGA-II可得到公明供水调蓄工程的联合优化调度非劣解集。通过对调度目标间协同竞争关系的分析发现引水量与供水量存在竞争关系。当引水量减少时，其他供水目标值会出现不同程度的衰减。解集提供了多种不同的调度方案，决策者可根据调度经验选择不同偏好下的满意方案。
3）随着引水量的不断增加，水库群的供水能力不断增强。但供水的边际效益不断降低，即随着引水量增加，供水的增加量逐渐趋缓，并开始出现弃水现象。因此，满意解应该是不发生弃水，引水量适度，供水量较大的解。研究中选择的方案B即可作为一个比较满意的解。
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Multi-objective optimal operation for multi-reservoirs for water diversion
and supply by using aggregation model
Wu Hengqing1,2,Huang qiang1,X u Wei3,X i Shufeng4,5
(1.State Key Laboratory Base of Eco-Hydraulic Engineering in Arid Area,Xi’an University of Technology,Xi’an,710048,China;
2.ShenzhenXili Reservoir Management Department,Shenzhen518055,China;
3.College of River and Ocean Engineering,Chongqing Jiaotong University,Chongqing400074,China;
4.Department of Water Resources and Environment,SunYat-sen University,Guangzhou510275,China;
5.Shenzhen Water Planning and Design Institute,Shenzhen518000,China)
Abstract:Reservoirs optimal operation can improve the efficiency of water allocation and supply.Gongming water supply project is taken as an example,which is subsystem of Shenzhen urban water supply.The project constituted by hybrid reservoirs,including Gongming reservoir,Qiankeng reservoir,Ejing reservoir and Shiyan reservoir.In this project, Gongming reservoir is used to prevent continuous dry years or serious water pollution incidents,which might take great threat to urban water supply.Thus,the storage water of Gongming reservoir is taken as reserved water source for Shenzhen city water supply.For this special task,the Gongming reservoir need keeping at a relatively high water storage level for a long time,and the reservoir requires a certain amount of exchange water to maintain water quality health.The water supply benefit of the hybrid reservoirs and the amount of exchange water of Gongming reservoir are the key objectives.To study the optimal operation of Gongming water supply project for inter-basin water diversion and water supply operating,firstly, aggregation method is applied to aggregate the reservoirs into a“virtual reservoir”,which is used for simplifying topological structure of hybrid reservoirs.The dead storage and usable storage of“virtual reservoir”is formed by superposing the dead storage and usable storage of hybrid reservoirs respectively.Then based on“virtual reservoir”,the hybrid reservoirs operation rules for water diversion and water supply are established.Further,the multi-objectives genetic algorithm NSGA-II is applied to optimize the operation rules,and the multi-objectives of the operation are the minimum amount of diversion water and the maximum amount of supply water.The water supply operation rule curves divide the storage of“virtual reservoir”into3functional areas,which are normal water supply area,reduced water supply area and reserved water supply area.When total water storage of“virtual reservoir”keeps during normal water supply area,the urban demand water can be supplied adequately.When total water storage of“virtual reservoir”keeps during reduced water supply area,it indicates that the reservoirs are lacking of water,urban demand water can not be satisfied and water supply needs to reduce appropriately.The third situation is when continuous dry years or serious water pollution incidents occur,reserved water of Gongming reservoir is used to satisfy the urban demand water.The water diversion operation rule curves divide the storage into2functional areas,which are reduced water diversion area and normal water supply area.When total water storage of “virtual reservoir”keeps during reduced water diversion area,it indicates that the reservoirs have enough water to satisfy urban demand.The reserves reduce diversion water to prevent abandoned water.However,when total water storage of “virtual reservoir”keeps during normal water supply area,the reserves are lacking of water storage that should do water diversion.Pareto optimization technique is embedded in NSGA-II,which makes NSGA-II deal with multi-objectives at the same time.Firstly,Pareto optimization technique is applied to obtain400multi objective feasible solution sets that can meet water supply guarantee rate.In these sets,183optimal feasible solutions with different weights are selected.Then according to the183Pareto solutions,operation processes of water diversion and water supply are simulated.Based on the simulated results,the amounts of water diversion,exchange water,abandoned water and guarantee rate are counted as indicators,and the fuzzy method is used to analyze the relative membership degree of183Pareto solutions.In the scheme selecting process, water diversion and exchange water are assumed to be equal.Thus the highest relative membership degree of solution B is selected as satisfying scheme for real-time https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html,paring and analysis the results,it demonstratesthat optimization operation can improve efficiency of water supply and water exchange.
Keywords:reservoirs;optimization;models;parallel reservoirs;joint optimal operation;aggregation reservoir;common water user;inter-basin water diversion
水库优化调度
水库调度研究现状及发展趋势 摘要：实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系，从而实现科学利用水能资源的重要手段，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径，对贯彻落实科学发展观，促进流域又好又快发展具有重要意义。本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势，对工程实际具有重要的理论意义。 关键词：水库;优化调度;研究形状;发展趋势 随着水电发展的规划推进落实，大型流域梯级水库群将逐步形成，其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益，同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系，开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究，统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求，结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法，实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化，对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能 减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。 1 水库调度研究现状 水库调度研究，按其采用的基本理论性质划分，可分为常规调度(或传统方法)和优 化调度[2]。常规调度，一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以 一定的最优准则为依据，以水库电站为中心建立目标函数，结合系统实际，考虑其应满足的各种约束条件，然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组， 使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。 常规调度 常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程，制定调度图或调度规则，以指导水库运行。它以实测资料为依据，方法比较简单直观，可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等，所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解，且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。 优化调度 为了充分利用有限的水资源，国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型，二是寻找求解模型的优化方法。 1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。1955年美国人Little[4]采
优化调度的数学模型
1）目标函数 假设系统可运行的机组数为n，总负荷为d P，以电厂内所有机组的总煤耗量最小为目标，建立如下的数学模型： 其中：——机组序号； ——第i台机组的煤耗量； ——n 台机组的总煤耗； ——第i台机组的负荷； ——第i台机组的煤耗量与负荷的函数关系。 2）约束条件 约束条件包括功率平衡约束和机组出力约束。 （1）功率平衡约束： （2）机组出力约束： 其中：——n台机组的总负荷； ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。
假设系统可运行的机组数为，总负荷为，以调度周期为一昼夜来考虑，分为h个时段。 1）目标函数 机组优化组合的目标函数如下： 式中——机组序号； ——n 台机组的总煤耗； ——机组i运行状态的变量，仅取0、1 两个值，表示停机，表示运行。 ——第i台机组在t时刻的负荷； ——第i台机组在t时刻的煤耗量与负荷的函数关系； ——机组的启动耗量。 2）约束条件 考虑机组运行的实际情况，本文确定的机组约束条件包括功率平衡约束、机组出力约束、最小停机时间约束、最小运行时间约束以及功率响应速度约束。 （1）功率平衡约束： 式中——机组序号； ——第i台机组在t时刻的负荷；
——n台机组的总负荷。 （2）机组出力约束： 式中——机组的启停状态，0 表示停机，1 表示运行。 ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。 （3）最小停机时间约束： 式中——机组i的最小停机时间。 （4）最小运行时间约束： 式中——机组i的最小运行时间。 （5）功率响应速度约束： 式中——机组i每分钟输出功率的允许最大下降速率和最大上升速率。 由于是在火电厂内部进行优化组合，可不考虑网损和系统的旋转热备用约束（这两项通常是电网调度中需要考虑的）。因此，机组优化组合从数学角度上讲就是在（5）～（9）的约束条件下求式（4）的最小值。 3）机组启停耗量能耗Si 的确定 通常情况下，对Si的处理采用如下的方法：机组的启动耗量包括汽机和锅炉两部分，由于汽机的热容量很小，其启动耗量一般可近似当
水库群优化调度总结报告
水库群优化调度总结报告 -----水文专业 姓名： 学号： 专业： 时间： 河海大学文天学院 2013年9月
目录 一、概述 (3) 二、线性规划非线性规划方法 (4) 2.1 线性规划 (4) 2.2 非线性规划 (4) 三、动态规划（DP） (4) 四、增量动态规划（IDP） (6) 五、两时段滑动寻优算法（POA） (6) 六、轮库迭代法 (7) 七、总结 (7)
一、概述 水库优化调度是一个多阶段决策过程的最优化问题, 是在常规调度和系统工程的一些优化理论及其技术的基础上发展起来的。其基本内容可描述为:根据水库的入流过程,遵照优化调度准则,运用最优化方法,寻求比较理想的水库调度方案,使发电、防洪、灌溉、供水等各部门在整个分析期内的总效益最大。通过水库优化调度，可以解决各用水部门之间的矛盾，经济合理地利用水资源及水能资源，因而，在现今我国乃至世界水资源贫乏、开采利用不合理的情况下，水库优化调度具有非常重要的意义。开展水库的优化调度研究工作，提高水库的管理水平，几乎在不增加任何额外投资的条件下，便可获得显著的经济效益。 关于水库优化调度的研究最早从20世纪40年代开始，美国人Mases于1946年最早将优化概念引入水库优化调度。国内的相关研究则是从上世纪60年代起步。华中科技大学的张勇传是国内水库优化调度的开拓者。这些年，随着系统工程优化理论和数学规划理论的日臻完善，随着计算机技术在这两大领域的应用，水库优化调度的方法也愈加丰富。从径流描述上分，一般可分为确定型和随机型两种；从所包含的水库数目划分，可分为单库优化调度和水库群优化调度两方面。单从优化调度所采用的优化方法划分，一般可分为线性规划、非线性规划、动态规划、增量动态规划、两时段滑动寻优算法和轮库迭代法等。
水库和泵站群的多目标联合调度研究
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2017, 6(2), 125-137 Published Online April 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html,/journal/jwrr https://https://www.360docs.net/doc/ca15683397.html,/10.12677/jwrr.2017.62016 文章引用: 马旭, 白涛, 秦涛, 畅建霞. 水库和泵站群的多目标联合调度研究[J]. 水资源研究, 2017, 6(2): 125-137. Multi-Objectives Joint Operation of Reservoirs and Pumping Stations Xu Ma 1, Tao Bai 1, Tao Qin 2, Jianxia Chang 1 1 Key Laboratory of Northwest Water Resources and Environment Ecology, Xi’an University of Technology, Xi’an Shaanxi 2 Hanjiang-to-Weihe River Basins Water Diversion Project Construction Co. Ltd., Xi’an Shaanxi Received: Mar. 23rd , 2017; accepted: Apr. 11th , 2017; published: Apr. 14th , 2017 Abstract To verify the rationality of the design value in the design report and improve the water use efficiency, the feasibility of the preliminary operation mode, the Huangjinxia and Sanhekou reservoirs and pumping stations of the water diversion project from the Han to the Wei River were selected as the targets in this paper. Multi-objective joint operation model with the largest amount of water transfer and the maximum power generation is established and solved by NSGA-II. To highlight the advantages of optimizing the model, conventional operation model was established as a comparison model. Moreover, reasonability of design value is certified and feasibility of the initial operation rule is revealed by model analysis and calculation. Results showed that the multi-objective joint operation improved the runoff utilization effi-ciency and increased the amount of water and power generation. Achievements obtained multi-objective equilibrium solution of reservoirs with different typical years, which provided a technical support for the operation of reservoirs and pumping stations, and provided the theoretical basis for reservoirs mul-ti-objective operation. Keywords Reservoirs, Multi-Objective Operation, Equal Flow Discharge, NSGA-II, Typical Year 水库和泵站群的多目标联合调度研究 马 旭1，白 涛1，秦 涛2，畅建霞1 1 西安理工大学，西北旱区生态水利工程国家重点实验室，陕西 西安 2 陕西省引汉济渭工程建设有限责任公司，陕西 西安 收稿日期：2017年3月23日；录用日期：2017年4月11日；发布日期：2017年4月14日 作者简介：马旭(1994-)，女，陕西咸阳人，在读硕士，主要从事水资源系统工程方向。
“水库群优化调度”教学大纲
《水库群优化调度》教学大纲 一、课程编号：0101041 二、课程名称：水库群优化调度 (Optimal Operation of Reservoir Systems) 三、学分、学时：1学分； 16学时 四、教学对象：水文与水资源工程专业本科生 五、开课单位：水资源环境学院 六、先修课程：水利计算，运筹学，工程经济学 七、课程性质、作用、教学目标 本课程为水文与水资源工程专业选修课程，主要讲解最优化理论在水库运行管理中的应用。通过学习使学生能从事水电系统运行管理，水库运行管理，水利系统综合规划等方面的工作。 八、教学内容 第一章概述 第一节引言 第二节系统与系统分析 第三节径流特征及其处理 第二章单库发电优化调度 第一节引言 第二节动态规划模型 第三节动态解析模型 第四节水电站机组负荷分配 第三章库群发电优化调度 第一节数学模型 第二节增量动态规划轮库迭代优化算法 第三节动态解析模型 第四章水库防洪优化调度 第一节引言 第二节单库最大削峰准则调度 第三节单库破坏历时最短调度 第四节库群防洪优化调度 第五章水电站水库随机模型 第一节随机模型的特点与径流描述方法
第二节有预报的随机模型 第六章水库供水调度 第一节确定性模型 第二节随机线性规划模型 第三节机遇约束模型 第七章实例 九、实践性环节的内容、要求 十、多媒体教学手段运用的内容、要求及占用学时（或学时比例） 十一、教材与参考书 教材：陈乐湘主编《库群优化调度》，自编讲义。 参考书：长江流域规划办公室，河海大学，丹江口水利枢纽管理局合编 《综合利用水库调度》水利电力出版社，1990。 十二、考核方式 笔试 十三、教学大纲说明 （一）本课程的性质和任务 本课程为水文水资源工程专业选修课程，主要讲解最优化理论在水库运行管理中的应用。通过学习使学生能从事水电系统运行管理，水库运行管理，水利系统综合规划等方面的工作。 （二）本课程的基本要求 学生学完本课程后应达到以下基本要求； 1.掌握不同时间尺度的径流描述方法； 2.掌握利用动态规划求解单库发电优化调度问题； 3.掌握轮库迭代优化算法在库群优化调度中的应用； 4.掌握防洪库群优化目标确定及优化调度模型的建模与求解； 5.了解水电站水库调度的随机模型； 6.掌握供水水库调度的确定性模型。 （三）本课程与其它课程的联系与分工 本课程与水利计算、工程经济学、运筹学基础，概率论与数量统计等课程有联系，原则上，本课程应在上述课程之后进行。 径流调节的基本原理在水利计算课程中讲授。 工程水文学中的径流系列计算，设计洪水计算，典型年选择等内容不在本课程中讲授，本课程只将以上内容作简要回顾。
水电站群多目标优化调度建模及求解 技术发展动态
水电站群多目标优化调度建模及求解 技术发展动态 中水科技自动化胡宇丰、梁犁丽、李匡、于茜 1学科方向 水电站运行调度是研究一段时期内水库的最优运行调度方式及其实施的有关问题，大致可分为常规调度和优化调度。常规调度以水库调度图作为水电站水库控制运用的工具，该方式简单直观，带有一定的经验性，但所利用的调度信息有限，难以达到全局最优，更难以处理多目标、多维变量等复杂问题；优化调度是根据入库流量过程，遵照一定的调度准则和约束条件建立数学模型，运用优化求解技术寻求最优的水库调度方案，使发电、防洪、灌溉、供水等各方面在整个分析期内的总效益最大。 水电站调度从时间上划分，一般可分为中长期（年、月、旬）调度、短期（周、日、时）调度和实时调度；从径流描述上划分，可分为确定型和随机型调度两种；从采用的方法上划分，可分为常规调度、优化调度和模糊调度、模拟调度等；从分布状况上可分为单库、梯级、并联和混联形式的水电站群联合调度；从调度目标上可分为单目标调度和多目标调度。本报告主要关注的内容为水电站多目标优化调度模型及其优化求解算法，重点调研水电站群多目标优化算法。本报告所调研的多目标侧重单站的防洪、发电、供水、灌溉等目标，水电站群的联合防洪、发电目标，对生态调度暂不予考虑，可借鉴其他调研报告成果。 2调研背景概述 从20世纪90年代后期至今，我国水电能源开发经历了快速的发展，形成了复杂、大规模流域梯级水库群及水电系统，对其调度与管理提出了更高的要求。同时水电开发已进入由建设到运行管理的关键转型期，研究规模与范围也转向更为复杂的跨流域、跨区域的水电调度或水火电协同调度。流域梯级水电站群联合优化调度是在满足市场、电网负荷需求及水电系统约束和上下游防洪安全的前提下，协调各级水电站之间的水头、流量和出力关系，提高流域梯级水电站群运行管理效益的主要手段，不需要增加额外投资便可获得更大效益。随着流域梯级水电站数目的增多，
公交车调度方案的优化模型
第三篇公交车调度方案的优化模型 2001年 B题公交车调度Array公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对 于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济 和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车 的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流 调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，表3-1 给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法；根据实际问题 的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。
公交车调度方案的优化模型* 摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。并提供了关于采集运营数据的较好建议。 在模型Ⅰ中，对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客的最少车次数462次，从便于操作和发车密度考虑，给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为（0.941，0.811）根据双方满意度范围和程度，找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807)，且此时结果为474次50辆；从日共需车辆最少考虑，结果为484次45辆。对问题2，建立了综合效益目标模型及线性规划法求解。对问题3，数据采集方法是遵照前门进中门出的规律，运用两个自动记录机对上下车乘客数记录和自动报站机(加报时间信息)作录音结合，给出准确的各项数据，返站后结合日期储存到公司总调度室。 关键词：公交调度；模糊优化法；层次分析；满意度 3.1 问题的重述 3.1.1 问题的基本背景 公交公司制定公交车调度方案，要考虑公交车、车站和乘客三方面因素。我国某特大城市某条公交线路情况，一个工作日两个运营方向各个站上下车的乘客数量统计见表3-1。 3.1.2 运营及调度要求 ⑴公交线路上行方向共14站，下行方向共13站； ⑵公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运营的平均速度为20公里/小时。车辆满载率不应超过120%，一般也不低于50%； ⑶乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟。 3.1.3 要求的具体问题 ⑴试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益，等等； ⑵如何将这个调度问题抽象成一个明确完整的数学模型，并指出求解方法； ⑶据实际问题的要求，如果要设计好更好的调度方案，应如何采集运营数据。 3.2 问题的分析 本问题的难点是同时考虑到完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益等诸多因素。如果仅考虑提高公交公司的经济效益，则只要提高公交车的满载率，运用数据分析法可方便地给出它的最佳调度方案；如果仅考虑方便乘客出行，只要增加车辆数的次数，运用统计方法同样可以方便地给出它的最佳调度方案，显然这两种方案是对立的。于是我们将此题分成两个方面，分别考虑到：⑴公交公司的经济效益，记为公司的满意度；⑵乘客的等待时间和乘车的舒适度，记为乘客的满意度。
水库联合调度演练计划
二0一七年钟前、白石水库联合调度演练 计划 为提高钟前、白石两水库管理站对突发性事件的防范与应急处理能力，进一步建立统一、快速、协调、高效的预警和应急处置机制。强调“以人为本、预防为主、协调一致、可操作性”的原则，结合水库管理人员岗位技能学习组织本次水库防汛应急演练。 一、背景 1、钟前水库自2016年开始创建水库工程标准化管理，同年6月份由钟前水电站组织水库管理人员自行编写了水库管理手册，经市水利电力总站审核批准后于7月1日开始试用。手册将水库的所有的管理事项进行了梳理，并针对每个管理事项设定岗位人员，对每个事项制定了操作流程。经过一年的使用大部分管理流程与实际管理工作能相对应，具有较强的可操作性。但在这一年的时间里钟前水电站管辖的几座水库均没有出现洪水过程，洪水调度工作没有进行实际操作演练。白石水库今年也被列入标准化管理创建单位，在今年的3月份编写了标准化管理手册并于4月份经市水利电力总站审核批准后开始试用。洪水调度流程没经过演练。 2、按照规定每年的汛前需要对机电设备进行一次试运行，检验设备的可靠性。 3、各岗位人员的执行能力需要考核和提高，对整个防汛应
急流程是否合理需要用演练来检验流程的合理性，特别是放水预警、备用柴油发电机组运行操作、闸门启闭操作、洪水调度计算等流程和台账是否合理、下游行洪通道人员撤离工作、通讯设备是否可靠以及管理平台操作是否熟练等。 二、目的 通过演练牢固树立参演人员安全责任意识；有效提高职工岗位操作技能和对突发性事件的应急处理能力，提高相关人员应急反应能力和组织协调能力，明确岗位职责和调度权限。整体提高对突发性事件的防范与应急处理能力，做到有计划、有步骤、有准备地防御洪水，迅速、及时和有效控制险情，保证水利工程及下游人民群众生命财产安全。 三、参演人员：全体水库管理人员、钟前水电站班子成员、 水电总站领导。 四、内容及步骤： 事件与险情：时间7月 X日，受XXX台风影响，水电总站启动X级防台应急响应，相关人员进岗到位。从7月 X日 X 时开始连续降雨，黄坦坑水库已经溢流；钟前水库水库水位升至120米，接近汛控水位。根据气象部门的雨情预测未来5小时内有特大暴雨，此时接防汛办放水泄洪调度令。受台风影响电力线路因故障而停电。 步骤： 1、操作指令签发；
优化调度概述
1．概述 1.1 调度问题的提出 敏捷制造作为21世纪企业的先进制造模式，综合了JIT、并行工程、精良制造等多种先进制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顾客满意的产品，即是完全面向顾客的。在这种模式下如何进行组织管理，包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键，有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。 调度问题主要集中在车间的计划与调度方面，许多学者作了大量研究，出了不少的研究成果。制造系统的生产调度是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题或资源分配问题。 1.2 调度问题的分类 生产调度系统的分类方法很多，主要有以下几种： (1) 根据加工系统的复杂度，可分为单机、多台并行机、flow shop和job shop。 单机调度问题是所有的操作任务都在单台机器上完成，为此存在任务的优化排队问题，对于单机调度比较有代表性的请见文[9][10][l1]；多台并行机的调度问题更复杂，因而优化问题更突出，文[8][11]][13]研究了多台并行机的调度；flow shop型问题假设所有作业都在同样的设备上加工，并有一致的加工操作和加工顺序，文[12][13][14]研究了flow shop问题；job shop是最一般的调度类型、并不限制作业的操作的加工设备，并允许一个作业加工具有不同的加工路径。对于job shop型问题的研究，文献很多，综述文章可参见Lawler等[15]。 (2) 根据性能指标，分为基于调度费用和调度性能的指标两大类。 (3) 根据生产环境的特点，可将调度问题分为确定性调度和随机性调度问题。 (4) 根据作业的加工特点，可将调度问题分为静态调度和动态调度。 静态调度是指所有待安排加工的工作均处于待加工状态，因而进行—次调度后、各作业的加工被确定、在以后的加工过程中就不再改变；动态调度是指作业依次进入待加工状态、各种作业不断进入系统接受加工、同时完成加工的作业又不断离开，还要考虑作业环境中不断出现的动态扰动、如作业的加工超时、设备的损坏等。因此动态调度要根据系统中作业、设备等的状况，不断地进行调度。实际调度的类型往往是job shop型，且是动态的。 1.3 生产调度的环境特征 一般的调度问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的调度问题的一种抽象和
人力资源调度的优化模型
人力资源调度的优化模型 摘要 本文主要研究人力资源调度的最优化问题。人力资源调度问题中所要处理的数据之间的关系是比较繁琐的，所以如何有效地设置决策变量，找出相互关系是我们建立模型的突破口。上述模型属于多元函数的条件极值问题的范围，然而许多实际问题归结出的这种形式的优化模型，起决策变量个数n和约束条件m一般比较大，并且最优解往往在可行域的边界上取到，这样就不能简单地用微分法求解，数学规划是解决这类问题的有效方法。 根据所给的“PE公司”技术人员结构及工资情况表、不同项目和各种人员的收费标准表格，为了在满足客户对专业技术人员结构要求的前提下，使“PE公司”每天的直接收益最大，我们首先对不同项目的不同技术人员的分配个数进行假设，从而得到了“PE公司”每天总收入I和每天总支出C，所以每天的直接收益C =，这就是公司每天直接收益的目标函数。在此基础上我们建立 I U- 了基于Matlab软件上的线性规划方法一和基于Lindo6.0软件上的整数线性规划方法二来求解这个模型。首先我们Matlab软件运行这个函数，得到求得的值恰好是整数，满足题意，在题目的约束条件下得到的最大公司效益是27150元，此时的人员分布如下表所示： 项目 A B C D 技术人员 高级工程师 1 5 2 1 工程师 6 3 6 2 助理工程师 2 5 2 1 技术员 1 3 1 0 因为对题中的数据稍做改动时得出的答案就会出现小数的现象，为了更好的解决该问题，我们又引入了一个很好地能处理整数的软件Lindo6.0，得到了各个有效的数据。并在模型扩展中运用已建立的程序对所得的结果进行灵敏度分析，即讨论在收费标准不变的情况下技术人员结构对公司收益的影响以及在技术人员结构不变的情况下收费标准对公司收益的影响，并且进一步分析在怎样的范围内最优解保持不变，并联系社会实际进行了一定的分析。最后在适当简化模型的同时，对模型进行了改进和推广，预示了高素质人才在现代社会中将发挥着越来越重要的作用。 关键词：人力资源调度；决策变量；可行域；灵敏度分析；博弈论
长江上游水库群联合调度方案
附件： 2014年度长江上游水库群联合调度方案 根据《中华人民共和国水法》《中华人民共和国防洪法》《中华人民共和国防汛条例》《中华人民共和国抗旱条例》等相关法律法规及《长江流域综合规划（2012-2030年）》《长江流域防洪规划》《长江洪水调度方案》，为统筹协调长江上游水库群防洪抗旱、发电、航运、供水和水生态与水环境保护等方面的关系，充分发挥水库群综合利用效益，编制本方案。 本方案旨在统筹各水库（含水电站、航电枢纽，下同）所在河流防洪、水量调度与长江中下游防洪、水量调度关系，在流域遭遇大洪水时，充分发挥水库群对长江流域的整体防洪作用；实施有序逐步蓄水，提高水库群整体蓄满率，同时尽量减少集中蓄水对水库下游河段或长江中下游带来的不利影响；有效应对流域特枯水等突发事件。 一、纳入联合调度范围的水库 长江宜昌以上为上游，集水面积约100万平方公里。国家对长江上游规划了长江三峡、金沙江溪洛渡、向家坝等一批库容大、调节能力好的综合利用水利水电枢纽工程，水库群总调节库容1000余亿立方米、预留防洪库容500余亿立方米。2015年前可以投入运用且总库容1亿立方米以上的水库近80座，总调节库容600余亿立方米，防洪库容约380
亿立方米。 原则上，长江上游干支流总库容在1亿立方米以上的重要水库均应纳入水库群防洪和水量统一调度范围，但综合考虑上游水库的建设规模、防洪能力、调节库容、控制作用、建设进度等因素，纳入2014年度联合调度范围的水库包括：金沙江梨园、阿海、金安桥、龙开口、鲁地拉、观音岩、溪洛渡、向家坝，雅砻江锦屏一级、二滩，岷江紫坪铺、瀑布沟，嘉陵江碧口、宝珠寺、亭子口、草街，乌江构皮滩、思林、沙沱、彭水，长江干流三峡等21座水库（详见附图1及附表1），其中沙沱、草街两水库为首次纳入，金沙江梨园、观音岩两水库计划今年汛末下闸蓄水也一并纳入。 二、调度原则与目标 （一）调度原则 1、正确处理水库群防洪与兴利、局部与整体、汛期与非汛期、单库与多库等重大关系。通过水库群联合调度，实现流域上下游协调、干支流兼顾，保障流域防洪安全、供水安全、生态安全，充分发挥水库群综合效益。 2、坚持兴利服从防洪、电调（航调）服从水调的原则。各水库应按照《长江流域综合规划（2012-2030年）》和《长江流域防洪规划》的要求，汛期留足防洪库容，防洪和水量调度服从有调度权限的防汛抗旱指挥机构的统一调度。 3、长江上游水库群实行水库管理单位、省（市）防汛抗旱指挥部（以下简称“省（市）防指”）、长江防汛抗旱总指挥部（以下简称“长江防总”）、国家防汛抗旱总指挥
水库中长期发电优化调度解析方法分析
水库中长期发电优化调度解析方法分析 摘要：水库中长期发电优化调度是实现水能资源高效利用的重要技术手段。本 文提出了水库中长期发电优化调度的解析方法，即通过水库特性曲线的函数化， 建立了优化调度的解析函数模型，并基于 POA 算法原理提出了解析优化方法——APOA 算法。 关键词：中长期发电调度；特性曲线；解析方法；APOA 算法；计算效率 水库中长期发电优化调度是实现水能资源高效利用的重要技术手段，也是水 电站及其水库制定和实施中长期运行计划的核心问题。随着运筹学、系统工程及 智能算法的逐步引入，水库中长期发电优化调度模型的求解方法和调度规则的研 究得到了快速的发展。在水库发电优化调度模型求解的众多方法中，动态规划算 法以其适用于多时间段序贯决策并能灵活处理非线性、不连续优化模型等特点而 在水库调度领域得到了广泛应用。随着大量水库电站的建成和投入使用，优化算 法的研究也由针对单个水库或单个目标向梯级水库和多目标转变。为了避免库群 系统优化调度模型求解的“维数灾”问题，相关专家和学者对传统动态规划算法进 行了诸多改进。 1特性曲线和动力指标的函数表达 1.1特性曲线的函数化表达 （1）水库库容-水位关系函数。以库容为自变量、库水位为因变量的函数关 系用三次多项式达：Zup=fVZ（V）= AV3+BV2+CV+D（1）式中：Zup为水库水位，m；V为水库蓄水量（库容），（xl）m 3；A、B、C、D 为水库库容-水位关系函 数 fVZ(?)的参数。 （2）水电站下游流量-水位关系函数。下游流量水位关系一般可用二次多项 式表示为：Zdown=fQZ(Q)=a+bQ+cQ2（2）式中：Zdown为水电站下游水位，m； Q为水电站发电流量，m3/s；a、b、c为下游流量-水位关系函数fQZ(?)的参数。 （3）水电站发电流量-水头损失关系函数。发电流量-水头损失关系的二次函 数关系：ΔH=fΔh(Q)=αQ2（3）式中：ΔH为水电站水头损失，m；α为水电站发电 流量-水头损失关系函数fΔh(?)的参数。 （4）水电站预想出力 -水头关系函数。预想出力为水电站实际运行中可能承 担的最大出力（负荷），与水电站运行的净水头有关。净水头大于设计水头时， 预想出力等于水电站装机容量，否则，预想出力与净水头成正比关系，可用分段 线性函数关系表达：Pyx= fPy(H)=Py H≥Hsj ；Pyx= fPy(H)=Py+β(H-Hsj) H 摘要 各种水文预报产品已应用于实时水库调度，包括确定性径流预报（DSF），DSF 的基于概率径流预测（伪PSF，pPSF），总体或概率径流预测（实时PSF，rPSF 表示）。DSF的代表在确定性的预测误差的形式预测的不确定性，PPSF的预测不确定性的一个给定的DSF的条件分布，并rPSF概率的不确定性分布。与以往的研究，治疗专案水库运行模式输入的预报产品相比，本文试图参与各种预报产品的不确定性的动态演化模型，并探讨了实时水库调度决策其效果。通过一个单目标的实时水库运行模式的一个假设的例子，结果表明，预测的不确定性发挥显著作用。效用函数的测量，水库的运作效率，降低预测的不确定性增加，但幅度取决于用于预测产品。在一般情况下，水库运行与rPSF的效用是一个完美的预测获得的效用几乎一样高。同时，DSF和PPSF公用事业彼此相似，但不如rPSF高。此外，径流变异和库容可以改变的预测不确定性的影响程度，但不相对优点的DSF，PPSF和rPSF。 介绍 进展，在气象预报，水文模型，和水文气候的遥相关关系有显著改善径流预报精度和交货时间[3,22,24,28]，并提供巨大的机会，以提高水资源系统的操作效率[23,25，29,39]。近年来，预报产品，特别是长期径流预报（与铅的时间超过15天），已应用到水库调度和水资源管理（如[23,25,29,39]）。 此外，预测精度和交货时间，经营策略也影响了径流预报实时水库运行[4,20,39]利用效率。作为一种常见的做法，水库运行曲线，每一年左右的经营期为一个目标存储级别，采用实时水库调度的指导方针，以及运作规划[18,34]。运行曲线确定历史径流记录[20,34]，它们反映了适合于不同的历史场景，而不是实时的径流条件下水库的经营决策。因此，即使是完美的径流预测不能改善水库的运行效率，运行曲线[39]。在最近的许多研究，水库运行曲线已被替换实时水库优化和仿真模型，这是为了提供更加灵活和高效的方法，利用各种径流预报产品[8]的。 实施实时水库调度模型的径流预测的一个重要的问题是处理在径流预报产品[8,9,26]中涉及的不确定性。虽然预测的不确定性分析已在水文（如[17,31,32]）的一个研究重点，有预测不确定性的影响相对较少研究实时水库运行[9,27,33]。确定性或概率径流预报产品通常被视为专案确定性或随机性水库运行模式的投入。这就是说，一个确定性的预测或预先设计的是一个特定的水库操作问题的筛选试验，并没有预测误差的非一般化的结构是内生参与运行分析的情景所代表的随机预测。与此相对应，以往的研究文献中的预测和水库操作采用一种双组分的方法，提供了（“建议”）预测情景[3,22,24,28]作为输入到其他组件[23，25,29,39]，与预测中的应用问题。在一般情况下，这种做法表明，预测总是可以提高水库运行效率，尤其是极端条件下[21]。 这项研究的目的在实时水库运行分析预测的不确定性的影响。由于不同的预报产品，例如，确定性和概率径流预报，水库优化和仿真模型实时经营决策施加不同的影响，这项研究将明确模拟的径流预测研究中的不确定性，并评估其效果，在实际水库运行时间的决定。由于水文文学中不存在这样一个目的的工具，预测演化鞅模型（MMFE）[11,12]用于供应链管理中引入量化实时径流的预测的 梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法 摘要：本文构建了梯级水库防洪调度优化模型，利用M法模拟了梯级水库中的水流动状态，模型是一种后效性的动态规划模型，探讨了对应的解法，指出一类简易的多维动态规划递推解法；而实例分析说明，模型具备一定的科学性，所取得的成果比较具有代表性，研讨出来的办法求解迅速，并且可操作性强，是一类高效的计算模式以及演算办法。 Abstract：In this paper，cascade reservoirs flood control scheduling optimization model is constructed， M method is used to simulate the water flow state of cascade reservoirs. This model is an aftereffect dynamic programming model. This paper discusses the corresponding method， points out a kind of multi-dimensional dynamic programming recursive solution. And the instance analysis shows that the model has certain scientific nature，the results of it are representative，the calculation method by the discussion is quick，and the maneuverability is strong. It is a kind of high efficient calculation model and calculation method. 关键词：梯级水库；优化调度；动态模型；规划；求解 0 引言 当前，中国已经建有各种水库8.6万个，大规模水库482个，中规模水库3000个。中国的大部分水库并不是独立的个体，而是融入梯级水库群里，可谓联系紧密。在梯级开发的流域内修筑一个新的建筑抑或采取一类防洪举措，都能对梯级水库群带去一定的改变。梯级水库构建完成以后，河流洪水的特征以及区域构成都将产生改变，特别是在上游拥有调水功能的水库，洪水的时间、空间分布将产生颠覆性的改变。在工程的防洪设计的同时，假如工程上游拥有调水以及蓄水能力较强的业已修建完成抑或近段时间就要修建完成的梯级水库抑或梯级水库群，就要权衡到水库调节洪水的功用与对下游设计断面的作用。假如设计规划针对的是洪水调节功能健全的水库建筑，而且要担负下游防洪的职责；那必须研讨该建筑对下游防洪的效益。 1 水库防洪任务和目标 通常情况下，水库在汛期遇到洪水的时候防洪要分成三种：一种是工程自身的防洪需要，通常用坝前水位显示；一种是库区防洪需求，通常是由于库区淹水抑或库尾回水而引发，淹水范畴和水库坝前水位、入库流量相关，在库区防洪标准既定的情况下（相应的入库规划洪水给定），库区防洪也由坝前水位显示；一种是担负下游防洪区的防洪工作，一般是以河道安全泄洪量标识，抑或依照堤防安全高程和水位流量的相关数据，核算出河道安全流量。 并且，水库自身的防洪功能在全部水库中都能够体现，在上述三种防洪需求中，下游防洪工作应让水库尽可能频繁削峰，阻拦或储蓄洪水；库区以及大坝防洪需求，需要水库尽可能下泄，让坝前水位下降，保护水库库区淹水导致的财物耗损；并且腾出防洪库容，用来调蓄后续洪水。所以，两者有着一定的矛盾；另外，防洪级别不一而足，下游以及库区的防洪准则比大坝防洪准则要宽松，然而下游以及库区防洪标准孰高孰低，要根据实际状况确定。 水电站群联合优化调度系统 技术简介 1.技术原理 用数学模型及方法解决水电站群优化调度应用问题，从科学问题出发，在技术系统的支撑下展开研究。对流域实测径流资料进行水文分析，对各电站基本参数进行拟合及整理；建立流域水电站群梯级优化调度模型，分析水电站群发电优化调度结果及进行调度规则研究，开发流域水电站群联合优化调度系统。 2.技术特点 首次在水库调度系统中引入大规模非线性优化求解软件GAMS，首次提出基于可行空间搜索的改进遗传算法；不仅在算法上解决了水库群优化调度“高维”问题，还开发了水库任意选择、灵活组合的复杂水电站群梯级联合优化调度系统。 3.解决的具体问题 ①以梯级水库群发电优化为主建立多目标数学模型，在兼顾多方利益条件下实现整体发电效益最大化。②开发“基于可行空间搜寻遗传算法”，实现对传统遗传算法的改进和创新。③采用“基于GAMS非线性规划法”，首次将GAMS软件应用于求解梯级水库群优化调度模型，实现了梯级水库群的多目标寻优。④实现了调度系统中水库的勾选，有效解决了水电站群水量利用效益最大化和流域不同投资主体水电站效益最大化的矛盾。⑤软件系统开发了常规、优化调度6个核心算法，提供多种调度依据。 技术指标 （1）以水库群发电量最大为主构建多目标决策数学模型。 （2）将GAMS软件首次应用于求解梯级水库群优化调度模型，应用可行空间搜索技术对遗传算法进行改进，有效解决梯级水库群的多目标求解问题。 （3）技术研究算法和系统软件开发分别在相关查新机构进行科技成果查新3次。（4）研发了基于非线性模型算法的水库群优化调度系统，取得计算机软件著作权3项。 （5）在重点期刊发表论文5篇，相关专利申请4项。 （6）经鉴定会专家鉴定，项目创新性突出，研究成果整体达到国际先进水平，其中，基于可行空间的优化搜索技术国际领先。 （7）该系统技术可平均提高流域水电站群总发电量2%～20%，对流域集控中心和各电站而言增加发电收益，对于电网公司可减少购电成本。 技术持有单位介绍 中国水利水电科学研究院隶属中华人民共和国水利部，是从事水利水电科学研究的公益性研究机构。历经50余年的发展，已建设成为学科门类齐全、人才优势明显的国家级综合性水利水电科学研究和技术开发的中心。 主要研究领域覆盖了水文学与水资源、水环境与生态、防洪抗旱与减灾、水土保持与江湖治理、农村与牧区水利、水利史、水力学、岩土工程、水工结构与材料、工程抗震、机电、自动化、工程监测与检测、风能等可再生能源、信息化技术等多个学科方向。 多年来，主持承担了一大批国家级重大科技攻关项目和省部级重点科研项目，承担了国内几乎所有重大水利水电工程关键技术问题的研究任务，取得了一大批原创性、突破性科研成果。 太原工业学院数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了太原工业学院数学建模竞赛的竞赛规则与赛场纪律。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛的题目是（从A/B/C中选择一项填写）：A ［注］答卷评阅前由主办单位将论文第一页取下保存，同时在第一页和第二页建立“评阅 编号。 日期：2011 年5_月22 日 电梯调度方案问题 摘要 本文的目的是设计电梯控制的优化调度模型以解决师生等待时间长的问题。 前期准备阶段通过对教学主楼电梯的运行情况和学生使用电梯的情况进测量、调 查研究，得到建立模型的相关数据。通过对实际情况作合理假设，将问题归结为：（一）减少师生等待电梯、乘坐电梯以及爬行楼梯所需的时间； （二）使电梯的能量损耗尽可能小。综合以上两种因素建立出合理模型，制定出优化调度方案。 模型I对以上三项指标进行综合考虑，将等待电梯时间Ti 1,乘坐电梯时间Ti2,爬行楼梯时间T i 3按照一定比例量化，对目标函数T（C1, c 2,... c k）利用Visual C++面向对象程序设计语言进行枚举求解，穷尽各种情况，取得最优解。而模型U是对模型I的改进与完善，并将电梯能量损耗E k作为目标函数 s G,C2,llb k的一部分，求解出1号电梯在第8，10层停靠，2号电梯在第7, 9层停靠的结果。此结果基本上能够使师生的不满意度达到最小，同时保证电梯的能 耗相对较小。 我们认为，本文的模型假设简单但合乎情理，利用Visual C++面向对象程 序设计语言，对各种情况进行枚举，所得到的结果具有科学性。在模型讨论与分析阶段中，本文根据实际情况对电梯的优化调度方案进行理论剖析，并对极端情 况进行分解。从数据处理方面，本文给出了模型参数灵敏度分析，提高结果的可信度。如果要考虑更复杂的情况，该模型也可以对假设和其他各方面进行改进， 容易进行推广。因此这是一个比较理想的优化模型水库优化调度
[规划模型,梯级,解法]梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法
水电站群联合优化调度系统
数学建模_电梯控制优化调度模型