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        模糊環(huán)境下流域開發(fā)管理的多目標(biāo)多水庫優(yōu)化

        2024-01-03 12:57:54夏修寶
        水利科學(xué)與寒區(qū)工程 2023年11期
        關(guān)鍵詞:渦輪機(jī)水電遺傳算法

        夏修寶

        (新豐縣水利工程建設(shè)事務(wù)中心,廣東 新豐 511100)

        1 研究方法

        選取同一流域的五個(gè)水庫構(gòu)成的多水庫系統(tǒng),水庫特征見表1。物理系統(tǒng)的示意圖見圖1。灌溉需求和流量見表2。

        圖1 物理系統(tǒng)示意圖

        表1 水庫的顯著特征

        表2 水庫最大灌溉需求和來水量 106 m3

        2 模型開發(fā)

        該研究的目的是制定河流子流域多水庫的優(yōu)化調(diào)度策略。為此,建立了月度多目標(biāo)遺傳算法模糊優(yōu)化模型(MOGAFUOPT)。目標(biāo)是灌溉釋放的最大化(IR)和水電產(chǎn)量最大化(HP),如式(1)、式(2):

        (1)

        (2)

        式中:MaxZ為目標(biāo)最優(yōu)解:i為水庫數(shù)量(i=1,2,3,4),個(gè);t為時(shí)間步長(zhǎng)的數(shù)量(t=1,2,3,…,12),月。在問題建模中,選取4個(gè)水庫進(jìn)行優(yōu)化,并作為約束納入模型。這些目標(biāo)受到以下幾方面的限制。

        2.1 渦輪機(jī)釋放約束

        用于發(fā)電的渦輪機(jī)的排放量應(yīng)小于或等于所有月份通過渦輪機(jī)的流量[1]。此外,每個(gè)月的發(fā)電量應(yīng)大于或等于固定功率。如式(3)、式(4):

        HPR(i,t)≤TCR(i)

        (3)

        HPR(i,t)≥FPR(i)

        (4)

        式中:HPR(i,t)為渦輪機(jī)發(fā)電量,kW;TCR(i)為所有月份通過渦輪機(jī)的流量,m3/s;FCR(i)為渦輪機(jī)固定功率,kW。

        2.2 灌溉釋放約束

        灌溉釋放量應(yīng)小于或等于所有水庫在所有月份的灌溉需求,并應(yīng)大于或等于最小灌溉需求(IDmin)。如式(5):

        IDmin≤IR(i,t)≤IDmax

        (5)

        式中:IR為灌溉釋放量,mm;IDmin為最小灌溉需求,mm;IDmax為最大灌溉需求,mm。

        2.3 水庫蓄水約束

        水庫的蓄水量應(yīng)小于或等于水庫的容量,并且大于或等于所有月份的死水量。如式(6):

        Smin(i)≤S(i,t)≤Smax(i)

        (6)

        式中:Smin(i)為所有月份死水量,m3;S(i,t)為水庫蓄水量,m3;Smax(i)為水庫容量,m3。

        2.4 水文連續(xù)性約束

        這些限制與渦輪機(jī)排放、灌溉排放、飲用水和工業(yè)供水的排放(被視為常數(shù))、水庫蓄水量、流入水庫的流量、所有月份的水庫損失有關(guān)。

        在模型中,渦輪機(jī)釋放回R1水庫的過渡損失,從R1水庫到R2水庫的饋線管道釋放(FCR),從R3水庫到R4水庫的溢流,從R3水庫到R4水庫的渦輪機(jī)釋放(HPR),從R2水庫到R5水庫的渦輪機(jī)釋放,從R1水庫到R5水庫的溢出,從R2水庫到R5水庫的溢出,從R4水庫到R5水庫的溢出在模型中被視為10%。水庫的供水排放量在所有月份都被視為常數(shù),R1水庫供水排放量為31.63×106m3,R2水庫供水排放量為3.55×106m3,R3和R4水庫供水排放量為2.00×106m3。

        3 結(jié)果和分析

        圖2 交叉概率為0.7條件下灌溉釋放量隨突變概率的變化

        圖3 交叉概率為0.9條件下水電生產(chǎn)量隨突變概率的變化

        圖4 交叉概率為1.0條件下滿意度隨突變概率的變化

        (7)

        (8)

        式中:μZ1(x)、μZ2(x)分別為灌溉釋放量、水電生產(chǎn)目標(biāo)的模糊化函數(shù);Z1為灌溉釋放,m3;Z2為水電生產(chǎn)目標(biāo),kW;a1、b1分別為Z1的邊界值,a1=1807.97 m3,b1=2218.36 m3;a2、b2分別為Z2的邊界值,a2=85 591 654.2 kW,b2=117 394 536.3 kW。

        表3 目標(biāo)函數(shù)的最佳值與最差值

        圖5 水庫的月度優(yōu)化灌溉量

        圖6 水庫的月度優(yōu)化水電生產(chǎn)量

        決策者可以選擇不同的滿意度值。對(duì)此,可以根據(jù)決策者的偏好針對(duì)這兩個(gè)目標(biāo)進(jìn)行更改和重新運(yùn)行模型,并得到各自的解。表4顯示了為兩個(gè)目標(biāo)確定的不同滿意度情況下的解決方案。

        表4 MOGAFUOPT模型針對(duì)不同滿意度值的解決方案

        對(duì)R1水庫現(xiàn)有調(diào)度策略與優(yōu)化調(diào)度策略進(jìn)行了比較。MOGAFUOPT模型結(jié)果表明,R1水庫年最大灌溉釋放量為1166.20×106m3。該水庫年最大灌溉需要量為1393.20×106m3。對(duì)R1水庫30年來的歷史出庫資料進(jìn)行分析,計(jì)算出月平均出庫流量為1295.6×106m3。在模糊環(huán)境下,將遺傳算法得到的平均現(xiàn)有操作策略與優(yōu)化操作策略進(jìn)行比較是有希望的。因此,圖7給出了R1水庫的比較結(jié)果[6-9]。

        圖7 R1水庫的灌溉釋放量比較

        4 結(jié) 論

        研究了模糊環(huán)境下多目標(biāo)、多水庫的遺傳算法優(yōu)化問題。研究建立了一個(gè)MOGAFUOPT模型,并將其應(yīng)用于實(shí)例研究。遺傳算法模型的目標(biāo)函數(shù)是最大限度地提高灌溉量、水電產(chǎn)量和滿意度λ。在本案例中,給出了決定交叉概率、變異概率、種群規(guī)模和世代數(shù)的敏感性分析。通過采用這些遺傳算法參數(shù),使灌溉釋放量、水電產(chǎn)量和滿意度達(dá)到最大,并給出了結(jié)果。同時(shí)達(dá)到這兩個(gè)目標(biāo)的最大滿意度λ為0.60,相應(yīng)的灌溉流量為2054.22×106m3,水電產(chǎn)量為104 755.5 MWh。確定了兩個(gè)目標(biāo)滿意度從0到1的整個(gè)操作策略范圍。提出了每月優(yōu)化灌溉釋放量和水庫水力發(fā)電。在模糊環(huán)境下,將遺傳算法得到的平均現(xiàn)有操作策略與優(yōu)化操作策略進(jìn)行比較是有希望的。MOGAFUOPT模型在考慮流域物理特征和約束條件的情況下,可以在小范圍內(nèi)推廣應(yīng)用到其他流域。

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