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闻 昕, 王 志, 方国华, 郭玉雪, 周 磊.基于改进多目标粒子群算法的南水北调东线江苏段工程联合优化调度研究水资源与水工程学报[J].,2017,28(3):110-116
基于改进多目标粒子群算法的南水北调东线江苏段工程联合优化调度研究
Study on optimal operation of Jiangsu section of estern route of South-to-North Water Diversion Project based on improved multi-objective particle swarm optimization algorithm
  
DOI:10.11705/j.issn.1672-643X.2017.03.21
中文关键词:  多目标优化  改进多目标粒子群算法  TOPISIS决策  泵站群
英文关键词:multi-objective optimization  extended multi-objective particle swarm optimization algorithm, TOPISIS decision, pumping station group
基金项目:国家自然科学基金项目(51609061); 江苏省研究生培养创新工程项目(2016B03257); 江苏省水利科技项目(2014012); 江苏高校优势学科建设工程项目
作者单位
闻 昕1,2, 王 志3, 方国华1, 郭玉雪1, 周 磊4 1.河海大学 水利水电学院 江苏 南京 210098 2.中国水利水电科学研究院 北京 1000383.南水北调东线江苏水源有限责任公司 江苏 南京 2100294.华东勘测设计研究院有限公司 浙江 杭州 311122 
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中文摘要:
      针对南水北调东线江苏段工程优化调度问题,构建协调系统缺水量和抽江水量两目标的联合优化调度模型,研发基于改进多目标粒子群算法的模型求解方法,建立组合赋权-TOPISIS方法进行多属性决策方法,形成基于“两线-三湖-四水源-六区间”的水资源调配空间格局,提出以大型泵站工程为核心的骨干枢纽联合调度方案。在50%、75%和95%来水条件下,经优化调度后受水区缺水量与常规调度相比分别降低了10.2×108 m3 、16.4×108 m3 、7.1×108 m3,系统抽江水量分别减少了17.4×108 m3、14.8×108 m3和12.2×108 m3。该方案可有效提高供水保障水平,充分发挥三大湖泊的调蓄能力,降低系统运行成本,具有显著的社会、经济等综合效益。
英文摘要:
      This paper is to develop the joint optimization and dispatching model of the Jiangsu section of the east line of the South-to-North Water Diversion Project, to explore the multi-objective particle swarm optimization algorithm, and to propose the multi-attribute TOPSIS decision-making method and an optimal scheduling scheme based on the large pumping station projects. The results show that the optimal scheduling scheme can effectively improve the utilization efficiency of water resources, giving full play to the storage capacity of the three lakes and reduce the pumping cost. With the inflow of 50%, 75% and 95%, the water shortages were reduced by 1.02 billion m3, 1.64 billion m3, and 0.71 billion m3 respectively, compared with the conventional dispatching. The pumping amount of the system could be reduced by 1.74 billion m3, 1.48 billion m3 and 1.22 billion m3, respectively, which has significant social, economic and other comprehensive benefits.
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