基于SA-FOA的水库防洪优化调度研究

由于优化调度方案在确保水库及上下游安全、减少洪水损失等方面比常规调度方案更有效,自20世纪60年代以来各种优化算法被大量用于水库防洪调度方案的优化.果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)由于具有原理简单、参数少、计算量小及易于实现等优点而被广泛应用,然而已有研究发现其存在过早收敛、易于陷入局部最优等问题,为此提出一种用于求解水库防洪调度问题的耦合模拟退火算法的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm Coupled with Simulated Annealing Algorithm,SA-FOA).该算法通过设置随迭代次数逐渐减小的果蝇移动搜索距离,提高了迭代初期的收敛速度并避免了迭代后期错过最优解;同时,将模拟退火算法中的Metropolis准则引入到果蝇优化算法的迭代过程中,依概率对产生的新个体进行选择,克服了果蝇优化算法易陷入局部最优解的缺点.以坝前最高水位和最大削峰准则作为目标函数,构建水库双目标防洪优化调度模型,采用SA-FOA求解日照水库两场洪水的最优泄流方案集,结果表明:①两个目标函数近似成反比关系,这是因为两者代表的目标存在冲突所致;②与FOA求得结果进行对比可知,SA-FOA求得的目标值比FOA更优;③通过与实测泄流过程对比可见,优化调度方案的最高水位和泄流量平方和均小于实测值,故SA-FOA求得的优化调度方案优于实测值.