遺傳算法在烏魯瓦提水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究

潘 婷,雷曉云,靳 ,李芳松

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木工程學(xué)院,新疆烏魯木齊830052)

0 引 言

烏魯瓦提水庫是一個綜合利用水庫,它以往的調(diào)度方式是用常規(guī)調(diào)度方法調(diào)度的,該方法較為死板,不能很好的對水庫進(jìn)行調(diào)度。本文提出一種近幾年較新的優(yōu)化算法—遺傳算法,并建立了以年發(fā)電量最大為目標(biāo)兼顧下游其他用水目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型。該算法采用實(shí)數(shù)編碼,在可行區(qū)域內(nèi)進(jìn)行全局搜索克服了傳統(tǒng)優(yōu)化算法容易誤入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。

1 烏魯瓦提水庫優(yōu)化調(diào)度模型的建立

烏魯瓦提水利樞紐工程位于新疆和田地區(qū)和田河西支流喀拉喀什河中游,多年平均流量69.5 m3/s,多年徑流量 21.9×108m3[1],具有灌溉、防洪、發(fā)電、改善生態(tài)等綜合效益,是該流域上唯一的控制性骨干工程[2]。水庫正常蓄水位1 962 m,防洪限制水位1 959.5 m,死水位1 924 m。

從烏魯瓦提水庫的綜合效益可以知道烏魯瓦提水庫調(diào)度是一個多目標(biāo)問題,具體有防洪、生態(tài)保護(hù)、排沙、灌溉、發(fā)電這5個目標(biāo),本文將以水庫的年發(fā)電量為目標(biāo),其他目標(biāo)轉(zhuǎn)化為約束條件建立模型。

1.1 目標(biāo)函數(shù)

發(fā)電量越大越好目標(biāo)

式中:E(t)為年發(fā)電量,單位:108kw·h,t=1,2…12月。

1.2 約束條件

1.2.1 水庫調(diào)度水量平衡(狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程)約束

式中:Vt+1為第t時段末即第t+1時段初水庫庫容,Vt為第t時段初水庫庫容,Qt為第t時段平均入庫流量,qt為第t時段平均出庫流量,dt為第t時段秒數(shù)。(因滲透及蒸發(fā)量所占比例很少,此處不考慮)t=1,2…12月。

1.2.2 灌溉供水流量約束

式中:W灌mint為第t時段灌溉供水流量下限值,W灌t為第t時段灌溉供水流量,W灌maxt為第t時段灌溉供水流量上限值。t=1,2…12月。

1.2.3 生態(tài)供水約束

式中:W生需為第t時段生態(tài)需水量,W生供為第t時段生態(tài)供水量。本水庫的生態(tài)供水量為水庫的棄水量。t=1,2…12月。

1.2.4 水位約束

式中:Ztmin為第t時段水庫水位下限;Zt為第t時段水庫水位;Ztmax為第 t時段水庫水位上限。t=1,2…12月。

1.2.5 防洪約束

式中:qt為第t時段水庫下泄流量,q安為第t時段下游允許安全下泄流量。t=6,7,8,9月。

1.2.6 水電站出力約束

式中:Nmin為水電站允許最小機(jī)組出力,即保證出力,Nt為水電站第t時段機(jī)組出力,Nmax為水電站允許最大機(jī)組出力,即裝機(jī)容量。t=1,2…12月。

1.2.7 其他約束

2 遺傳優(yōu)化算法

遺傳優(yōu)化算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法[3～6]。本文采用VB6.0作為實(shí)現(xiàn)程序的工具,其算法設(shè)計如下:

(1)染色體編碼:本文采用浮點(diǎn)編碼方法進(jìn)行編碼。在浮點(diǎn)數(shù)編碼方法中,必須保證基因值在給定的區(qū)間限制范圍內(nèi)搜索,本文計算時段區(qū)間范圍取水庫水位的最大值(Ztmax)和最小值(Ztmin)之間。同時運(yùn)用如下線性變換:Zt=Ztmin+Xt(Ztmax-Ztmin)t=1,2…T,則將 Zt設(shè)到了[0,1]區(qū)間內(nèi)。

(2)染色體適應(yīng)度函數(shù)的確定:本文算法直接以目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。以適應(yīng)度函數(shù)計算每個染色體的適應(yīng)值,作為進(jìn)入下一代的評價值。

(3)染色體的選擇:根據(jù)染色體適應(yīng)值決定哪些染色體進(jìn)入下一代的工作在這一步完成。本文采用輪盤選種方法,對染色體不斷反復(fù)操作,直到選擇到所需個數(shù)為止。

(4)交叉運(yùn)算:遺傳算法中的交叉運(yùn)算,是指對兩個相互配對的個體(染色體)按某種方式相互交換其部分基因,從而形成兩個新的個體。本文采用單點(diǎn)交叉法進(jìn)行交叉運(yùn)算。

(5)變異運(yùn)算:本文在研究中為減少運(yùn)算量,并結(jié)合實(shí)際情況,選擇了基本位變異和非均勻變異相結(jié)合的方法進(jìn)行變異計算。算法流程圖如圖1。

圖1 遺傳算法流程圖

水庫遺傳算法運(yùn)行參數(shù)確定:

(1)各時段染色體搜索范圍確定

本文以水庫水位的最大值(Ztmax)和最小值(Ztmin)之間范圍作為搜索控制區(qū)間。具體各時段取值范圍見表1。

(2)遺傳相關(guān)算法參數(shù)確定

遺傳算法相關(guān)參數(shù)取值見表2。

表1 各時段水位搜索控制范圍 單位:m

表2 遺傳算法相關(guān)參數(shù)

3 水庫調(diào)度計算

本文分別對烏魯瓦提水庫枯、平、豐(10%、50%、90%)三個設(shè)計代表年來水進(jìn)行計算,資料統(tǒng)計如表3[7]。遺傳算法優(yōu)化調(diào)度結(jié)果見表4。常規(guī)算法調(diào)度結(jié)果見表5。

表3 設(shè)計代表年來水流量 單位:m3/s

表4 遺傳算法優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

表5 常規(guī)算法調(diào)度結(jié)果

4 結(jié)論

采用遺傳算法首次對烏魯瓦提水庫進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)度,遺傳算法調(diào)度結(jié)果平均發(fā)電量為2.85×108kw·h,常規(guī)調(diào)度為1.97×108kw·h。其發(fā)電量增加了0.88×108kw·h;遺傳算法灌溉供水量為13.16×108m3,常規(guī)調(diào)度灌溉供水量12.24×108m3,其灌水量增加了0.92×108m3;同時也保證了生態(tài)供水以及其他用水要求,不會再出現(xiàn)顧此失彼生態(tài)目標(biāo)無法完成現(xiàn)象。此次遺傳算法能夠提高水庫發(fā)電量及灌溉供水量,比常規(guī)計算方法有較大進(jìn)步,為進(jìn)一步開展烏魯瓦提水庫水資源合理利用與管理提供了理論分析方法,具有推廣價值。

[1] 李森,樊玉霞,李北辰.烏魯瓦提水庫調(diào)度運(yùn)用和度汛方案[J].水利水電技術(shù),2003,34(12):16-18.

[2] 王和平,楊樹紅.新疆烏魯瓦提水利樞紐工程運(yùn)行管理綜述[J].新疆水利,2008,(5):1-3.

[3] 苑希民.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用[M].北京:中國水利水電出版社,2002.

[4] 劉紅玲,韓美.基于遺傳算法的濟(jì)南市水資源優(yōu)化配置[J].資源開發(fā)與市場,2007,23(6):508-510.

[5] 陳玉芬.基于遺傳算法的水庫優(yōu)化調(diào)度研究[D].陜西:西北農(nóng)林科技大學(xué),2006:1-45.

[6] 高增穩(wěn).遺傳算法在水庫長期優(yōu)化調(diào)度中應(yīng)用研究[D].云南:昆明理工大學(xué),2007.

[7] 新疆水利水電勘測設(shè)計院.烏魯瓦提水利樞紐工程初步設(shè)計報告[R].新疆:新疆水利廳,1992:39-87.