發(fā)布時間：2018-03-24 23:09

  本文選題：梯級水庫群　切入點：優(yōu)化調(diào)度　出處：《中國農(nóng)村水利水電》2017年11期

【摘要】：針對動態(tài)規(guī)劃方法求解梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度易造成計算耗時長、求解效率低等缺點,提出了梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度并行動態(tài)規(guī)劃方法。該方法將調(diào)度期內(nèi)所有離散狀態(tài)點組合計算求解作為父任務(wù),采用Fork/Join多核并行框架將父任務(wù)分解為多個子任務(wù)進(jìn)行并行化求解。以西江干流梯級水庫群長期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度為研究實例,在多核配置上驗證所提方法的有效性。計算結(jié)果表明,在4核并行環(huán)境下,最大加速比可達(dá)到3.84,大幅度縮減計算耗時,計算效率顯著提升。
[Abstract]:In view of the disadvantages of dynamic programming method in solving the optimal operation of cascade reservoir group, the calculation time is long and the efficiency is low. In this paper, a parallel dynamic programming method for optimal operation of cascade reservoirs is presented, in which all discrete state points are calculated and solved as a parent task. The Fork/Join multi-core parallel framework is used to decompose the parent task into several sub-tasks for parallel solution. Taking the long-run generation optimization of Xijiang cascade reservoir group as an example, the effectiveness of the proposed method is verified on the multi-core configuration. The calculation results show that the proposed method is effective. In the 4-core parallel environment, the maximum speedup can reach 3.84, which greatly reduces the computation time and improves the computational efficiency.
【作者單位】： 珠江水利科學(xué)研究院;水利部珠江河口動力學(xué)及伴生過程調(diào)控重點實驗室;水利部珠江水利委員會技術(shù)咨詢中心;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃資助項目(2017YFC0405900) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51409286)
【分類號】：TV697.1

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