
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 1,029 |
تعداد مقالات | 9,100 |
تعداد مشاهده مقاله | 10,299,118 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,535,464 |
بهره برداری بهینه منابع آب در زمان واقعی بر اساس الگوریتم NSGA-II و ماشین های بردار پشتیبان (مطالعه موردی: سد گاوشان) | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 14، دوره 43، شماره 1، فروردین 1399، صفحه 189-204 اصل مقاله (1.85 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2018.23042.1639 | ||
نویسندگان | ||
آرش آذری* ؛ علی آرمان | ||
استادیار گروه مهندسی آب دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی، دانشگاه رازی. | ||
چکیده | ||
در این تحقیق از ترکیب الگوریتم چندهدفه NSGA-II و مدل شبیهساز WEAp برای استخراج سیاستهای بهینه بهرهبرداری از مخزن در قالب بهینهسازی معین استفاده شد. طوریکه در آن، هدف اول، حداکثر نمودن اطمینانپذیری تأمین نیازها در مقابل هدف دوم یعنی حداقل نمودن میزان تخطی ناشی از عدم تأمین نیازها و تخطی از ظرفیت مخزن در طول دوره بهرهبرداری قرار گرفت. اما جوابهای بهینه یعنی مقدار رهاسازی از مخزن قابل تعمیم برای سایر ورودیهای محتمل به مخزن نیستند. در صورت تغییر جریان ورودی به مخازن جوابهای بهینه بهدست آمده کارایی نداشته و باید بهرهبرداری از سیستم در قالب الگوریتم بهینهساز مجددا بهینه گردد. لذا برای حل این مشکل روش جدیدی بر اساس تلفیق روش ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم NSGA-II برای بهرهبرداری بهینه از سیستم در زمان واقعی توسعه داده شد. نتایج نشان داد میانگین خطای قوانین بهینه مستخرج از ماشینهای بردار پشتیبان نسبت به خروجی الگوریتم NSGA-II در مرحله صحتسنجی کمتر از 10 درصد است که نشان دهنده کارایی این روش در پیشبینی الگوی بهینه منحنی فرمان سد در زمان واقعی است. در این ساختار میتوان بر اساس جریان ورودی به مخزن، حجم ذخیره آب در مخزن و تغییرات ذخیره مخزن (در ابتدای ماه) و نیازهای پاییندست در ماه حاضر، مقدار رهاسازی بهینه را در زمان واقعی بهدست آورد. روش مورد استفاده این قابلیت را داشته که با توجه به ورودیهای جدید جریان به سد، سریعا سیاستهای بهره برداری بهینه را به نحوی در اختیار قرار دهد که امکان مدیریت بهینه سیستم در زمان واقعی فراهم گردد. | ||
کلیدواژهها | ||
هوش مصنوعی؛ بهینه سازی؛ بهره برداری به هنگام؛ الگوریتم فراکاوشی؛ WEAP | ||
مراجع | ||
1- Bazargan-Lari, M.R., Kerachian, R., Sedghi, H., Fallahnia, M., Abed-Elmdoust, A. and Nikoo, M.R., 2011. Developing probabilistic operating rules for real-time conjunctive use of surface and groundwater resources: Application of support vector machines. J. of Water and Wastewater, 76, pp.54-69. (In Persian).
2- Blum, C., and Roli, A., 2003. Metaheuristics in combinational optimization: Overview and conceptual comparision, ACM Computing Surveys, 35(3), pp. 268-308.
3- Candela, J. Q. and Hansen, L. K., 2002. Time series prediction based on the Relevance Vector Machine with adaptive kernels, Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), In IEEE International Conference on, Orlando, FL, USA
4- Chang, J. F., Chen, L., and Chang, C. L., 2005. Optimizing reservoir operating rule curves by genetic algorithms, Hydrological Processes, 19, pp. 2277-2289.
5- Deb, k., Pratap, A., Agarwal, S., and Meyarivan, T., 2002. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II, IEEE Trans Evolutionary Computing, Indian, 6(2), pp. 182–197.
6- Du, J., Liu, Y., Yu, Y. and Yan, W., 2017. A Prediction of Precipitation Data Based on Support Vector Machine and Particle Swarm Optimization (PSO-SVM) Algorithms, Algorithms, 10 (57), pp. 1-15.
7- Esmikhani, M., Safavi, H. and Yazdani-Poor, M., 2010. Integrated management of surface water and groundwater resources using the methods of suport vector machines and genetic algorithms, In 5th National Congress on Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
8- Gen, M., and Cheng, R. W., 1997. Genetic Algorithms and Engineering Design. John Wiley & Sons, Inc.
9- Hojjati, A., FaridHoseini, A. R., Ghahreman, B. and Alizadeh, A., 2013. The comparison of the application of heuristic methods in optimization of multiobjective water resources systems, Water and Environment Engineering, 1(2), pp. 9-14. (In Persian).
10- Huang, M. and Tian, Y., 2015. Prediction of Groundwater Level for Sustainable Water Management in an Arid Basin Using Data driven Models, In International Conference on Sustainable Energy and Environmental Engineering (SEEE), Bangkok.
11- Jian, C. Qiang, H., and Min, W., 2005. Genetic algorithm for optimal dispatchin, Water Resource Planning and Management, 19, pp. 321-331.
12- Li, X., Sha, J., Li, Y. M. and Wang, Z. L., 2017. Comparison of hybrid models for daily stream flow prediction in a forested basin, Journal of Hydro informatics, Available Online 29 November 2017, 20(1):jh2017189, doi: 10.2166/hydro.2017.189.
13- Lin, J. Y., Cheng, C. T. and Chau, K. W., 2006. Using support vector machines for long-term discharge prediction, Hydrological Sciences–Journal–des Sciences Hydrologiques, 51(4), pp. 599-612.
14- Mirfendreski, G. and Mosavi, S.J., 2011. Supported vector machines for super-modeling in order to optimize the allocation of basin water resources, In 6th National Congress on Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
15- Momtahen, Sh., and Dariane, A. B., 2007. Direct search approaches using genetic algorithms for optimization of water reservoir operating policies, Water Resource Planning and Management, ASCE, 133(3), pp. 202–209.
16- Nakhaei, M., Mohammadi, M. and Rezaei, M., 2014. Optimizing of Aquifer Withdrawal Numerical Model UsingGenetic Algorithm (Case Study: Uromiyeh Coastal Aquifer), Iran Water Resources Research, 10(2), pp. 94-97. (In Persian).
17- Nikoo, M. R., Karimi, A., Kerachian, R. and Bashi-Azghadi, S. N., 2013. Long-term Optimum Water and Waste Load Allocation Rules in River-ReservoirGroundwater Systems: Application of SVR Simulation Model, Water and Environment Engineering, 1(1), pp. 1-11. (In Persian).
18- Noori, R., Khakpour, A., Dehghani, M. and Farokhnia, A., 2010. Monthly Stream Flow Prediction Using Support Vector Machine Based on Principal Component Analysis, Journal of Water and Wastewater, 1, pp.118-129. (In Persian).
19- Schölkopf, B. and Smola, A., 2002. Learning with Kernels. MIT Press.
20- Shirzad, A., Tabesh, M. and Farmani. R. 2014. A Comparison between Performance of Support Vector Regression and Artificial Neural Network in Prediction of Pipe Burst Rate in Water Distribution Networks, KSCE Journal of Civil Engineering, 18(4), pp. 941-948.
21- Smola, A. J and Schölkopf, B., 1998. On a kernel–based method for pattern recognition, regression, approximation and operator inversion, Algorithmica, 22, pp. 211–231.
22- Tennant, D. L., 1976. Instream flow regimens for fish, wildlife, recreation and related environmental resources, Fisheries, 1(4), pp. 6-10.
23- Thissen, U., van Brakel, R., de Weijer, A. P., Melssen, W.J. and Buydens, L. M. C., 2003. Using support vector machines for time series prediction, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 69, pp. 35–49.
24- Vapnik, V., 1995. The nature of statistical learning theory. Springer-Verlag, NewYork.
25- Wardlaw, R., and Sharif, M., 1999. Evaluation of genetic algorithms for optimal reservoir system operation, Water Resource Planning and Management, ASCE. 125(1), pp. 25-33.
26- Xi, X. C., Poo, A. N. and S. K. Cho., 2007. Support vector regression model predictive control on a HVAC plant, Control Engineering Practice, 15, pp. 897–908. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 969 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 756 |