王森
- 作品数：7 被引量：81H指数：6
- 供职机构：大连理工大学水利土木学院水电与水信息研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程电气工程自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 我国水库调度管理存在的问题及对策被引量：10
- 2012年
- 针对我国水库调度管理的现状,从法律法规、设施设备、人员素质、调度规程编制、规章制度等方面分析了水库调度管理存在的问题,并提出了对策和建议,对理清水库调度管理思路、规范水库调度管理过程、推动水库调度管理发展具有重要意义。
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- 梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法被引量：15
- 2014年
- 随机动态规划求解水电站群长期发电优化调度易产生"维数灾"问题,导致计算耗时急剧增加,求解效率降低.如何缓解维数灾和提高计算效率,一直是水库优化调度致力于研究的难点问题.在随机动态规划的并行性分析基础上,提出了基于Fork/Join并行框架的多核并行随机动态规划方法.该方法将单个时段内所有变量组合状态下的计算任务作为父任务,通过分治法递归分解为多个子任务,并平均分配到不同的内核同时计算实现细粒度并行求解.以澜沧江下游梯级水电站群为研究实例,建立了3个变量离散数不同的调度方案,并在多核环境下验证该方法的计算效率.结果表明,在2和4核环境下,该方法的计算耗时与串行方法相比,分别节省了约50%和70%,大幅度缩减计算耗时,可充分利用多核资源;同时,计算任务的规模越大,并行计算的耗时缩减幅度越大.因此,此方法为大规模水电系统优化调度提供了一种可行途径,其并行原理可为其他应用所借鉴.
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- 关键词：梯级水电站群随机动态规划多核优化调度
- 自适应混合粒子群算法在梯级水电站群优化调度中的应用被引量：15
- 2012年
- 针对梯级水电站群长期优化调度发电量最大模型,提出了一种自适应混合粒子群进化算法(AHPSO)。该算法引入混沌思想生成初始解,并定义了粒子能量、粒子能量阈值、粒子相似度和粒子相似度阈值来描述算法的自适应变化以及群体进化程度,同时结合遗传变异思想进行粒子操作,最后提出了一种基于邻域的随机贪心策略以解决算法后期进化速度慢的缺点。以澜沧江下游梯级水电站群为计算实例的结果表明,AHPSO比基本粒子群算法有更好的收敛性和优化结果,计算时间比逐步优化算法少,且优化结果相近,是一种可供选择的计算方法。
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- 关键词：工程水文学梯级水电站群优化调度粒子群算法自适应
- 梯级水电站群长期发电优化调度多核并行机会约束动态规划方法被引量：14
- 2015年
- 随着巨型梯级水电站群陆续竣工,水电在电力系统中的比例进一步提升,极端干旱天气对电力系统的安全性影响越来越大。为此,提出同时考虑系统发电保证率和出力破坏深度的梯级水电站群长期发电优化调度多核并行机会约束动态规划方法。该方法将发电保证率和出力破坏深度约束处理成余留效益函数中的拉格朗日项和惩罚项,应用Fork/Join多核并行框架实现单时段内所有离散变量组合并行求解。通过动态更新的拉格朗日乘子和惩罚系数迭代生成多组调度规则,根据模拟调度结果选取最优调度规则。以澜沧江下游梯级水电站群为研究背景,在不同配置环境下开展方法验证,得到的调度规则可以同时满足保证率和破坏深度控制要求,且计算耗时大幅度缩减,为更深入了解梯级水电站群调度运行规律提供更高效的手段。
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- 关键词：梯级水电站群优化调度
- 自适应混沌整体退火遗传算法在水电站群优化调度中的应用被引量：16
- 2014年
- 提出了一种基于标准遗传算法(SGA)的自适应混沌整体退火遗传算法(SCWAGA)求解梯级水电站群长期发电优化调度问题。该算法通过混沌优化生成初始解,提高初始解的质量;采用父代参与竞争的整体退火选择方式,避免种群早熟及过早收敛;利用参数自适应函数调整交叉算子和变异算子,提高算法的收敛速度以及避免算法陷入局部最优。以红水河流域水电站群为计算实例的研究结果表明,SCWAGA比SGA具有更快的收敛速度,且搜索到的全局最优解优于SGA与逐步优化算法(POA),为大规模水电系统优化调度求解提供了一种新的有效途径。
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- 关键词：水电工程水电站群发电优化调度自适应混沌
- 日径流预报贝叶斯回声状态网络方法被引量：3
- 2014年
- 回声状态网络(ESN)相比传统递归神经网络,具有模型简单、参数训练速度快的特点.针对标准ESN因常采用线性回归率定模型参数容易出现过拟合问题,提出了基于贝叶斯回声状态网络(BESN)的日径流预报模型.该模型将贝叶斯理论与ESN模型相结合,通过权重后验概率密度最大化而获得最优输出权重,提高了模型的泛化能力.通过安砂和新丰江两座水库日径流预测实例表明,BESN模型是一种有效、可行的预测方法,与传统BP神经网络和ESN模型对比,进一步表明BESN模型具有更好的预测精度.
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- 关键词：递归神经网络回声状态网络贝叶斯理论径流预报
- 防洪优化调度多约束启发式逐步优化方法被引量：13
- 2013年
- 决策者的经验和知识判断对实际洪水调度有着非常重要的影响,为此,将决策者预泄控制的实践经验和泄流状态持续性要求纳入模型约束条件中,提出了防洪优化调度多约束启发式逐步优化方法。该方法以最大削峰为控制目标,将水库泄流的一般操作原则概化为启发式信息,以洪水涨落和水位升降作为泄流增减的判别依据,与优化搜索相结合,采用启发式逐步优化算法求解。以水口水库为例,采用5个方案对所提方法进行了对比分析。结果表明,提出的方法可以充分考虑决策者的经验和知识判断,降低了预泄腾库水位过低造成的回蓄风险,避免了泄流过程的波动,得到符合实际洪水调度要求的计算结果。
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- 关键词：防洪调度优化算法多约束启发式搜索水库
