【水庫群防洪調(diào)度優(yōu)化問題研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述4600字】

水庫群防洪調(diào)度優(yōu)化問題研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.1國外研究進(jìn)展最早的水庫優(yōu)化調(diào)度思想在1946年由國外的Masse提出并開始應(yīng)用于實際工程[3]，當(dāng)時僅對單一水庫進(jìn)行了求解[4]。1.線性規(guī)劃方法南非的Windsor[5]首次在水庫調(diào)度領(lǐng)域引入該方法，1973年他將水庫調(diào)度問題中的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，并進(jìn)行求解。2.非線性規(guī)劃方法1989年，Simonovic和Savic[6]在進(jìn)行水庫調(diào)度研究時，使用非線性規(guī)劃（NonlinearProgramming，NLP）和動態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行智能系統(tǒng)的求解。3.大系統(tǒng)理論Jamshidi[7]利用大系統(tǒng)法(Large-ScaleSystem)為了能夠解決流域類大型區(qū)域的水電開發(fā)問題，使用該方法將整個流域劃分為多個區(qū)域，即子流域，在此基礎(chǔ)上，每個區(qū)域自成一個小系統(tǒng)，這是地域上的劃分，再從時段上進(jìn)行分解，這就形成了流域-子流域（小系統(tǒng)）-按時間再次劃分的系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)。4.動態(tài)規(guī)劃方法最早將動態(tài)規(guī)劃方法（DynamicProgramming,DP）應(yīng)用到水庫調(diào)度中的是美國人Little[8]，他在研究水庫優(yōu)化調(diào)度時，考慮到了徑流具有隨機(jī)性和實時性，于是采用該方法進(jìn)行求解。之后，馬爾柯夫過程理論、隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃、逼近法等理論相繼被提出和應(yīng)用。BrunoDias[9]等在2013年研究電力系統(tǒng)運行優(yōu)化時綜合使用了該方法和并行處理技術(shù)。上述運用的一些方法都是傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，除了這些傳統(tǒng)方法外，還有一種智能優(yōu)化算法。智能優(yōu)化算法基于數(shù)學(xué)思想，結(jié)合生物學(xué)、物理學(xué)和人工智能等多種交叉學(xué)科，按照種群演化機(jī)制和規(guī)則進(jìn)行搜索，尋找到滿足要求的最優(yōu)解，運用智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解時，并行處理，速度快、效率高。當(dāng)前智能優(yōu)化算法已經(jīng)成為研究最優(yōu)演化計算方面的熱門方法，越來越多的學(xué)者對它進(jìn)行了研究和改進(jìn)。智能優(yōu)化算法的原理與自然界中生物進(jìn)化和遺傳相關(guān)，且在應(yīng)用時，它不要求目標(biāo)和約束有必定的條件，即適用性很強(qiáng)，因此能夠廣泛地應(yīng)用到各類優(yōu)化問題中去。同時，智能優(yōu)化算法還有一個優(yōu)點就是它不會出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”問題，求解過程中，不需要像傳統(tǒng)優(yōu)化算法一樣離散，在應(yīng)用到水庫調(diào)度中時，也就不會因為梯級水庫級數(shù)的增加而造成離散點數(shù)過多的問題。當(dāng)前在水庫優(yōu)化調(diào)度中，智能優(yōu)化算法應(yīng)用較多，主要包括以下幾種：遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蟻群算法（ACO）、差分進(jìn)化算法（DE）等。1.粒子群算法1995年，J.Kennedy和R.C.Eberhart等[10]首次提出了粒子群算法。2008年，Alexandre等[11]提出了一個基于群體智力的多目標(biāo)技術(shù)，即精英突變多目標(biāo)粒子群優(yōu)化技術(shù)（EM-MOPSO），這個技術(shù)的目的是解決水庫群的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題。2.蟻群算法蟻群算法（ACO）的原理是利用信息素，模擬自然界中螞蟻尋找食物的路徑來進(jìn)行搜索，由Colorni等[12]提出。Jalali等[13][14]針對水庫優(yōu)化調(diào)度問題，提出了一種改進(jìn)的蟻群算法，在多種群實現(xiàn)搜索算子，解決了算法未成熟收斂的缺陷。3.改進(jìn)算法L.Lakshminarasimman等[15]基于改進(jìn)混合差分演化算法對梯級流域水庫群的短期調(diào)度進(jìn)行了優(yōu)化。D.NageshKumar等[16]在希拉德水庫優(yōu)化調(diào)度中使用了折疊動態(tài)規(guī)劃。El-SaidMohamedSaidAhmed等[17]利用懲罰函數(shù)法，將水位和下泄流量的限制通過懲罰系數(shù)合并為了一個目標(biāo)函數(shù)，并利用模擬退火的優(yōu)化算法進(jìn)行了求解。1.2國內(nèi)研究進(jìn)展我國對于水庫優(yōu)化調(diào)度問題的研究起步比國外晚一些，在上世紀(jì)60年代才開始且并未得到重視，直至80年代，專家學(xué)者們才開始重視這一領(lǐng)域的研究，當(dāng)時國家正在修建大量水利工程，水庫調(diào)度也得以運用于這些工程的運行調(diào)度中去。1.線性規(guī)劃方法該方法在各類工程優(yōu)化問題中應(yīng)用較多，尤其是水庫優(yōu)化調(diào)度。王厥謀[18]在研究丹江口水庫的調(diào)度問題時，使用線性規(guī)劃方法建立模型。1990年，許自達(dá)[19]采用該方法進(jìn)行了水庫群的防洪優(yōu)化調(diào)度研究，并進(jìn)行了實例分析。王棟、曹升樂[20]使用線性規(guī)劃模型時，加入了防洪的考慮因素。葛文波、王蓉[21]于2009年在研究梯級電站樞紐工程的聯(lián)合調(diào)度問題時，也應(yīng)用了該方法。2.非線性規(guī)劃方法這個方法通常需要與其他方法結(jié)合使用，如2001年，羅強(qiáng)等[22]在研究水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度時，考慮到水庫群在水系圖（地域）上的分布特點，可以聯(lián)通水系用水系網(wǎng)絡(luò)圖來表示，并且對于網(wǎng)絡(luò)圖的方法，它占用的空間相對來說比較小，計算速度較快，基于上述優(yōu)點，他們建立了非線性的網(wǎng)絡(luò)模型，并提出了對應(yīng)的新解法。3.大系統(tǒng)理論1981年，張勇傳建立了一種MDP模型[23]，該模型結(jié)合了實時的徑流預(yù)報，使用大系統(tǒng)理論對流域進(jìn)行了分解，分級求解，從而簡化求解過程。2000年，楊侃、張靜儀和董增川[24]在該理論的基礎(chǔ)上，融入網(wǎng)絡(luò)分析，對長江流域的防洪體系和優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行探究。謝柳青、易淑珍[25]于2002年提出一種結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃和洪水演變原理的大系統(tǒng)分解算法，同樣的，也是將大型流域分為小系統(tǒng)來分別求解，并通過成果分析證明了其性能的優(yōu)良性。4.動態(tài)規(guī)劃方法1987年，胡振鵬、馮尚友[26][27]運用動態(tài)規(guī)劃，進(jìn)行實時調(diào)度研究，提出一種通過預(yù)報進(jìn)行決策并實施的調(diào)度方法，并且在應(yīng)用中得到了較好的效果。1999年，梅亞東[28]為了更好地進(jìn)行水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度的優(yōu)化模型求解，研究了一種運用動態(tài)規(guī)劃的簡化遞推方法。李雨、郭生練等[29]在建立梯級水庫防洪優(yōu)化調(diào)度模型后，使用該方法處理約束，將其轉(zhuǎn)化為無約束問題，并進(jìn)行求解。王麗萍、孫平等[30]與2015年在動態(tài)規(guī)劃的基礎(chǔ)上，改進(jìn)其運算速度，融入并行方法，提高了算法計算效率。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法無法很好的處理維度較高的問題，并且適用性不高。因此，能夠處理復(fù)雜優(yōu)化問題的智能算法逐漸興起并且不斷發(fā)展，到現(xiàn)在，智能優(yōu)化算法已經(jīng)在各個領(lǐng)域大量運用。下面介紹一些常用的智能優(yōu)化算法：1.粒子群算法2006年，袁鵬等[31]運用了PSO算法，并進(jìn)行改進(jìn)，融入了慣性權(quán)重的理論，并且應(yīng)用在洪水調(diào)度的模型中。謝維等[32]于2010年在粒子群算法的基礎(chǔ)上，融入文化算法理論，提出了一種改進(jìn)算法，該算法運用于維度較高的復(fù)雜的水庫調(diào)度模型時，求解的結(jié)果較好，計算速度和效率較高。2.蟻群算法陳立華等[33]在研究雅礱江流域的梯級水庫調(diào)度時，采用該方法求解。該方法不會出現(xiàn)早熟易收斂現(xiàn)象，提高了解集質(zhì)量。3.遺傳算法鄭姣等[34]在運用遺傳算法時，為了解決收斂、出現(xiàn)局部最優(yōu)解的問題，在遺傳算法的基礎(chǔ)上引入穩(wěn)定繁殖的理論，克服了早熟的缺點。此后，萬芳等[35]、高燕等[36]分別對遺傳算法應(yīng)用過程中出現(xiàn)的問題進(jìn)行改進(jìn)，融入新的理論算法，并應(yīng)用于工程實例中，證明了改進(jìn)后的優(yōu)良性能。4.其他改進(jìn)算法多種智能優(yōu)化算法在水庫優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域中被應(yīng)用，周超[37]（2008）、梁偉[38]（2008）、陳立華[39]（2010）、何向陽[40]（2011）、李想[41]（2012）、鄒進(jìn)[42]（2013）、鄭慧濤[43]（2013）、李波[44]（2014）等對各類智能優(yōu)化算法進(jìn)行了探索，針對其中出現(xiàn)的問題進(jìn)行研究，結(jié)合其他理論與算法進(jìn)行改進(jìn)，并在實際應(yīng)用中證明了改進(jìn)后的優(yōu)良性能。1.3存在問題及發(fā)展趨勢1.3.1存在問題我國對于梯級水庫群的優(yōu)化調(diào)度研究在近幾十年快速地發(fā)展，已經(jīng)有較為完善的體系和理論。隨著我國水電開發(fā)的不斷進(jìn)行，流域系統(tǒng)趨于復(fù)雜化，在梯級水庫的聯(lián)合調(diào)度上也出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)。目前的梯級水庫群調(diào)度方法和技術(shù)尚不能滿足要求，許多問題還需要進(jìn)行研究解決。（1）梯級水庫群的防洪調(diào)度非常復(fù)雜，設(shè)計區(qū)域廣、考慮部門多、綜合性強(qiáng)，需要進(jìn)行多目標(biāo)多方面考慮。針對這個問題，通常以啟發(fā)式算法為基礎(chǔ)，采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，如NSGA-II算法，從而能夠考慮各個目標(biāo)之間的統(tǒng)一與權(quán)衡，處理好多個目標(biāo)函數(shù)。但是在使用NSGA-II算法時，仍有優(yōu)化效率低、可能出現(xiàn)局部解的問題，因此還需要進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。（2）我們所建立的水庫群聯(lián)合防洪調(diào)度模型實際上難以反映復(fù)雜的實際水庫調(diào)度情況。目前防洪調(diào)度大多針對典型洪水進(jìn)行調(diào)度，但是實際情況下的洪水具有不確定性，如何結(jié)合預(yù)報進(jìn)行實時調(diào)度時接下來需要研究的問題。（3）水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度是需要在實際工程中進(jìn)行運用的，要與實際生產(chǎn)過程相結(jié)合。經(jīng)過新學(xué)科、新技術(shù)、新理論的補充發(fā)展，防洪優(yōu)化調(diào)度理論也在不斷進(jìn)步，如何將其更好地應(yīng)用于實際工程中去，是需要進(jìn)一步研究的課題。（4）模型復(fù)雜，難以理解并進(jìn)行使用。水庫（群）防洪優(yōu)化調(diào)度中涉及的理論過于專業(yè)化和復(fù)雜化，使用起來也很困難，因此難以大規(guī)模地進(jìn)行推廣和應(yīng)用。（5）計算量很大，速度慢，耗費時間長。無論是建立模型還是進(jìn)行求解，都需要結(jié)合研究對象的情況進(jìn)行大量的計算，從而能夠?qū)λ媒Y(jié)果進(jìn)行評價和選擇，因此，需要具有性能較好的設(shè)備，要求能夠存貯大量數(shù)據(jù)且運行速度快。1.3.2發(fā)展趨勢（1）結(jié)合多種優(yōu)化算法進(jìn)行求解。在前文研究背景的介紹中，可以看出，從過去單一水庫的調(diào)度到現(xiàn)在流域性水庫群的聯(lián)合調(diào)度，從過去單目標(biāo)求解到現(xiàn)在多目標(biāo)綜合考慮，水庫防洪調(diào)度問題變得越來越復(fù)雜。一種優(yōu)化算法得到的結(jié)果具有明顯的不足，完全無法滿足我們對解集的要求，因此，未來必將是多種優(yōu)化算法結(jié)合，綜合各個算法的優(yōu)點，削弱其缺點，從而獲得更加好的效果。（2）流域?qū)崟r水文信息采集與處理。隨著流域水電的不斷開發(fā)，防洪體系的不斷擴(kuò)大，隨機(jī)性也在不斷增強(qiáng)，這就要求更加準(zhǔn)確的流域內(nèi)水文信息。未來的防洪調(diào)度必將向?qū)崟r調(diào)度發(fā)展，因此流域的水系水文信息、氣象信息、徑流信息等必須能實時、快速地進(jìn)行更新和傳輸。（3）進(jìn)行仿真模擬。為了得到更加符合實際情況、效果更好的調(diào)度方案，可以利用計算機(jī)技術(shù)模擬調(diào)度過程，得到調(diào)度效果，再根據(jù)效果判斷方案并改進(jìn)，進(jìn)行正確的決策。參考文獻(xiàn)：[1]何中政,陳佳偉,羅智婷,李邦浩,黎良輝,路佳豪,郭海盟.考慮決策偏好的梯級水庫群水量優(yōu)化調(diào)度策略研究[J].水利水電技術(shù)(中英文),1-12.[2]任康,周子航,李昕媛,黃強(qiáng).水庫群調(diào)度對非一致性入庫徑流的敏感性響應(yīng)特征研究[J].水資源保護(hù),1-13.[3]雷其鳴,牛庚,桑學(xué)鋒,柳長順,李子恒,鄭陽.基于改進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的水庫群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J].南水北調(diào)與水利科技(中英文),1-15.[4]趙紫薇,楊哲,張全旺,宋松柏.考慮預(yù)報不確定性的梯級水庫群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度[J].水利水電科技進(jìn)展,1-18.[5]王亞東,張雨新.復(fù)雜水庫群聯(lián)合調(diào)度模型研究及優(yōu)化處理[J].水利發(fā)展研究,2025,25(07):60-67.[6]任明磊,張琪,趙麗平,夏志昌,陳智洋.考慮洪水預(yù)報信息的水庫群防洪聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度研究與應(yīng)用[J].中國防汛抗旱,2025,35(03):9-14+20.[7]黃顯峰,王浩天,高玉琴,譚毅苗.基于改進(jìn)PSO算法的水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度[J].水利水電技術(shù)(中英文),1-13.[8]張玉倫,陳洲,鄧翔,楊麗麗.分水江流域水庫群聯(lián)合預(yù)報調(diào)度研究[J].海河水利,2025,(04):66-73+80.[9]蔣佳怡,徐斌,岳浩,王慧麗,朱聆瑋,王心榕,覃馨漫,譚佳穎,趙增海,王也.梯級水庫群風(fēng)光水多能互補多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型[J].中國農(nóng)村水利水電,1-18.[10]吳劭輝,魯東輝,王靈敏,龔陽杰,唐喜珍,胡世明,韓子潮.基于改進(jìn)遺傳算法的水庫群聯(lián)合防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J].中國防汛抗旱,2025,35(06):49-56.[11]林鋒.珠江流域水庫群聯(lián)合防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J].內(nèi)蒙古水利,2024,(11):40-42.[12]鐘加星,董增川,孟金玉,王凱,胡友兵,趙夢杰.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的黃河上游梯級水庫群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度規(guī)則提取[J].河海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2024,52(06):30-37.[13]王寧.IABC-PSO算法優(yōu)化調(diào)度水庫群應(yīng)用研究[J].水利建設(shè)與管理,2024,44(09):71-76+84.[14]盧鵬,周鵬程,韓兵,楊開斌.流域梯級水庫群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法及應(yīng)用[J].云南水力發(fā)電,2024,40(09):175-182.[15]胡應(yīng)權(quán),莫和建.烏江梯級水庫群枯水期生態(tài)流量優(yōu)化調(diào)度策略研究與應(yīng)用[A]中國水力發(fā)電工程學(xué)會梯級調(diào)度控制專業(yè)委員會2024年年會論文集[C].中國水力發(fā)電工程學(xué)會梯級調(diào)度控制專業(yè)委員會,中國水力發(fā)電工程學(xué)會梯級調(diào)度控制專業(yè)委員會,2024:6.[16]翁志明,高璽煒,李曉英.基于改進(jìn)智能算法水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J]