發(fā)布時(shí)間：2018-10-13 07:07

【摘要】：西電東送實(shí)施十多年以來,我國(guó)水電實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展,無論區(qū)域、省級(jí)電網(wǎng)水電系統(tǒng)還是特大流域梯級(jí)水電站群。水電系統(tǒng)的機(jī)組規(guī)模、裝機(jī)容量、發(fā)電水頭、電站數(shù)目都出現(xiàn)了巨大變化,需要突破水電系統(tǒng)的計(jì)算障礙和效率限制。以我國(guó)水電最為豐富和集中的西南地區(qū)水電系統(tǒng)調(diào)度問題為背景和依托,針對(duì)其中極為突出的維數(shù)災(zāi)問題,從知識(shí)規(guī)則、并行計(jì)算、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、群體智能等多個(gè)途徑,結(jié)合水電系統(tǒng)中長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度問題,開展了降維方法研究,主要內(nèi)容有：(1)水電調(diào)度問題存在多個(gè)復(fù)雜約束集,這些約束集直接限制和影響著系統(tǒng)的決策空間,因此如何合理判斷可行空間將為提高系統(tǒng)求解規(guī)模和效率提供可能。為此,提出了知識(shí)規(guī)則降維方法來科學(xué)識(shí)別搜索空間的可行性、降低傳統(tǒng)方法的計(jì)算測(cè)度。該方法利用集合運(yùn)算理論將各約束統(tǒng)一映射集成至指定變量區(qū)間,通過電站的有機(jī)協(xié)調(diào)來動(dòng)態(tài)辨識(shí)水電系統(tǒng)的可行決策空間,實(shí)現(xiàn)對(duì)搜索空間的合理、高效壓縮。工程實(shí)例表明,所提方法能夠有效削減非可行解的冗余計(jì)算與存儲(chǔ),提升傳統(tǒng)方法的計(jì)算效率與尋優(yōu)性能,為緩解維數(shù)災(zāi)問題提供了新手段。(2)水電調(diào)度傳統(tǒng)算法計(jì)算任務(wù)存在良好的并行可分性,而多核技術(shù)為此提供了可行性。在已有成果基礎(chǔ)上,研究發(fā)現(xiàn)：動(dòng)態(tài)規(guī)劃并非只能從傳統(tǒng)的單一策略或部分層面實(shí)現(xiàn)并行,而是在組合層、階段層、狀態(tài)層、決策層等4個(gè)層面均具有良好并行性；除常規(guī)的多初始解并行策略之外,逐步優(yōu)化算法可以在兩階段子問題狀態(tài)組合級(jí)別開展并行求解。最后選用經(jīng)典的Fork/Join多核并行框架對(duì)并行方法予以編程實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用結(jié)果表明,并行方法能夠充分利用多核計(jì)算資源,在保證結(jié)果一致性的前提下有效縮減運(yùn)算時(shí)間,提高了算法執(zhí)行效率與資源利用效率,為緩解維數(shù)災(zāi)問題提供了新技術(shù)。(3)水電調(diào)度動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其改進(jìn)算法多采用全面組合完成優(yōu)化,導(dǎo)致算法計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)增長(zhǎng)、應(yīng)用范圍極大受限。為此,結(jié)合多因素多水平試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,提出了正交逐步優(yōu)化算法、正交離散微分動(dòng)態(tài)規(guī)劃、均勻動(dòng)態(tài)規(guī)劃等改進(jìn)算法。所提算法利用試驗(yàn)設(shè)計(jì)表從各階段狀態(tài)變量集合中選取部分典型狀態(tài)變量參與計(jì)算,規(guī)避了標(biāo)準(zhǔn)算法的枚舉操作；同時(shí)利用逐次逼近原理完成迭代搜索,以逐步增大對(duì)原始搜索空間的覆蓋度、進(jìn)而逐步改善結(jié)果質(zhì)量。理論分析與應(yīng)用結(jié)果表明,所提算法計(jì)算復(fù)雜度均為多項(xiàng)式增長(zhǎng),并能快速獲得優(yōu)質(zhì)調(diào)度結(jié)果,為緩解維數(shù)災(zāi)問題提供了新思路。(4)群體智能算法將組合計(jì)算的復(fù)雜性轉(zhuǎn)換為進(jìn)化迭代的復(fù)雜性,通常能夠勝任大型水電系統(tǒng)調(diào)度問題的求解；但是,受制于固有的機(jī)理性缺陷,此類算法一般存在早熟停滯、局部收斂等不足。為此,著力將新興的量子粒子群算法與蛛群優(yōu)化算法引入水電調(diào)度領(lǐng)域,并分別從種群初始化機(jī)制、進(jìn)化模式、變異搜索策略等多個(gè)方面實(shí)施改進(jìn),提出了改進(jìn)量子粒子群算法和精英集聚蛛群優(yōu)化算法,以提升個(gè)體的多樣性與分布性。應(yīng)用結(jié)果表明：所提算法可以合理均衡種群的全局搜索能力與局部勘探能力,改善標(biāo)準(zhǔn)算法的收斂速度與計(jì)算效率,為緩解維數(shù)災(zāi)問題提供了新途徑。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TV737

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1 ;水電系統(tǒng)部分單位推優(yōu)成果統(tǒng)計(jì)表[J];推廣應(yīng)用優(yōu)選法簡(jiǎn)訊;1974年S5期

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本文編號(hào)：2267727