跨流域复杂水库群联合调度优化：模型与算法

"这篇论文研究了跨流域复杂水库群的联合调度规则建模与求解问题，面对结构复杂、水库数量多的系统，提出了一种新的优化算法——逐库优化粒子群算法(PRA-PSO)，该算法结合了供水调度图和调水控制线，并考虑了供水调度图的先验形状特征，旨在降低优化变量的维度，提高搜索全局最优解的效率。通过辽宁省某大型跨流域水库群的实例验证了模型和算法的有效性。" 在跨流域水库群的联合调度中，由于系统复杂性和水库数量，优化调度模型的决策变量数目巨大，这增加了确定最佳调度规则的挑战。论文针对这一问题，以供水调度图和调水控制线作为联合调度规则的形式，构建了一个兼顾跨流域调水和供水的复杂水库群的优化调度模型。供水调度图是描述水库供水状态的重要工具，而调水控制线则有助于管理不同水库之间的水量转移。 论文中提到的形状约束是基于供水调度图的先验形状特征，这种约束可以更好地反映水库的实际运行情况，提高模型的合理性。为了解决高维度优化问题，作者借鉴了逐步优化算法(POA)的思想，提出了逐库优化粒子群算法(PRA-PSO)。该算法在基本粒子群算法的基础上，通过逐步优化单个或两个水库的调度规则，减少每次优化的变量数量，从而提高算法在全局搜索中的性能。 PRA-PSO算法的工作机制是，首先初始化粒子群，然后通过迭代过程，每个粒子不断更新其速度和位置，以寻找最佳解决方案。在每一步优化中，算法会选择一部分水库进行规则优化，降低了优化的复杂度，提升了求解效率。通过这种方式，算法能够更有效地探索庞大决策空间，寻找接近全局最优的调度规则。 实证分析部分，论文以辽宁省的一个大型跨流域复杂水库群为例，应用提出的模型和算法进行联合调度。结果表明，所建立的模型能够准确地模拟水库群的运行状态，而PRA-PSO算法能够有效解决优化问题，找到满足供水需求和水资源调配的最优策略，验证了方法的有效性和实用性。 这篇论文贡献在于提供了一种处理跨流域复杂水库群联合调度问题的新方法，通过结合供水调度图的形状约束和优化算法的创新，提高了调度的精确性和效率，对于水资源管理和水利工程规划具有重要的理论与实践意义。