[發(fā)明專利]一種基于GPU加速的并聯(lián)水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810314891.6
• 申請(qǐng)日: 2018-04-10
• 公開（公告）號(hào): CN108564213B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾志強(qiáng);雷曉輝;楊明祥;蔣云鐘;王浩;權(quán)錦;劉珂;田雨;張夢婕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國水利水電科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務(wù)所 11337
• 代理人: 梁艷

1.一種基于GPU加速的并聯(lián)水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，確定并聯(lián)水庫群；

S2，獲取所述并聯(lián)水庫群中各水庫的約束條件、優(yōu)化變量、優(yōu)化變量個(gè)數(shù)以及防洪調(diào)度目標(biāo)函數(shù)；

S3，根據(jù)約束條件、優(yōu)化變量和優(yōu)化變量個(gè)數(shù)，利用PSO算法對(duì)防洪調(diào)度目標(biāo)函數(shù)求解，得到并聯(lián)水庫群下游最大過流量，其中，采用GPU對(duì)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行加速求解；

其中，S2中，所述防洪調(diào)度目標(biāo)函數(shù)為：

式中，為并聯(lián)水庫群下游共同防洪控制點(diǎn)的最大流量；Q_n(t)為第t時(shí)段末第n個(gè)水庫下泄流量經(jīng)過洪水演進(jìn)計(jì)算到達(dá)下游防洪控制點(diǎn)的平均流量；N為并聯(lián)水庫群中水庫個(gè)數(shù)；T為調(diào)度時(shí)段總數(shù)；

S2中，所述優(yōu)化變量為并聯(lián)水庫群在調(diào)度期內(nèi)各個(gè)時(shí)刻末的水位過程線Z_n(t)(t＝1，2，...，T；n＝1，2，..，N)，所述優(yōu)化變量個(gè)數(shù)為水庫個(gè)數(shù)與調(diào)度時(shí)段總數(shù)的積，即為水庫個(gè)數(shù)N與調(diào)度時(shí)段總數(shù)T的乘積NT；

S3包括如下步驟：

S31，結(jié)合并聯(lián)水庫群防洪優(yōu)化調(diào)度問題，對(duì)PSO算法進(jìn)行如下的數(shù)學(xué)描述：

將所有優(yōu)化變量組合作為決策變量序列，并將決策變量序列中的元素與PSO算法中的粒子的位置向量元素一一對(duì)應(yīng)設(shè)置；

將并聯(lián)水庫群中各水庫各時(shí)段末水位的漲落速度與PSO算法中的速度向量元素一一對(duì)應(yīng)設(shè)置；

將優(yōu)化變量個(gè)數(shù)與PSO算法的搜索空間維數(shù)對(duì)應(yīng)設(shè)置；

通過式(1)計(jì)算PSO算法的適應(yīng)度值；

其中，設(shè)定：D為PSO算法的搜索空間維數(shù)，數(shù)值上等于優(yōu)化變量個(gè)數(shù)NT；M為粒子的種群規(guī)模，即粒子總數(shù)；K為算法迭代的最大次數(shù)；U_max為粒子允許最大速度；為粒子i(i＝1，2，...，m)在第j(j＝1，2，...，k)次迭代計(jì)算中的位置向量，為粒子i在第j次迭代計(jì)算中的速度向量，P_best(i，j)為粒子i在第j次迭代計(jì)算中所經(jīng)歷過的最佳位置，簡稱個(gè)體極值；G_best(j)為粒子i在第j次迭代計(jì)算中所有粒子中的最佳位置，簡稱全局極值；f(i，j)為粒子i在第j次迭代計(jì)算中通過式(1)所計(jì)算出的適應(yīng)度值；

S32，當(dāng)j＝0時(shí)，

在CPU端對(duì)PSO算法進(jìn)行如下內(nèi)容的初始化設(shè)置：種群規(guī)模、迭代次數(shù)和粒子允許最大速度，并在滿足所述約束條件的范圍內(nèi)隨機(jī)給定粒子i的初始位置和速度；

在CPU端初始化各個(gè)粒子的個(gè)體極值和全局極值；

在GPU端建立與粒子總數(shù)相同的線程數(shù)，并為每個(gè)粒子設(shè)置獨(dú)立的計(jì)算空間，將每個(gè)線程上的粒子計(jì)算作為一個(gè)計(jì)算任務(wù)，即粒子與線程一一對(duì)應(yīng)設(shè)置；

將CPU端粒子信息傳遞至GPU顯存，得到多個(gè)需并行計(jì)算的任務(wù)；

通過CPU端函數(shù)的調(diào)用，執(zhí)行GPU上的需并行計(jì)算的任務(wù)；

S33，將j增加1，并判定j+1是否小于K，如果是，則執(zhí)行S34，否則返回S31；

S34，在GPU端并行進(jìn)行粒子的迭代計(jì)算，得到當(dāng)次迭代的并聯(lián)水庫群下游最大過流量；

S35，判斷當(dāng)次迭代得到的并聯(lián)水庫群下游最大過流量是否小于并聯(lián)水庫群下游防洪斷面的安全過流量Q_safe，如果是，則迭代結(jié)束，獲得最優(yōu)全局極值，即得到優(yōu)化后的水庫水位過程線，進(jìn)入S36；否則返回S33，直到獲得最優(yōu)全局極值；

S36，將GPU端的信息傳回至CPU端，釋放CPU端和GPU端已分配的變量空間，完成使用GPU對(duì)PSO算法進(jìn)行加速的方法對(duì)防洪調(diào)度目標(biāo)函數(shù)的求解。