一种基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法

本发明涉及水资源调配领域，尤其涉及一种基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法。

背景技术：

1、在水资源调配工程中常常使用多目标优化算法，其原因如下：1、多目标需求：水资源调配问题通常涉及到多个决策目标，如最大化水资源利用效率、最小化成本、最小化环境影响等。这些目标往往是相互矛盾的，因此需要考虑多目标优化来寻找权衡解，形成pareto前沿，提供决策者多个可行的解决方案；2、复杂性和不确定性：水资源调配涉及到多个因素，包括水文气象条件、用水需求、水质要求等，而这些因素之间通常存在不确定性，多目标优化算法能够帮助决策者在这样复杂和不确定的环境中找到鲁棒性较好的解决方案；3、决策者偏好：多目标优化算法的特点之一是能够生成pareto前沿,决策者可以从中选择最符合其偏好的解决方案。这种方式促使了决策者的参与和主观判断，使决策更符合实际需求；4、系统性能提升：通过多目标优化算法，可以在不同的权衡点上找到平衡解，进而提高整个水资源系统的性能。例如，同时考虑经济效益、环境可持续性和社会公平性等多个目标，有助于形成更全面的水资源管理方案；5、可持续发展：多目标优化算法有助于实现水资源的可持续发展。通过平衡经济、社会和环境等多个目标，可以更好地满足当前需求同时保护未来的水资源供应。

2、总体而言，多目标优化算法在水资源调配工程中的应用有助于提高方案的综合效益，降低决策的不确定性，增加决策的灵活性，促进可持续发展。现阶段，多目标水资源调配研究大多采用基于非支配排序的传统智能算法如nsga-ii、moea-d等，多数传统智能算法易陷入局部最优即不能很好的逼近真实的pareto前沿且传统智能算法的搜寻区域较小这意味着不能实现全局寻优的目标。因此在现有多目标水资源调配的研究基础上，寻求一种有效又可靠的多目标算法是很有必要的。

技术实现思路

1、发明目的：本发明旨在提供一种具有良好全局搜索能力和收敛性的基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源优化配置方法。

2、技术方案：本发明所述的基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，包括以下步骤：

3、(1)获取水资源系统的基本数据；

4、(2)建立考虑社会、经济和生态综合效益最大化的目标函数，考虑水量平衡、机组出力、过流能力约束条件的多目标优化调度数学模型；

5、(3)对多目标灰狼算法进行改进，引入非线性收敛因子加入自适应狩猎动态权重系数确定α、β、δ狼所领导的狼群的位置更新公式，得到多目标螺旋式灰狼算法；

6、(4)采用多目标螺旋式灰狼算法，对不同水利年情景下的水资源调度配置模型进行优化配置方案求解。

7、进一步的，步骤(2)中，所述多目标优化调度数学模型如下：

8、minf(x)＝{f1(x),f2(x),…,fn(x)}

9、

10、式中，n表示水资源系统优化调度的目标数，n＝1,2,…,n，n表示目标总数；f(x)为目标函数集；f(x)表示考虑社会、经济和生态综合效益最大化的目标函数；δt表示计算时段区间；wt,ut分别表示水库δt时段内水库、泵站、水闸的入流量和下泄流量，单位为m3/s；st,st+1分别表示水库、泵站、水闸在t时段和t+1时段末蓄水量，单位为m3；lt表示δt时段内的损失量，单位为m3；zt表示t时段末库前水位，单位为m；zt,min,zt,max分别表示t时段末允许的最低水位和最高水位；qt表示δt时段内的发电流量，单位为m3/s；qt,min,qt,max分别表示t时段末允许的最小下泄流量和最大下泄流量，单位为m3/s；nt表示水库δt时段内水电站的出力，单位为kw；et,min,et,max表示水电站t时段末允许的最小出力值和最大出力值，单位为kw；z，z′表示水库初末的水位限制值，单位为m。

11、进一步的，步骤(3)中，所述非线性收敛因子为

12、

13、式中，ρ为当前迭代次数，max-ρ为最大迭代次数。

14、进一步的，步骤(3)中，所述自适应狩猎动态权重系数如下:

15、

16、

17、

18、式中，为普通狼ω在一次迭代后更新的位置；表示三头普通狼ω在狼α、β、δ带领下进行更新的位置，mi分别表示被普通狼群所采纳的惯性权重系数，i＝1,2,3；m1、m2、m3分别表示狼α、β、δ的惯性权重系数；表示狼δ当前的位置；表示狼β当前的位置；表示狼α当前的位置。

19、进一步的，对δ狼所领导的狼群的更新位置如下：

20、

21、式中，表示δ狼当前的位置，表示普通狼ω到狼δ所需要奔跑的距离，表示相应的系数向量，表示控制参数，λ表示均值为μ、方差为σ的高斯随机函数。

22、进一步的，控制参数为

23、

24、式中，logsig()表示神经网络中对数s形传递函数其值在[0,1]之间变化，表示在区间[0,1]内获取的随机向量。

25、进一步的，对α狼所领导的狼群的更新位置如下：

26、

27、式中，表示α狼当前的位置，表示普通狼ω到α狼所需要奔跑的距离，表示相应的系数向量，θ表示在[0,1]之间的随机参数。

28、进一步的，对β狼所领导的狼群的更新位置如下：

29、

30、式中,表示α狼当前的位置，表示相应的系数向量，表示普通狼ω到α、β狼(猎物)所需要奔跑的距离。

31、进一步的，螺旋更新函数τ为

32、τ＝eμl·cos(2πl)

33、式中，τ表示螺旋更新函数；l为螺旋更新参数，其值根据迭代次数在[-1,1]之间变化,μ表示对数螺旋形状常数。

34、进一步的，步骤(1)中，所述基本数据包括泵、闸站及水库过流能力值，湖泊及水库初末库容限制，湖泊及水库的正常蓄水位，防洪限制水位，死水位，水库库容-水位关系曲线，水库下游水位-下泄流量关系曲线，来水量，灌区需水量和水库发电机组出力约束值中至少一者。

35、有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：1、本发明采用非线性收敛因子，有助于扩大搜寻范围，提高全局搜索能力，加强收敛能力；2、本发明加入自适应狩猎动态权重系数进行α、β、δ狼所领导的狼群的位置更新；3、本发明解决了现有运用于水资源调配的多目标算法搜寻区域小，容易陷入局部最优的问题，将螺旋式搜索方式和动态狩猎权重系数改进引入到多目标灰狼算法(mogwo)中，其中螺旋式搜索方式扩大了多目标算法的搜寻区域，在原有多目标灰狼算法pareto曲线的基础上对曲线的左上与右下部分实现了延伸这意味着决策者可以选择到更好的偏好方案，而动态狩猎权重系数则有效的避免了算法的局部最优，这意味着pareto曲线所提供的方案准确性更佳，这些都有助于实现水库多目标优化调度。

技术特征：

1.一种基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，步骤(2)中，所述多目标优化调度数学模型如下：

3.根据权利要求2所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，步骤(3)中，所述非线性收敛因子为

4.根据权利要求3所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其其特征在于，步骤(3)中，所述自适应狩猎动态权重系数如下:

5.根据权利要求4所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法,其特征在于，对δ狼所领导的狼群的更新位置如下：

6.根据权利要求5所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，控制参数为

7.根据权利要求6所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，对α狼所领导的狼群的更新位置如下：

8.根据权利要求7所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，对β狼所领导的狼群的更新位置如下：

9.根据权利要求8所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，螺旋更新函数τ为

10.根据权利要求1-9任一项所述基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，其特征在于，步骤(1)中，所述基本数据包括泵、闸站及水库过流能力值，湖泊及水库初末库容限制，湖泊及水库的正常蓄水位，防洪限制水位，死水位，水库库容-水位关系曲线，水库下游水位-下泄流量关系曲线，来水量，灌区需水量和水库发电机组出力约束值中至少一者。

技术总结
本发明公开了一种基于多目标螺旋式灰狼算法的水资源调配方法，包括以下步骤：首先获取水资源系统的基本数据；其次建立水资源优化调度模型；接着在多目标灰狼算法的基础上对非线性收敛因子、位置更新权重系数、多个位置更新公式进行改进得到多目标螺旋式灰狼算法；采用多目标螺旋式灰狼算法对配置模型进行优化配置方案的求解。本发明实现了全局寻优，提高计算效率，满足选择水资源系统多目标最优调度方案的要求。

技术研发人员：刘辰烨,解阳阳,胡连兴,胡小琴,刘赛艳,张永江
受保护的技术使用者：扬州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/7