تعیین پارامترهای بهینه بهره‌برداری سد علویان با استفاده از ترکیب الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات

نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری عمران مدیریت منابع آب، دانشگاه تبریز، ایران

2 استاد دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز. ایران.

چکیده

 یکی از مهم‌ترین فاکتورهای مدیریتی در دوران بهره‌برداری مخازن سدها، تعیین پارامترهای بهینه بهره برداری می­باشد. با توجه به اینکه حجم رهاسازی در ارتباط با حجم ذخیره مخازن سدها بوده و بایستی تواماً و باهم بهینه‌سازی گردند، لذا در این تحقیق تلاش می‌گردد، پس از معرفی الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ازدحام ذرات، عملکرد این الگوریتم‌ها به‌تنهایی و در حالت ترکیب با هم، در بهره‌برداری بهینه از مخزن سد علویان با نتایج مدل‌سازی برنامه­ریزی غیرخطی مقایسه و منحنی‌های فرمان بهره‌برداری ترسیم گردند. برای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مورد بررسی در بهره‌برداری بهینه از مخزن، از شاخص‌های عملکرد مخزن استفاده ‌شده است. جواب بهینه مدل‌های الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ازدحام ذرات به ترتیب با 08/1 و 87/0 و الگوریتم ترکیب آن‌ها با مقدار 62/0 و روش برنامه‌ریزی غیرخطی جواب بهینه محلی 91/0 می‌باشند. با توجه به شاخص‌های عملکرد مخزن، الگوریتم ترکیبی توانسته است 85 درصد از نیاز آبی کشاورزی پایاب سد علویان را تأمین کند. جواب‌های بهینه نشان دادند که مدل الگوریتم ترکیبی در مورد سیاست بهره‌برداری از مخزن، نتیجه مطلوب‌تری داشته و نتایج حاکی از عملکرد بالای الگوریتم ترکیبی در مقایسه با دیگر روش‌های مورد بررسی در بهره‌برداری بهینه از سیستم تک مخزنه سد علویان بود. بر این اساس، پارامترهای بهینه بهره‌برداری از مخزن سد علویان با استفاده از الگوریتم ترکیبی به‌دست‌آمد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ahmadian Far A and Adib A, 2015. Optimization of hydroelectric energy utilization of dams using the hybrid method of particle swarm algorithm and genetic algorithm (case study: Dez Dam). Journal of Water Science and Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran 38(3): 63-71, (In Persian with English abstract).
Beiranvand B and Ashofteh PS, 2023. A systematic review of optimization of dams reservoir operation using the meta-heuristic algorithms. Water Resources Management. Springer, 37(9): 3457–3526. https://doi.org/10.1007/s11269-023-03510-3
Choudhari SA, Kumbhalkar MA, Bhise DV and Sardeshmukh MM, 2022. Optimal reservoir operation policy determination for uncertainty conditions. 3c Empresa: investigación y pensamiento crítico. 3ciencias 11(2): 277–295.
Dashti R, Sattari M and Nourani V, 2017. Evaluation of the performance of the differential evolutionary algorithm in the optimal operation of the single reservoir system of Alaviyan Dam. Journal of water and soil resources protection 6(3).
Dinpashoh Y, Sattari MT, Ebrahimi S and Darbandi S, 2017. Optimum operation of reservoir using the Genetic Algorithm and Particle Swarm optimization (case study: Alavian dam). Soil and Water Journal, 27(2): 17–29.
Faizhi H, Dashti R, Sattari M and Nouarani V, 2023. Using optimization algorithms based on learning and training in the optimization of Alavian dam reservoir in terms of environmental water rights. Water and Soil Science 33: 199-216.
Jian-Xia C, Qiang H and Yi-Min W, 2005. Genetic algorithms for optimal reservoir dispatching. Water Resources Management 19(4): 321–331. DOI:10.1007/s11269-005-3018-5
Karamouz M, Ahamdi A and Fallahi M, 2006. System engineering. Tehran: Amir Kabir Publication
Mohab Quds Consulting Engineers, 1995. Alaviyan dam operating guidelines: hydrology report. East Azarbaijan Regional Water Company, Tabriz, Iran.
Meraji SH, Afshar MH and Afshar A, 2005. Reservoir operation by particle swarm optimization algorithm. Proceedings of the 7th International Congress on Civil Engineering, Tarbiat Modares University Press,Tehran, Iran.
Moini R and Afshar M, 2007. Solving the Dez dam hydroelectric reservoir utilization problem using maximum-minimum ant algorithm. Scientific Quarterly - Civil Sharif Engineering Journal (46/1): 85-93. (in Persian with English abstract)
Nejati M, Hosseini P and Rafti A, 2019. Using genetic algorithm in the direction of location of construction workshops. The 14th conference of civil engineering students all over the country, Semnan University, Semnan, Iran. (in Persian with English abstract)
Rani D, Pant M and Jain SK, 2020. Dynamic programming integrated particle swarm optimization algorithm for reservoir operation. International Journal of System Assurance Engineering and Management. Springer 11: 515–529. DOI: 10.1007/s13198-020-00974-z
Razzaghi P, Babazadeh H and Shurian M, 2013. Development of the rationing policy for the use of the multi-purpose reservoir in the conditions Limitation of water resources using the model MODSIM 8.1. Journal of Water and Soil Resources Protection. (in Persian with English abstract)
Saberi AA and Sedaghat Shayegan D, 2021. Optimization of Haraz dam reservoir operation using CBO metaheuristic algorithm. Int J Optim Civil Eng 11(4): 599-610.
Sattari MT, Yurekli K and Pal M, 2012. Performance evaluation of artificial neural network approaches in forecasting reservoir inflow. Applied Mathematical Modeling 36: 2649–2657.
Shi Y and Eberhart R. 1998. Parameter selection in particle swarm optimization. In: Porto VW, Saravanan Nj, Waagen D and Eiben AE (eds). Evolutionary Programming 7: 611-616. https://doi.org/10.1007/BFb0040810
Sodi M, Ahmadi H, Yassi M, Sibila A and Ahmad Hamidi S, 2019. Setting the rule curve of dams using the concept of environmental flow (case study: selected rivers leading to Urmia Lake). Iran Water Resources Research, 15: 329 -341.
Zareei M and Laleh Zari R, 2022. Efficiency of Multi-Objective Genetic Algorithm and Optimization of Particle Community in Optimal Use of Water Resources in Agriculture. Journal of Civil and Environmental Engineering of Tabriz University, 52: 163-172.