梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法与流程

本发明涉及水资源高效利用与水电优化调度，具体涉及一种梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法。

背景技术：

1、蓄水调度是保障流域水库群综合利用效益发挥的关键环节。在确保水库及上下游防洪安全的前提下，通过实施梯级水库群蓄水调度，尽可能地减少弃水，抬高水库蓄水位，有利于抬高发电水头、减少枯水期蓄水量、改善下游地区的用水缺口。可见，为协调上下游水资源调配，充分发挥水库群综合利用效益、满足中下游用水需求，迫切需要在确保防洪安全的前提下，开展梯级水库群蓄水优化调度研究，通过优化梯级水库群蓄水次序和蓄水进程，以提高梯级水库群整体蓄满程度，保障供水安全，发挥综合利用效益。

2、然而，蓄水期是多目标需求最为集中的调度时段。在有限的可蓄水量条件下，梯级水库群蓄水优化调度，既要综合考虑各库防洪定位、蓄水任务、运行特性，又要综合考虑防洪、发电、航运、生态等综合因素，实现蓄水时机与蓄水进程的协同优选，以满足各库汛后蓄满程度和综合利用效益的发挥。可见，梯级水库群蓄水优化调度是一个多阶段、多维度、多约束的复杂优化问题，其高效求解受到广泛关注。

3、逐步优化方法(poa)是一种求解多阶段多状态优化问题的改进动态规划方法，其基本原理是将多阶段问题分解成多个两阶段子问题，每次计算均固定其他阶段变量，只针对当前阶段及相邻两阶段的目标函数值进行迭代寻优，如此逐阶段进行计算，直至输出最终解。该方法减少了可行解的离散状态，相比动态规划方法可大幅提高计算效率，但当水库群数目较多时，仍会面临严重的维数灾问题，搜索能力有待加强。因此，亟待对poa的计算机理进行有效改进，提高水库群联合调度问题的计算效率和求解精度。

4、翻筋斗觅食是自然界中蝠鲼在捕食时最有效的一种方式，当找到食物源时，它们会做一系列向后翻筋斗动作，围绕猎物旋转直到获得最优解。受这种现象启发，我国学者在2019年提出了一种新型智能仿生群体算法，即蝠鲼觅食优化算法，其基本原理是：首先得到一个蝠鲼群体，然后将当前最优位置被视为一个支点，每只蝠鲼通过翻筋斗来回游动更新位置，以执行对最优解搜索。

5、由于poa没有群体的概念，本次将两阶段子问题中的状态视为一个蝠鲼个体，若干个该两阶段子问题的历史状态视为若个个蝠鲼个体，这样将这些蝠鲼个体视为一个群体。为了实施翻筋斗觅食，将当前轨迹视为一个支点位置，历史轨迹过程视为不同历史位置，通过实施翻筋斗搜索动作，围绕支点位置与不同历史位置之间的搜索范围进行来回游动，以寻找结果更好的新位置，进而来挖掘生成多样性的搜索信息，提高全局搜索能力。

6、本发明成果考虑历史轨迹所携带的知识信息，采用翻筋斗学习与poa相结合，在更新位置时通过挖掘历史轨迹过程携带的知识信息，围绕不同搜索范围开展翻筋斗搜索，全局搜索能力强、计算精度高，有效克服了传统方法的维数灾问题，是有效求解大规模梯级水库群群优化调度问题的一种新方案。

技术实现思路

1、本发明的目的就是针对上述技术的不足，提供一种梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，解决了逐步优化方法在复杂水电系统优化调度求解时存在的搜索能力不够强、计算精度不够高的问题。

2、为实现上述目的，本发明所设计的梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，包括如下步骤：

3、1)确定初始计算条件，包括梯级水库群蓄水调度的优化目标函数、约束条件和决策变量；

4、2)设定计算参数，包括最大迭代次数m、最大翻筋斗搜索次数k、水库群数目n、蓄水期调度时段数目t、水库i在时段j的水位上限和水位下限zi,j；

5、3)采用人工经验决策或常规方法生成满足约束条件的各水库的初始轨迹，并将初始轨迹存入历史轨迹库

6、4)初始化迭代次数m＝1；

7、5)采用常规逐步优化方法迭代计算m′次，m′＜m，每次计算生成调度轨迹为表示水库i在阶段j第m′次迭代计算得到的轨迹，将调度轨迹依次存入历史轨迹库

8、6)令m＝m′+1，继续迭代，执行翻筋斗逐步优化方法，具体计算步骤如下：

9、6.1)将优化调度问题分解成t-1个两阶段问题；

10、6.2)对t-1个两阶段问题，执行翻筋斗寻优，初始化时段j＝1；

11、6.3)初始化翻筋斗搜索次数k＝1；

12、6.4)随机生成在1到y之间的正整数y，1≤y≤y＜m；

13、6.5)执行翻筋斗搜索，优化当前轨迹；

14、6.6)从历史轨迹库中，读取存入的第m-y条历史轨迹{zm-y}；

15、6.7)结合各水库的水位上限和水位下限，将第j时段的当前调度轨迹和历史轨迹进行归一化处理，转换为0～1之间的数，计算公式分别如下：

16、

17、

18、式中，和zi,j分别为水库i在时段j的水位上限和水位下限，和分别为当前调度轨迹和第m-y条历史轨迹的水库i在时段j水位值和的归一化值；

19、6.8)由翻筋斗觅食学习策略，将当前调度轨迹归一化值视为支点位置，围绕历史轨迹归一化值来回游动，生产一个新的位置计算公式如下：

20、

21、式中，p和q是0～1之间的随机数，f为空翻因子；

22、6.9)将反归一化，得到新的翻筋斗轨迹计算公式如下：

23、

24、6.10)比较翻筋斗轨迹和当前轨迹，如果优于则以翻筋斗轨迹替换当前轨迹；否则不作处理；

25、6.11)令k＝k+1，如果k≤k，转步骤6.4)；否则转步骤6.12)；

26、6.12)令j＝j+1，如果j≤t-1，转步骤6.3)；否则转步骤7)；

27、7)令m＝m+1，若m＞m，则转至步骤8)；否则转至步骤6)；

28、8)停止计算，输出最终的最优轨迹。

29、优选地，所述步骤5)中，m′的取值范围为8～10。

30、优选地，所述步骤6.4)中，y＝8。

31、优选地，所述步骤6.8)中，f＝2。

32、本发明与现有技术相比，具有以下优点：

33、1、操作简单、方便易行；

34、2、在更新位置时通过挖掘历史轨迹过程携带的知识信息，围绕不同搜索范围开展翻筋斗搜索，具有全局搜索能力强、计算精度高的优点；

35、3、通过翻筋斗搜索寻优替代两阶段子问题中的全面枚举操作，有效克服了传统方法的维数灾问题，是有效求解大规模梯级水库群群优化调度问题的一种新方案。

技术特征：

1.一种梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，其特征在于：所述步骤5)中，m′的取值范围为8～10。

3.如权利要求2所述梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，其特征在于：所述步骤6.4)中，y＝8。

4.如权利要求1所述梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，其特征在于：所述步骤6.8)中，f＝2。

技术总结本发明涉及水资源高效利用与水电优化调度技术领域，公开了一种梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，以逐步优化方法为计算框架，在每次迭代前，将多阶段梯级水库群蓄水优化调度问题分解成多个两阶段子问题；在每个子问题中，将当前轨迹视为支点位置，历史轨迹过程视为不同历史位置，通过实施翻筋斗搜索动作，围绕支点位置与不同历史位置之间的搜索范围进行来回游动，以寻找结果更好的新位置；随着当前轨迹与历史轨迹的距离越来越靠近，翻筋斗搜索空间逐渐缩窄，使得逐次逼近全局最优解。本发明梯级水库群蓄水调度翻筋斗逐步优化方法，解决了逐步优化方法在复杂水电系统优化调度求解时存在的搜索能力不够强、计算精度不够高的问题。技术研发人员：邹强,丁毅,傅巧萍,王安琪,程晨受保护的技术使用者：长江勘测规划设计研究有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/6/2