水电站厂内负荷优化分配的通用算法研究

以工作单元为研究对象，将水电站厂内负荷优化分配模型分解成上下两层优化模型，提出了可以通用的双层逐步优化算法，并经实例电站的实际运行数据与该算法计算的优化分配成果比较，表明该法可取得较好的效益。     

改进粒子群优化（MPSO）算法在动

基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。     

模拟退火遗传算法在灌溉水量最优分配中的应用

建立了灌区多种作物间灌溉水量的最优分配问题的数学模型，并采用了一种混合式遗传算法——模拟退火遗传算法（SAGA）来求解。该算法不仅保证了全局收敛，而且提高了算法收敛速度和稳定性。应用于某灌区灌溉水量分配优化的实例，显示了该算法的优越性能，为农业水资源管理提供了一种新的思路和方法。     

水电站厂内负荷最优分配规则图研究

水电站厂内负荷优化分配是实时经济运行的核心内容,其结果表达方式反应了水电站机组间负荷分配规律。现行对负荷分配的研究多集中在算法上,更注重负荷分配过程,很少涉及对分配结果表达方式的研究。以耗流量最小为目标,建立了负荷优化分配模型,利用动态规划法进行求解,得水电站机组间的最优动力特性曲线,提出负荷最优分配规则图的概念并对其绘制方法和应用做了详细介绍,该图使水电站短期优化调度和实时经济运行更加简便快捷。     

基于模拟退火算法求解灌溉制度优化模型

随着更加完善而复杂的灌溉制度优化模型被提出,对模型进行优化求解的方法成为研究热点。提出了应用模拟退火算法求解灌溉制度优化模型,通过实例应用来探讨该算法在模型求解过程中的特点和效果。结果表明,该算法所求目标函数值可以逼近全局,适用于最优灌溉制度优化模型的求解。尽管如此,但是该算法仍存在所求目标函数值不稳定的缺陷,需经多次计算再选最优,因此模拟退火算法仍有待改进。     

基于改进型NSGA-Ⅱ算法的晋中市水资源优化配置

对水资源的不合理利用而导致的水资源短缺现象愈发频繁，进行水资源优化配置的需求也越来越大。水资源优化配置是指在水资源总量有限的前提下，综合考虑社会效益和经济效益，用科学有效的方法对水资源进行水量的合理分配。首先分析晋中市的水资源状况，综合考虑晋中市水资源优化配置需求，建立了以社会效益和经济效益为目标函数的晋中市水资源优化配置模型。接着提出了一种改进型NSGA-Ⅱ算法（INSGA-Ⅱ），并用INSGA-Ⅱ算法对ZTD1、ZTD2及ZTD3等6个多目标测试函数进行实验，结果表明提出的INSGA-Ⅱ算法能求得有效的帕累托前沿，同时收敛性和分布性均优于所列举的大部分多目标优化算法。最后将INSGA-Ⅱ算法应用于晋中市水资源优化配置模型中并进行实例分析，同时与基于NSGA-Ⅱ算法的方案进行对比。实例分析结果表明，基于INSGA-Ⅱ算法的水资源优化配置方案比基于NSGA-Ⅱ算法的水资源优化配置方案得到的缺水量更小、经济效益更高，证明了基于改进型NSGA-Ⅱ算法的晋中市水资源优化配置方案的可行性。根据决策者对不同目标的偏好不同，给出了3种优化配置方案和3种方案的效益比较，这些配置方案同时考虑了社会效益...     

粒子群算法的改进及在农业水资源配置的应用

为了合理分配大荔县农业水资源,提高大荔县的农户总收益,建立农业水资源优化配置模型,得到大荔县主要农作物的合理种植面积以及灌水量优化配置方案,解决将大荔县灌区有限农业水资源在不同作物中合理分配的问题,实现总收益最大化的目标.模型求解中使用粒子群算法,对算法同时进行线性递减惯性权值及限速粒子群的2种改进,解决了粒子逃离函数定义域导致程序中断的问题.结果表明:经过优化后大荔县丰水年(降雨频率P=25%)总收益为29.78亿元,平水年(P=50%)总收益为29.75亿元,枯水年(P=75%)总收益为29.50亿元,与优化前的总收益28.98亿元相比均有所增长,水资源更多分配给经济作物棉花,农作物种植面积和水量均实现最优分配.对改进前后的粒子群算法求解进行比较,改进后粒子群算法寻优能力强,结果可靠合理,为区域水资源优化配置提供了新的解决思路.     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法，用于求解根系吸水模型参数。分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证。数值试验表明，采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度，含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响，在实际中时间步长可取值5～10d，空间步长取值5～10cm。对室内棉花根系吸水进行模拟分析，结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水。该方法可用于求解根系吸水参数。     

叶尔羌河流域水资源最优调配研究

流域水资源最优调配是一个复杂的大系统优化问题，应用系统科学的原理和方法，针对叶尔羌河流域，建立了模拟优化模型，探讨了模型求解思路和方法，并提出人机对话算法，应用该模型和算法，进行叶尔羌河流域水资源最优调配实例计算，结果证明了模型、算法的正确性和合理性。     

峰谷电价下的梯级水电站短期优化

依据发电企业既要服从电网调度又要追求自身效益的特点，建立了两个考虑峰谷分时电价因子的梯级短期调度模型，并选用逐次优化和逐步逼近的混合算法(POA－DPSA)求解。该模型简单，算法易于实现。将该理论应用于电站实际演算中，结果表明这两个优化模型对促进电网的安全、提高企业发电效益具有较高的应用价值。     

基于模糊控制算法的采摘机器人执行系统优化

为进一步提高我国采摘机器人的综合采摘效率，减轻人工作业劳动强度，针对当前采摘机器人的执行系统进行优化研究。以采摘机器人作业控制原理为切入点，选取模糊控制算法为优化核心，在合理分配权重的基础上，根据采摘作业特点搭建采摘执行系统的模糊控制算法模型，通过硬件配置与软件设计形成可执行的模糊控制体系，并进行优化试验。结果表明：基于模糊控制算法的采摘机器人执行系统较一般控制算法而言，轨迹跟踪精确度与平均避障准确率均可保持在96%以上，整机采摘成功率与综合效率分别相对提高了9.25%与8.94%;系统运行稳定且性能优越不仅可实现高效率的智能采摘，而且可为类似采摘或收获机械装备优化提供参考。     

基于模拟退火算法的水轮机导叶分段关闭规律优化

为了解决水电站过渡过程中输水系统水锤压力和机组转速上升难以协调控制的问题,保证电站安全运行,建立了一种水轮机导叶关闭规律非线性优化模型,该优化模型可以调整各控制参数的重要程度并应用于多工况优化.基于水力瞬变计算的特征线法,应用模拟退火算法对该优化模型进行计算,寻找满足调节保证计算要求的较优关闭规律.结合工程实例,针对蜗壳末端最大压力和机组转速最大上升率2种控制工况,比较导叶一段直线关闭和二段折线关闭的数值计算结果,并应用模拟退火算法对折线关闭规律进行优化.使用优化后的关闭规律进行过渡过程计算,蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率和尾水管进口最小压力均满足调保计算要求,且安全裕量较大.结果表明,模拟退火算法可以快速优化导叶关闭规律,且算法稳定性较好,安全裕量分配合理,为类似工程的导叶关闭规律优化提供了新方法.     

基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。     

线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型及应用

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群算法的局部搜索能力.将其算法优化投影寻踪模型,以此构建了线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到土坝护坡模式优化评价中,选取9个指标作为评判因子,提出适合该地区的土坝护坡优化模式.结果表明:线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型可以有效地找到最佳投影方向,计算投影值,根据投影指标值的大小可对方案进行优选.利用该模型对土坝护坡模式进行综合评价是切实可行的.该算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点,并且在解决实际问题中展示的优越性,在工程优化领域具有广泛的应用前景.     

轮灌分组灌溉优化模型与二维编码的遗传算法实现

灌溉优化模型旨在求解干渠各出水口运行时流量调度的最优组合方案，对于提高灌区灌溉管理技术水平和实施农业高效节水有着重要的意义。在“等流量、变历时”的轮灌分组的优化模型上，采用遗传算法进行了优化，选用了高斯适应度函数，并根据约束条件的特点，提出了二维编码并对选择、交叉和变异过程进行了改进，仿真结果表明该改进的遗传算法效果起好，说明该算法设计是可行的。     

基于模拟退火算法的泵站的优化调度

采用模拟退火算法用于泵站优化调度计算，建立了泵站优化调度的数学模型，设计了用于泵站优化的编码，译码方法和包含约束条件能量函数表达式，最后给出了实例，计算结果表明，模拟退火算法对泵站既有离散量又有连续量的非线性模型很有效，算法简单，计算量小，能得到近似全局最优解。     

若干新型群体智能算法优化高斯过程回归的年降水量预测

为提高年降水量预测精度，提出一种基于小波包变换（WPT）和孔雀优化算法（POA）、沙猫优化（SCSO）算法、猎豹优化（CO）算法优化的高斯过程回归（GPR）预测模型，并将其应用于文山州年降水量预测研究。首先，利用WPT将实例1956-2021年降水量时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量；其次，简要介绍POA、SCSO、CO算法原理，利用POA、SCSO、CO分别优化GPR超参数，建立WPT-POA-GPR、WPT-SCSOGPR、WPT-CO-GPR模型；最后，利用所建立的3种模型对年降水量周期项分量和波动项分量进行预测，将4个分量的预测结果加和重构后得到最终预测结果，并构建基于支持向量机（SVM）的WPT-POA-SVM、WPT-SCSOSVM、WPT-CO-SVM模型、基于RBF神经网络的WPT-POA-RBF、WPT-SCSO-RBF、WPT-CO-RBF模型和未经优化的WPT-GPR模型作对比分析模型。结果表明：(1)WPT-POA-GPR、WPT-SCSO-GPR、WPT-CO-GPR模型对年降水量预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.52%、0.46%、0.48...     

水电站群装机容量最优分配的未确知数学模型

提出了水电站装机容量最优分配的未确知数学模型。实例研究表明，文中提出的模型和算法能有效地解决水电站群装机容量最优分配问题，且计算简便，概念清晰，成果合理，为优化分配问题的解决提供了一种新模式。     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方法

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数.分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证.数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10 d,空间步长取值5～10 cm.对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水.该方法可用于求解根系吸水参数.     

基于CAD的喷涂机器人轨迹优化

针对复杂自由曲面匀速和等行程间距喷涂方法,因曲面上曲率的变化会造成涂层厚度差较大的问题,提出一种基于CAD的轨迹优化算法以提高曲面的漆膜厚度一致性.该方法首先根据平面上的喷涂试验和微分几何的面积放大定理推导出曲面上的漆膜生长模型;然后通过扫描直接获得工件表面点云模型,采用点云切片技术获取喷枪路径和姿态;最后采用沿路径方向的速率优化算法和垂直路径方向的间距优化算法对曲面上的喷枪轨迹进行优化.仿真和试验结果验证了优化算法的有效性和轨迹生成算法的可行性.