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        動(dòng)態(tài)規(guī)劃—禁忌搜索算法在水庫群調(diào)度中的應(yīng)用

        2014-10-21 12:49:13宋紫淳郭瑱祎張佩
        科技視界 2014年34期
        關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化

        宋紫淳 郭瑱祎 張佩

        【摘 要】針對(duì)水庫群調(diào)度這一多約束條件、動(dòng)態(tài)的、非線性的優(yōu)化問題,引進(jìn)了動(dòng)態(tài)規(guī)劃-禁忌搜索(DP-TS)算法進(jìn)行求解。首先利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)算法求出調(diào)度的一組發(fā)電流量優(yōu)化解,其次將DP算法得出的解作為禁忌搜索(TS)算法的初始值,以降低TS算法運(yùn)行時(shí)間和增強(qiáng)其全局尋優(yōu)的能力。以錦屏一級(jí)二灘梯級(jí)水庫群為例,用上述提出的組合算法進(jìn)行優(yōu)化求解,結(jié)果表明該法效率高,優(yōu)化結(jié)果良好。

        【關(guān)鍵詞】動(dòng)態(tài)規(guī)劃-禁忌搜索算法;水庫群調(diào)度;優(yōu)化

        0 前言

        水庫優(yōu)化調(diào)度需要考慮到眾多約束條件和實(shí)際情況,本文引進(jìn)了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,構(gòu)成了DP-TS算法,以錦屏一級(jí)二灘水庫群調(diào)度實(shí)例模擬算法。

        1 水庫群優(yōu)化調(diào)度模型

        1.1 目標(biāo)函數(shù)

        根據(jù)發(fā)電效益最大的原則,得到目標(biāo)函數(shù)如下式所示:

        E=maxAQH△t(1)

        注:E為總時(shí)間段的發(fā)電量;E為第t個(gè)時(shí)間段水庫群的發(fā)電量; A是第i個(gè)電站的出力系數(shù);Q是第i個(gè)電站在第t個(gè)時(shí)段的平均發(fā)電流量;H是第i電站在第t時(shí)段的平均發(fā)電水頭;△t是所計(jì)算的時(shí)間長度。

        1.2 約束條件

        (1)庫容約束條件

        (2)流量約束條件

        (3)電站出力約束條件

        (4)水量平衡約束條件

        1.3 目標(biāo)函數(shù)處理

        考慮到保證率的要求,我們加入懲罰項(xiàng),最終目標(biāo)函數(shù)如下:

        F=max{E-Aσ(E-E)}(2)

        注:A為懲罰系數(shù);E為保證電量;σ為模型參數(shù),取值規(guī)則為:當(dāng)E≥E時(shí),σ=0;否則σ=1。

        2 動(dòng)態(tài)-禁忌搜索算法

        2.1 TS算法

        TS算法是組合優(yōu)化算法的一種,以下為TS算法的主要步驟。

        Step1:賦予一組初始值集合X(X={X,X,…,X}),計(jì)算當(dāng)下X的目標(biāo)函數(shù)值;

        Step2:令當(dāng)前解集合X和最優(yōu)解集合X等于X,禁忌表長度l為0;

        Step3:構(gòu)造當(dāng)前解集合X的鄰域,將其作為候選集,在候選集中選一個(gè)最佳解X;

        Step4:若X比最優(yōu)解集X更優(yōu),令X=X,X=X;

        Step5:若X比最優(yōu)解集X差,且X到X的變化不在禁忌表中,則令X=X;若在禁忌表中,則在候選解中尋找次優(yōu)解X,并令X=X ,返回Step5;

        Step6:將X到X的變化記錄到禁忌表末尾, 若禁忌表長度達(dá)到最大值, 去掉最頭的一個(gè)記錄;否則禁忌表長度l=l+1;

        Step7:滿足迭代收斂條件轉(zhuǎn)Step8,否則轉(zhuǎn)Step3;

        Step8:滿足精度要求, 退出。

        2.2 DP-TS 算法

        TS算法的初值較為主觀,故我們利用DP算法來獲取TS算法的初值。我們利用DP算法得出一個(gè)優(yōu)化解X,將此解作為TS算法的初值X,這樣便可利用TS算法以利于求解全局最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn),又避開其初始值選取敏感的缺點(diǎn),得到組合DP-TS算法。

        3 實(shí)例應(yīng)用

        3.1 錦屏一級(jí)二灘水庫群概況

        錦屏一級(jí)水電站位于四川省,裝機(jī)容量3600MW,保證出力1086MW,多年平均174.1×10kwh,水庫正常蓄水位1880m,死水位1800m,正常蓄水位以下庫容77.6×10m,調(diào)節(jié)庫容49.1×10m,屬年調(diào)節(jié)水庫。二灘水電站水庫正常蓄水位1200m,發(fā)電最低運(yùn)行水位1155m,總庫容58×10m,調(diào)節(jié)庫容33.7×10m,死水位庫容24.2×10m,屬季調(diào)節(jié)水庫。電站裝機(jī)容量3300MW,多年平均發(fā)電量168.8×10kwh,保證出力1050MW

        3.2 算法設(shè)計(jì)

        DP算法求初始值:

        根據(jù)上述給出的約束條件,通過獲取某典型年的逐月徑流情況以及庫水位與庫容的關(guān)系,可以得到用DP算法求出的一個(gè)解集串。在這里我們?nèi)∷浑x散點(diǎn)數(shù)為50和500,保證率懲罰系數(shù)A=5,DP算法主要相關(guān)變量設(shè)計(jì)如下:

        (1)階段變量和狀態(tài)變量:階段變量取1月,整個(gè)調(diào)度期共12個(gè)時(shí)段,即階段變量k=1,2,...,12。狀態(tài)變量取各時(shí)段初系統(tǒng)的水位,水庫水位在死水位與各時(shí)段狀態(tài)允許最高水位之間連續(xù)變化,取水庫水位變化△z為一個(gè)間隔,相應(yīng)于該水位的一個(gè)狀態(tài)。狀態(tài)變量Z=(z, z),表示第k狀態(tài)初,錦屏一級(jí)水庫水位處于i狀態(tài),二灘水庫水位處于j狀態(tài)。

        (2)決策變量和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程:各階段,若初狀態(tài)為Z,末狀態(tài)為Z,則決策變量出庫流量為q=(q,q)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程用水量平衡方程,第k階段,入流為Q=(Q,Q),狀態(tài)變量為Z,決策變量為q,狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為:v=v+(S-q)△tv=v+(S+q-q)△t(3)

        其中:V、V為初狀態(tài)Z,末狀態(tài)Z所對(duì)應(yīng)的庫容;S為整個(gè)系統(tǒng)的入庫流量;Q為錦屏一級(jí)的入庫流量;Q為錦屏一級(jí)與二灘之間的區(qū)間流量;q為第k階段,此始末狀態(tài)下,錦屏一級(jí)水庫的出庫流量;q為第k階段,此始末狀態(tài)下,二灘水庫的出庫流量。

        (3)根據(jù)上述變量選取可得到該法下最優(yōu)解所對(duì)應(yīng)的發(fā)電流量解集X={Q,Q,…,Q}。

        3.3 DP-TS算法求全局最優(yōu)解

        根據(jù)表1中利用DP算法得出的發(fā)電流量解集X={Q,Q,…,Q}作為TS算法的初始值X,然后利用上述所介紹的TS算法求出最后最優(yōu)解,見表1。

        3.4 結(jié)果分析

        在基于DP算法基礎(chǔ)上的TS算法由于初值選取較好,因而迭代的次數(shù)明顯減少,可迅速趨于全局最優(yōu)解,為便于比較,我們?cè)倮肈P算法在水位離散點(diǎn)數(shù)分別為500的情況下求解兩個(gè)水庫發(fā)電效益,并與在DP算法離散點(diǎn)為50的基礎(chǔ)上的DP-TS算法的結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果見表2。

        表2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃與組合算法結(jié)果比較

        從上表可以看出DP算法隨著離散點(diǎn)所取數(shù)量增多,發(fā)電量有著提升,但耗時(shí)多,而DP-TS算法只需在DP算法取50離散點(diǎn)的情況下便可與取500離散點(diǎn)時(shí)具有獲得幾乎相當(dāng)?shù)恼{(diào)度解,且時(shí)間消耗與離散點(diǎn)為500的DP算法相比較少。進(jìn)一步,容易知道當(dāng)水庫群的數(shù)量進(jìn)一步增多時(shí),DP算法會(huì)陷入“時(shí)間災(zāi)”,而組合算法的優(yōu)點(diǎn)則會(huì)突出。

        4 結(jié)論

        分析結(jié)果表明, DP-TS算法能夠克服DP算法容易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn), 使全局搜索優(yōu)化解的可靠性進(jìn)一步提高, 且收斂速度快,為水庫優(yōu)化調(diào)度問題求解提供了一個(gè)新的方法與思路。

        [責(zé)任編輯:楊玉潔]

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