調(diào)度管理論文范文
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第1篇
所謂的風(fēng)險(xiǎn)管理，其實(shí)就是管理可能發(fā)生的危險(xiǎn)，以及危險(xiǎn)發(fā)生時(shí)可能帶來(lái)的各項(xiàng)損失。風(fēng)險(xiǎn)管理的宗旨在于將可能發(fā)生的危險(xiǎn)扼殺在搖籃里，同時(shí)將已經(jīng)發(fā)生了的危險(xiǎn)的破壞性降到最低。從電力調(diào)度安全管理的角度上來(lái)說(shuō)，電力調(diào)度工作的核心其實(shí)就是一個(gè)安全性、穩(wěn)定性的管理。
既然電力調(diào)度安全管理中的風(fēng)險(xiǎn)管理指的是對(duì)可能對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和高效性產(chǎn)生危害的易變性因素的管理，風(fēng)險(xiǎn)管理工作中就需要至少經(jīng)過(guò)以下三個(gè)步驟：首先是風(fēng)險(xiǎn)辨認(rèn)。風(fēng)險(xiǎn)辨認(rèn)的對(duì)象是不確定因素。對(duì)電力系統(tǒng)自身中諸如對(duì)外界影響的抵抗力、外界對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的干擾性因素等內(nèi)容進(jìn)行辨認(rèn)。并最終形成風(fēng)險(xiǎn)辨認(rèn)的條目表。其次是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)辨認(rèn)工作獲取到風(fēng)險(xiǎn)種類的目錄之后，接下來(lái)的工作就是對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)種類所可能產(chǎn)生的破壞性影響進(jìn)行評(píng)估。這種評(píng)估工作應(yīng)該重視量的衡定。比如某一臺(tái)特定發(fā)電機(jī)組在發(fā)生故障時(shí)，可能對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)和供電區(qū)域造成的巨大的損害，但是這種損害必須是用經(jīng)濟(jì)單位來(lái)衡量的。最后是風(fēng)險(xiǎn)控制。風(fēng)險(xiǎn)控制是風(fēng)險(xiǎn)管理的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。風(fēng)險(xiǎn)控制工作是在經(jīng)過(guò)了形成風(fēng)險(xiǎn)種類目錄、初步掌握風(fēng)險(xiǎn)性因素帶來(lái)的破壞性影響之后，借助相關(guān)的制度、設(shè)備等形成完善的預(yù)警系統(tǒng)和應(yīng)急機(jī)制，將風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的可能性和風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失降到最低。
2 我國(guó)電力調(diào)度安全管理中風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀
2.1 我國(guó)電力調(diào)度安全管理中風(fēng)險(xiǎn)管理工作成果斐然
電力調(diào)度的安全管理作為電力系統(tǒng)正常運(yùn)作的基礎(chǔ)和支撐，歷來(lái)被電力行業(yè)各個(gè)部門高度重視，并通過(guò)及時(shí)對(duì)電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行更新?lián)Q代、借鑒先進(jìn)電力調(diào)度技術(shù)提高電力調(diào)度工作安全性、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)建成各級(jí)統(tǒng)一的調(diào)度信息共享和交流平度等方式對(duì)調(diào)度工作中的風(fēng)險(xiǎn)性因素進(jìn)行了有效的管理和控制，并最終取得了顯著地實(shí)績(jī)：我國(guó)電力運(yùn)行系統(tǒng)日漸穩(wěn)定，供電和輸電機(jī)組設(shè)備先進(jìn)，效率，調(diào)度工作的安全性被極大鞏固和完善。
2.2 我國(guó)電力調(diào)度安全管理中風(fēng)險(xiǎn)管理工作仍存上升空間
電力調(diào)度工作中安全管理的最大威脅就是調(diào)度工作本身的瞬時(shí)性和不可逆轉(zhuǎn)性。這種特定的工作特質(zhì)注定了電力調(diào)度工作的風(fēng)險(xiǎn)管理是一項(xiàng)永無(wú)止境，必須時(shí)刻關(guān)注的重大課題。從當(dāng)前我國(guó)電力調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)管理工作現(xiàn)狀來(lái)看，在以下兩個(gè)方面還存在著明顯的上升空間：首先是我國(guó)電力調(diào)度工作中風(fēng)險(xiǎn)管理人員的素質(zhì)需要進(jìn)一步提升。電力調(diào)度工作雖然可以借助網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)獲取極大便利，但是人工是其中必不可少的因素，同時(shí)也是關(guān)鍵性因素。然而當(dāng)前我國(guó)電力調(diào)度工作人員由于習(xí)慣了日常倒閘、供電、放電等常規(guī)工作內(nèi)容，而往往忽略了對(duì)電力系統(tǒng)的認(rèn)真鉆研，降低了自己發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)危機(jī)的素質(zhì)與能力。其次是電力系統(tǒng)本身也存在問(wèn)題。當(dāng)前我國(guó)電力系統(tǒng)中仍然存在著電力運(yùn)輸通道單一，甚至造假的現(xiàn)象，這種單通道的存在造成了電力調(diào)度工作難度的倍增。此外，電力系統(tǒng)中預(yù)警信號(hào)燈過(guò)多，一些無(wú)用的燈光信號(hào)往往混淆了安全管理人員對(duì)危險(xiǎn)性信號(hào)的判斷。此外，我國(guó)基本建設(shè)完成了對(duì)電力調(diào)度安全管理系統(tǒng)的信息化建設(shè)，但是當(dāng)前電力調(diào)度信息網(wǎng)絡(luò)使用的是三層橋式分段網(wǎng)絡(luò)或者是MIS網(wǎng)絡(luò)，這些技術(shù)短板容易造成信息系統(tǒng)較為脆弱，進(jìn)而產(chǎn)生威脅性因素。
3 關(guān)于強(qiáng)化電力調(diào)度安全管理中風(fēng)險(xiǎn)管理工作的對(duì)策性建議
3.1 建設(shè)高度統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)急機(jī)制
前文提到，電力調(diào)度工作的特征是突發(fā)性和瞬間性。往往危機(jī)在剎那間產(chǎn)生并能夠在很短的時(shí)間內(nèi)擴(kuò)散到整個(gè)電力系統(tǒng)，產(chǎn)生無(wú)法估量的損失。因此，完善的預(yù)警機(jī)制和應(yīng)急機(jī)制十分必要。當(dāng)可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的易變性因素出現(xiàn)時(shí)，能夠通過(guò)嚴(yán)密的防護(hù)措施進(jìn)行規(guī)避和報(bào)警。即使無(wú)法避免，危機(jī)爆發(fā)，也能夠通過(guò)嚴(yán)格、高效的應(yīng)急機(jī)制將損失控制到最小。比如建立微機(jī)防誤閉鎖、電力機(jī)組實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、各層級(jí)統(tǒng)一的電力調(diào)度信息平臺(tái)等都是極為有效的預(yù)警和應(yīng)急手段。
3.2 建設(shè)一支高素質(zhì)的電力調(diào)度工作團(tuán)隊(duì)
風(fēng)險(xiǎn)管理是一項(xiàng)體系性工程和課題，需要高素質(zhì)的人才隊(duì)伍作為執(zhí)行者。這樣一支人才隊(duì)伍的建設(shè)可以通過(guò)在諸如華北電力大學(xué)等知名學(xué)府中選撥專業(yè)人才、對(duì)既有員工進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)、建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)钠髽I(yè)文化，將風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和安全意識(shí)借助文化產(chǎn)生潛移默化地影響等方式來(lái)建立。此外，組織定期的危機(jī)、事故處理和應(yīng)對(duì)演練也是極為有效的風(fēng)險(xiǎn)管理方式之一。
3.3 對(duì)當(dāng)前的電力市場(chǎng)進(jìn)行充分的預(yù)估
電力系統(tǒng)必須服務(wù)于特定的電力市場(chǎng)，因此，電力市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)同樣對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)作產(chǎn)生巨大的影響。在考察電力市場(chǎng)情況時(shí)，不能片面重視市場(chǎng)可能對(duì)供電系統(tǒng)提出的最大要求，而同時(shí)要注意電力系統(tǒng)可能產(chǎn)生的電量飽和情況。畢竟，特定區(qū)域內(nèi)電量太多或者太少都可能對(duì)服務(wù)與這個(gè)地區(qū)的特定的電力系統(tǒng)產(chǎn)生破壞性影響。這就要求風(fēng)險(xiǎn)管理工作提前做好電力市場(chǎng)的預(yù)估工作。
4 結(jié)語(yǔ)
第2篇
1、賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司整體概況
1.1公司整體的概況
深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司隸屬于深圳市賽格股份有限公司（深證A、B股公眾上市公司），是一家專業(yè)從事集多式聯(lián)運(yùn)、倉(cāng)儲(chǔ)、產(chǎn)品包裝、流通加工、信息處理一體化的第三方物流企業(yè)。公司成立于1989年1月，1994年10月，在福田保稅區(qū)投資建設(shè)賽格儲(chǔ)運(yùn)大廈（建筑面積為25000平方米的保稅倉(cāng)）；1995年5月，經(jīng)國(guó)家經(jīng)貿(mào)委批準(zhǔn)在香港設(shè)立分支機(jī)構(gòu)(賽格儲(chǔ)運(yùn)（香港）有限公司)，從事海、空運(yùn)輸、港深陸路運(yùn)輸及貨代業(yè)務(wù)。經(jīng)過(guò)十幾年的不懈努力，公司已發(fā)展成為擁有資產(chǎn)總額超過(guò)億元的，擁有5噸、8噸箱式車和施頭車共24輛，形成貨運(yùn)能力達(dá)14萬(wàn)噸/年，同時(shí)擁有28000平方米的保稅倉(cāng)庫(kù)，具備完善的物流服務(wù)設(shè)施、能力、許可和經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)榭蛻籼峁┤痰牡谌轿锪鞣?wù)的現(xiàn)代物流企業(yè)，成為深港兩地頗具實(shí)力和影響的大型商貿(mào)服務(wù)性企業(yè)。
1.2公司運(yùn)輸車輛概況
在運(yùn)輸方面，深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司主要服務(wù)客戶為大型的加工廠、通訊公司、國(guó)際大型貨代公司等。目前，公司自有各式兩地車輛48輛（集裝箱30輛；噸車18輛。其中12輛集裝箱和7輛噸車是三地牌照車，可以同時(shí)進(jìn)出福田保稅區(qū)）；每部車輛裝備無(wú)線電話及對(duì)講機(jī)，能隨時(shí)與司機(jī)溝通，靈活指揮車輛。運(yùn)輸車輛部分配備GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)，可以隨時(shí)掌握車輛的具置；固定停車場(chǎng)面積香港8000平方米；蛇口車場(chǎng)8000平方米。
1.3公司國(guó)內(nèi)運(yùn)輸車輛概況
在國(guó)內(nèi)運(yùn)輸方面，深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司主要服務(wù)于國(guó)內(nèi)外大型生產(chǎn)型廠商和國(guó)際貨代公司。目前，公司自有國(guó)內(nèi)集裝箱海關(guān)監(jiān)管運(yùn)輸車輛44輛（其中貨柜42輛；噸車2輛），部分國(guó)內(nèi)運(yùn)輸車輛配備GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)，可以隨時(shí)掌握車輛的具置，國(guó)內(nèi)運(yùn)輸車固定停車場(chǎng)面積蛇口車場(chǎng)8000平方米。
2、車輛運(yùn)作現(xiàn)狀分析
2.1車輛資源總體不夠
物流業(yè)是個(gè)系統(tǒng)性的服務(wù)行業(yè)，車輛在物流中集現(xiàn)代運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)、保管搬運(yùn)、包裝流通以及物流信息于一體，發(fā)揮著綜合性的作用，因此，可以講，車輛資源是最基本的資源，是物流企業(yè)物流整體能力提升的重要保障。從目前深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司的運(yùn)輸車輛和國(guó)內(nèi)運(yùn)輸車輛資源來(lái)看，現(xiàn)有的集裝箱車、噸車和貨柜已遠(yuǎn)不能滿足日益增長(zhǎng)的貨運(yùn)和國(guó)內(nèi)貨運(yùn)物流業(yè)務(wù)需要，存在著物流配送車輛資源總體不夠的問(wèn)題，制約了企業(yè)物流能力的全面提升。
2.2淡季旺季業(yè)務(wù)及車輛分配不均
受社會(huì)消費(fèi)環(huán)境影響，物流行業(yè)存在明顯的淡季和旺季。一般來(lái)講，每年春節(jié)后的2、3月份，五一、國(guó)慶、春節(jié)等法定假日期間，6、7、8月是物流行業(yè)的淡季。其余的月份則是物流行業(yè)的旺季。從目前深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司的車輛分配上來(lái)看，由于公司對(duì)淡季旺季業(yè)務(wù)缺乏深入分析，加之收貨價(jià)格彈性不夠，班車運(yùn)營(yíng)、自備車輛運(yùn)營(yíng)專線網(wǎng)點(diǎn)等車輛空置率較高，在淡季存在車輛資源利用不夠的問(wèn)題。在旺季，由于相關(guān)的物流業(yè)務(wù)量大增，現(xiàn)有車輛不能滿足業(yè)務(wù)要求，許多能夠?qū)崿F(xiàn)的利潤(rùn)白白流失。另外，在車輛分配上，缺乏有效的手段對(duì)車輛資源分配使用進(jìn)行統(tǒng)籌安排，各個(gè)運(yùn)營(yíng)線路存在的車輛分配不均的問(wèn)題，形成了有的線路存在部分車輛閑置，而有的線路車輛配置卻嚴(yán)重不足的資源配置矛盾，影響了公司整體的物流運(yùn)營(yíng)效率。
2.3車輛與司機(jī)運(yùn)行時(shí)間的管理
在車輛與司機(jī)運(yùn)行時(shí)間的管理上，深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司缺乏科學(xué)的管理方式和手段。一方面，在行車排班計(jì)劃制定方面，行車計(jì)劃、車輛排班計(jì)劃、人員排班計(jì)劃結(jié)合的不夠緊密，時(shí)間管理意識(shí)、流程管理意識(shí)等觀念不強(qiáng)，車輛生產(chǎn)調(diào)度和運(yùn)營(yíng)考核需要進(jìn)一步優(yōu)化考核，使之更加科學(xué)合理。另一方面，發(fā)車調(diào)度管理、行車調(diào)度管理中，發(fā)車調(diào)度與司機(jī)運(yùn)行的時(shí)間，行車調(diào)度與司機(jī)運(yùn)行的時(shí)間銜接的不夠緊密，存在粗放化管理的問(wèn)題，時(shí)間管理優(yōu)化不夠，營(yíng)運(yùn)業(yè)績(jī)考核不夠，需要進(jìn)一步開(kāi)展物流業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工作，激勵(lì)司機(jī)的工作積極性和主動(dòng)性，提高時(shí)間管理水平。
2.4車輛長(zhǎng)短途運(yùn)行比例的分配
長(zhǎng)短途管理是物流企業(yè)車輛管理中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，涉及企業(yè)各部門的主要業(yè)務(wù)，有效的、科學(xué)的、合理的長(zhǎng)短途管理，對(duì)于實(shí)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)車次和車輛優(yōu)化調(diào)度，降低物流企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，提高企業(yè)的整體運(yùn)作效率和服務(wù)水平，有著重要意義。目前，深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司在車輛長(zhǎng)短途運(yùn)行比例的分配上優(yōu)化不夠，缺乏精細(xì)化的優(yōu)化措施和方法，存在一定程度的車輛長(zhǎng)短途運(yùn)行比例分配不均的問(wèn)題，制約了整體車輛使用效率的提高。
2.5對(duì)司機(jī)的業(yè)務(wù)及安全操作培訓(xùn)
抓好司機(jī)專業(yè)訓(xùn)練，使駕駛員具備良好駕駛技術(shù)和心理素質(zhì)，對(duì)于提高物流運(yùn)輸?shù)恼w水平，保證行車安全有著不可低估的作用。因此，抓好駕駛員專業(yè)培訓(xùn)，提高其綜合素質(zhì)，是做好物流運(yùn)輸工作，預(yù)防車輛事故工作的有效途徑之一。在這方面，深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司主要存在三種問(wèn)題，一是對(duì)駕駛員的“安全第一”思想觀念培訓(xùn)不夠，部分司機(jī)安全觀念仍然匱乏，存在較嚴(yán)重的僥幸心理，二是相關(guān)的安全培訓(xùn)制度不夠健全完善，培訓(xùn)內(nèi)容、手段、方法需要進(jìn)一步更新和完善。
3、提高車輛周轉(zhuǎn)率的解決方案
3.1充分利用現(xiàn)有車輛資源
上述的分析中，我們能夠看到，雖然表面上深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司存在車輛資源總體不夠的情況，但是對(duì)車輛資源的整體統(tǒng)籌不夠，淡旺季車輛使用不夠科學(xué)等也是造成車輛資源總體不夠的重要因素。鑒于此，在車輛管理中，公司應(yīng)該從車輛統(tǒng)籌管理、淡旺季市場(chǎng)用車等方面進(jìn)行優(yōu)化，充分利用現(xiàn)有車輛資源，實(shí)現(xiàn)資源使用效率最大化。一是要對(duì)公司所有車輛的使用進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、調(diào)研和分析，摸底車輛的空置率，重點(diǎn)優(yōu)化空置率較高的車輛，使車輛使用上物盡其用；二是要具體問(wèn)題具體分析，針對(duì)物流市場(chǎng)的淡旺季，采取靈活措施，進(jìn)行車輛管理，針對(duì)淡季市場(chǎng)，公司應(yīng)靈活定價(jià)，提高收貨的彈性，提高車輛使用效率，針對(duì)旺季，可以采取臨時(shí)租用車等方式，把握市場(chǎng)資源。
3.2加強(qiáng)使用GPS等的信息化應(yīng)用
從深圳賽格儲(chǔ)運(yùn)有限公司的物流信息化程度來(lái)看，目前仍處于傳統(tǒng)的物流管理格局之中，企業(yè)原有管理方式已不能適應(yīng)形勢(shì)的新發(fā)展需要。企業(yè)應(yīng)借助微機(jī)輔助管理，全面開(kāi)展信息化管理建設(shè)，從靜態(tài)管理向動(dòng)態(tài)管理的轉(zhuǎn)變，通過(guò)安裝使用GPS、GIS等物流企業(yè)車輛管理信息系統(tǒng)，對(duì)車輛運(yùn)行進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控，突出對(duì)車輛和駕駛員的時(shí)間管理，優(yōu)化時(shí)間節(jié)點(diǎn)，提高運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理水平的全面提升，適應(yīng)市場(chǎng)形勢(shì)。
3.3協(xié)調(diào)客戶裝卸貨時(shí)間以便提高效率
在車輛管理中，客戶裝卸貨時(shí)間對(duì)于整體物流效率有著重要影響，因此在實(shí)際車輛管理中，應(yīng)突出對(duì)客戶裝卸貨時(shí)間的協(xié)調(diào)，以提高效率。針對(duì)這一情況，在實(shí)際車輛管理中，應(yīng)通過(guò)開(kāi)展流程優(yōu)化工作，重點(diǎn)對(duì)裝卸貨流程進(jìn)行優(yōu)化完善，以客戶為中心，形成起端于貨主，以公司配送過(guò)程中的裝卸貨位主要銜接紐帶，以收貨客戶為終結(jié)的送貨工作流程，并通過(guò)制定作業(yè)手冊(cè)等方式，使相關(guān)員工熟悉掌握整個(gè)裝卸貨工作流程，剔除影響裝卸貨時(shí)間的工作環(huán)節(jié)，形成簡(jiǎn)單、實(shí)用，富有可操作性的流程。在裝貨現(xiàn)場(chǎng)管理方面，裝貨前要做好和貨主的溝通銜接，做好相關(guān)準(zhǔn)備工作，提前與貨主確定裝貨時(shí)間、地點(diǎn)和貨物數(shù)量、空間等，做好科學(xué)銜接，提高裝貨環(huán)節(jié)的銜接，提高效率，縮短裝貨時(shí)間。同樣，在卸貨環(huán)節(jié)，應(yīng)提前與收貨主溝通聯(lián)系，確定好收貨時(shí)間、地點(diǎn)和相應(yīng)的人員準(zhǔn)備，避免貨物到站后收貨主不能及時(shí)到達(dá)，進(jìn)行收貨，造成時(shí)間上的浪費(fèi)。
3.4控制車輛的往返空載率以提高效率
傳統(tǒng)物流的一個(gè)突出的不足就是車輛往返空載率較高，導(dǎo)致物流運(yùn)輸?shù)恼w效率較低，制約了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的提升。針對(duì)車輛的往返控制較高的問(wèn)題，建議公司引起重視，一是通過(guò)全面實(shí)施GPS系統(tǒng)，提高車輛管理的信息化水平，GPS系統(tǒng)的車輛導(dǎo)航作用，解決目前貨物跟蹤、合理調(diào)度車輛等工作中存在的問(wèn)題和矛盾，減少往返車輛空載率，二是對(duì)去程車輛的裝載率要嚴(yán)格控制，實(shí)施滿載發(fā)車，并與相關(guān)人員的薪資待遇相掛鉤，將車輛滿載發(fā)車作為一項(xiàng)重要指標(biāo)，加強(qiáng)考核，最大化利用車輛的裝載空間。
3.5引進(jìn)專業(yè)化的調(diào)度人才和加強(qiáng)對(duì)司機(jī)的培訓(xùn)
在對(duì)車輛管理上，公司應(yīng)以人為本，通過(guò)對(duì)專業(yè)化調(diào)度人才的引進(jìn)和對(duì)全體司機(jī)人員的培訓(xùn)，提高管理人員和執(zhí)行人員的知識(shí)水平、技能結(jié)構(gòu)，為車輛管理能力提高奠定人員基礎(chǔ)。一方面，應(yīng)通過(guò)開(kāi)展校園招聘、社會(huì)人才招聘等方式引進(jìn)物流調(diào)度專業(yè)人才，促進(jìn)公司車輛管理等工作的專業(yè)化水平的提高，實(shí)現(xiàn)整個(gè)車輛調(diào)度技巧的提升。另一方面，應(yīng)針對(duì)司機(jī)人員，廣泛開(kāi)展物流管理知識(shí)、物流成本管理、車輛管理等相關(guān)知識(shí)技能的培訓(xùn)，提高司機(jī)員工的工作素質(zhì)和能力，進(jìn)而切實(shí)提高司機(jī)人員的車輛管理能力。
第3篇
金盆水庫(kù)是西安黑河引水工程的主要水源工程，是一項(xiàng)以西安市供水為主，兼顧周至、戶縣37萬(wàn)畝農(nóng)田灌溉，還有發(fā)電、防洪和養(yǎng)魚(yú)等多種功能的大型綜合利用水利工程。如何合理的調(diào)度金盆水庫(kù)，發(fā)揮其最大效益，對(duì)緩解西安市供水緊張的局面以及實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和人民生活穩(wěn)步提高都具有極其重要的意義和價(jià)值。
水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度是一典型的多維非線性函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，目前常用的方法有模擬法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其系列算法、非線性規(guī)劃等等。這些方法各具特色，但應(yīng)用中也常有一些問(wèn)題，模擬法不能對(duì)問(wèn)題直接尋優(yōu)，動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP）隨著狀態(tài)數(shù)目的增加會(huì)出現(xiàn)所謂“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題，增量動(dòng)態(tài)規(guī)劃（IDP）可能收斂到非最優(yōu)解，逐步優(yōu)化算法（POA）需要一個(gè)好的初始軌跡才能收斂到最優(yōu)解[1]。因此，這些方法還有待進(jìn)一步的完善。
遺傳算法（GA）作為一種借鑒生物界自然選擇思想和自然基因機(jī)制的全局隨機(jī)搜索算法，可模擬自然界中生物從低級(jí)向高級(jí)的進(jìn)化過(guò)程，GA在優(yōu)化計(jì)算時(shí)從多個(gè)初始點(diǎn)開(kāi)始尋優(yōu)，對(duì)所求問(wèn)題沒(méi)有太多的數(shù)學(xué)約束，而且優(yōu)化求解過(guò)程與梯度信息無(wú)關(guān)[2]，因此在多個(gè)不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。而GA在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度方面GA應(yīng)用相對(duì)較少[3]，馬光文等[4]使用基于二進(jìn)制編碼的遺傳算法對(duì)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行了研究。由于二進(jìn)制編碼存在的編碼過(guò)長(zhǎng)、效率低及需要反復(fù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等問(wèn)題，暢建霞、王大剛分別提出了基于整數(shù)編碼的遺傳算法[5-6]，并將GA與動(dòng)態(tài)規(guī)劃的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了比較。
自適應(yīng)遺傳算法（AdaptiveGA，AGA）使得交叉概率Pc和變異概率Pm能夠隨個(gè)體適應(yīng)度的大小以及群體適應(yīng)度的分散程度進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整，因而AGA能夠在保持群體多樣性的同時(shí)，保證遺傳算法的收斂性。本文根據(jù)黑河金盆水庫(kù)的具體情況，建立了水庫(kù)長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度的自適應(yīng)遺傳算法模型，并將其與動(dòng)態(tài)規(guī)劃的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了比較。
2.水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型的建立
金盆水庫(kù)為多功能水庫(kù)，其優(yōu)化調(diào)度應(yīng)使其達(dá)到城市供水量最大、灌溉缺水量最小、年發(fā)電量最大和棄水量最小等目標(biāo)要求。但此多目標(biāo)優(yōu)化模型如果直接采用多維多目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃或其它方法求解，則可能因?yàn)槟繕?biāo)、狀態(tài)、和決策變量較多的占用計(jì)算機(jī)內(nèi)存和時(shí)間，因而有必要先做適當(dāng)處理，將多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)，再進(jìn)行求解。考慮到城市供水和灌溉用水要求保證率高，因此將水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)定為年發(fā)電量最大，而將城市與灌溉供水當(dāng)作約束條件進(jìn)行處理。
這樣，金盆水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)就可以描述為：在滿足水庫(kù)城市供水、灌溉用水和蓄水要求條件下，使水庫(kù)年發(fā)電量最大。
目標(biāo)函數(shù)：F=max（1）
上式中，N（k）為各時(shí)段的發(fā)電量。
約束條件：
①水量平衡約束：（2）
②水庫(kù)蓄水量約束：（3）
③電站水頭約束：（4）
④水輪機(jī)最大過(guò)流量約束：（5）
⑤電站出力約束；（6）
⑥城市供水約束：（7）
⑦灌溉供水約束：（8）
⑧非負(fù)約束。
其中，Nmin與Nmax分別為電站允許的最小及最大機(jī)組出力，Hmin與Hmax分別為電站最小及最大工作水頭，qmax為機(jī)組過(guò)水能力，WCt、WIt分別為第t時(shí)段城市和灌溉供水量。DIt為第t時(shí)段灌溉需水量，DCt,max與DCt,min分別為第t時(shí)段城市需水上下限。
3.自適應(yīng)遺傳算法的實(shí)現(xiàn)
在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中，水庫(kù)的運(yùn)行策列一般用發(fā)電引用流量序列來(lái)表示，而該序列又可以轉(zhuǎn)換為水庫(kù)水位或庫(kù)容變化序列。對(duì)于水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的遺傳算法可以理解為：在水位的可行變化范圍內(nèi)，隨機(jī)生成m組水位變化序列,,…,，其中，m為群體規(guī)模，n為時(shí)段數(shù)，再通過(guò)一定的編碼形式分別將其表示為稱作染色體（個(gè)體）的數(shù)字串，在滿足一定的約束條件下，按預(yù)定的目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)其優(yōu)劣，通過(guò)一定的遺傳操作（選擇、交叉和變異），適應(yīng)度低的個(gè)體將被淘汰，只有適應(yīng)度高的個(gè)體才有機(jī)會(huì)被遺傳至下一代，如此反復(fù)，直至滿足一定的收斂準(zhǔn)則。
3.1個(gè)體編碼
為簡(jiǎn)化計(jì)算，本文采用實(shí)數(shù)編碼。個(gè)體的每一向量（基因）即為水庫(kù)水位的真值。表示
為：（9）
式中，分別為時(shí)段t水庫(kù)水位的最大值和最小值。m為控制精度的整數(shù)，Nrand為小于m的隨機(jī)數(shù)。
3.2適應(yīng)度函數(shù)
在遺傳算法中，用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)標(biāo)識(shí)個(gè)體的優(yōu)劣。通過(guò)實(shí)踐，采用如下適應(yīng)度函數(shù)，效果更好。
（10）
式中為目標(biāo)函數(shù)值，c為目標(biāo)函數(shù)界值的保守估計(jì)，并且≥0,≥0。水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度為約束優(yōu)化問(wèn)題，關(guān)于約束條件的處理，本文采用罰函數(shù)法,
（11）
式中，為原優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)值，M為罰因子，Wi為與第i個(gè)約束有關(guān)的違約值，p為違約數(shù)目。
3.3遺傳操作
交叉運(yùn)算交叉的目的是尋找父代雙親已有的但未能合理利用的基因信息。設(shè)x和y是兩父代個(gè)體，則交叉產(chǎn)生的后代為=ax+(1-a)y和=ay+(1-a)x，這里，a為[0,1]內(nèi)均勻分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù)。
變異運(yùn)算通過(guò)變異可引入新的基因以保持種群的多樣性，它在一定程度上可以防成熟前收斂的發(fā)生。具體方法為：個(gè)體Z的每一個(gè)分量Zi,i=0,1…,n以概率1/n被選擇進(jìn)行變異。設(shè)對(duì)分量ZK進(jìn)行變異，其定義區(qū)間為（ZK,min,ZK,max）,則
=（12）
式中，Rand為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，rand（u）函數(shù)產(chǎn)生最大值為u的正整數(shù)。
3.3參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整
遺傳算法的參數(shù)中交叉概率Pc和變異概率Pm的選擇是影響遺傳算法行為和性能的關(guān)鍵所在，直接影響算法的收斂性，Pc越大，新個(gè)體產(chǎn)生的速度就越快。然而，Pc過(guò)大，遺傳模式被破壞的可能性越大。對(duì)于變異概率Pm，如果Pm過(guò)小，不易形成新的個(gè)體；如果Pm過(guò)大，則遺傳算法就成了純粹的隨機(jī)搜索算法。自適應(yīng)遺傳算法（AGA）使得Pc和Pm能夠隨適應(yīng)度按如下公式自動(dòng)調(diào)整：
Pc=（13）
Pm=（14）
式中，為群體中最大的適應(yīng)度值；為每代群體的平均適應(yīng)度值；為要交叉的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值；為要變異的的個(gè)體的適應(yīng)度值。,,,為自適應(yīng)控制參數(shù)，其變化區(qū)間為（0,1）。
綜上所述，算法的運(yùn)算步驟為：
(1)初始化，設(shè)置控制參數(shù)，產(chǎn)生初始群體；
(2)計(jì)算各個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用(5)式進(jìn)行適應(yīng)度變換；
(3)按隨機(jī)余數(shù)選擇法對(duì)母體進(jìn)行選擇；
(4)對(duì)群體進(jìn)行交叉和變異操作pc和pm分別按式(2)與(3)計(jì)算，得到新一代群體；
(5)檢驗(yàn)新一代群體是否滿足收斂準(zhǔn)則，若滿足，輸出最優(yōu)解，否則轉(zhuǎn)向步驟2。
4.模型求解及成果分析
金盆水庫(kù)壩高130米，總庫(kù)容2億方。該水庫(kù)是以給西安供水為主（按照設(shè)計(jì)年均向西安供水3.05億方），兼顧周至、戶縣共37萬(wàn)畝農(nóng)田灌溉（年均灌溉供水1.23億方），還有發(fā)電、防洪等多功能的大型綜合利用水利工程。水庫(kù)的特征參數(shù)為：正常蓄水位594m，死水位520m，電站出力系數(shù)8.0，裝機(jī)容量2萬(wàn)KW，保證出力4611KW，水輪機(jī)過(guò)流能力32.6m3/s，汛限水位591米，汛期7-9月，以某中水年為例，入庫(kù)徑流已知，用上述算法按年發(fā)電量最大求解水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度，結(jié)果見(jiàn)表一。
表一自適應(yīng)遺傳算法計(jì)算結(jié)果
Table1.Resultsbyadaptivegeneticalgorithm
月份
入庫(kù)水量(108m3)
月末水位(m)
城市需水(108m3)
城市供水(108m3)
灌溉需水(108m3)
灌溉供水(108m3)
棄水(m3/s)
發(fā)電流量(m3/s)
水頭(m)
出力
(KW)
7
1.5160
572.63
0.3050
0.3050
0.2301
0.2301
20.10
40.04
6437.88
8
1.3178
591.00
0.2898
0.2898
0.2196
0.2196
24.75
68.87
13637.35
9
0.6973
591.00
0.2593
0.2593
0.1342
0.1342
26.90
77.50
16679.24
10
0.8464
594.00
0.2410
0.2410
0.0000
0.0000
30.05
78.69
18918.95
11
0.2063
589.33
0.2349
0.2349
0.0879
0.0879
12.47
76.88
7667.76
12
0.1963
587.96
0.2257
0.2257
0.0440
0.0440
10.08
75.26
6069.95
1
0.1513
585.61
0.2257
0.2257
0.0000
0.0000
8.43
73.38
4947.77
2
0.1260
582.23
0.2349
0.2349
0.0000
0.0000
9.72
70.31
5467.50
3
0.3000
581.54
0.2410
0.2410
0.0810
0.0810
12.20
68.38
6673.10
4
0.3732
581.75
0.2440
0.2440
0.1206
0.1206
14.07
68.14
7671.54
5
0.2373
561.68
0.2593
0.2593
0.0226
0.0226
31.83
59.00
15023.79
6
0.1776
520.00
0.2898
0.2898
0.2900
0.2900
32.56
32.06
8350.21
注：年發(fā)電量E=8608.3萬(wàn)KW·h；POP=100；Gen=200；==0.85；==0.01。
作為比較，本文又使用了基本遺傳算法（SGA）、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法（DP）進(jìn)行計(jì)算，其目標(biāo)函數(shù)、約束條件完全相同。對(duì)應(yīng)的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表二，其中，DP的離散點(diǎn)為300。
表二動(dòng)態(tài)規(guī)劃及基本遺傳算法計(jì)算結(jié)果比較
parisonofResultsofDPandSGA
月份
動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP)計(jì)算結(jié)果
基本遺傳算法（SGA）計(jì)算結(jié)果
月末水位(m)
棄水(m3/s)
發(fā)電流量(m3/s)
水頭(m)
出力
(KW)
月末水位(m)
棄水(m3/s)
發(fā)電流量(m3/s)
水頭
(m)
出力
(KW)
7
572.5
20.23
39.95
6466.38
572.65
20.08
40.05
6433.56
8
591
24.62
68.82
13553.20
591.00
24.77
68.88
13650.11
9
591
26.90
77.50
16679.20
591.00
26.90
77.50
16679.24
10
593.5
30.02
78.72
18905.40
594.00
30.05
78.69
18918.97
11
588.5
13.10
76.68
8037.72
589.33
12.46
76.88
7663.79
12
586.5
10.53
74.83
6303.83
587.96
10.09
75.26
6075.39
1
584.5
8.79
72.28
5084.92
585.21
8.85
73.20
5180.34
2
581.5
9.82
69.17
5434.83
581.83
9.88
69.90
5524.98
3
580.5
12.46
67.30
6706.82
581.04
12.39
67.93
6733.84
4
580.5
14.40
66.90
7705.63
580.87
14.66
67.46
7911.34
5
562
29.42
58.24
13706.00
561.62
30.56
58.38
14273.88
6
520
0.32
32.60
32.31
8426.54
520.00
32.50
32.02
8323.96
注：DP年發(fā)電量8568.9萬(wàn)KW·h；SGA年發(fā)電量8581.3萬(wàn)KW·h，POP=100,Gen=200。
比較表一和表二可見(jiàn)，動(dòng)態(tài)規(guī)劃在控制精度為0.5m時(shí)，優(yōu)化結(jié)果為8568.9萬(wàn)KW·h，低于SGA的8581.3萬(wàn)KW·h和改進(jìn)本文算法的8608.3萬(wàn)KW·h，主要是因?yàn)镈P的離散點(diǎn)數(shù)較后兩類算法少。為了說(shuō)明本文算法的優(yōu)越性，將其與SGA在不同的進(jìn)化代數(shù)時(shí)分別進(jìn)行10次計(jì)算，結(jié)果列于表三。
表三不同進(jìn)化代數(shù)的兩類算法年發(fā)電量比較比較
parisonofResultsoftheTwoAlgorithmsinDifferentGeneration
編號(hào)
本文算法（AGA）
基本遺傳算法（SGA）
Gen=200
Gen=500
Gen=200
Gen=500
1
8607.1
8596.8
8374.1
8594.2
2
8597.5
8607.2
8581.6
8571.9
3
8604.7
8612.7
7957.2
8433.1
4
8601.2
8603.5
8593.4
8475.3
5
8596.6
8595.4
8599.1
8596.2
6
8606.8
8607.2
7837.2
8608.4
7
8608.3
8608.4
8365.9
7892.1
8
8525.4
8611.3
8521.5
8592.6
9
8605.9
8551.6
8575.3
8610.3
10
8603.4
8603.7
8121.6
8441.2
注：表中年發(fā)電量單位為萬(wàn)KW·h。
從上表可以看出，隨著進(jìn)化代數(shù)的增加，兩算法計(jì)算結(jié)果都越接近最優(yōu)解；無(wú)論是自適應(yīng)遺傳算法還是基本遺傳算法，其計(jì)算結(jié)果明顯優(yōu)于動(dòng)態(tài)規(guī)劃；在進(jìn)化代數(shù)相同時(shí)，AGA的計(jì)算結(jié)果優(yōu)于SGA，并且未收斂次數(shù)也有明顯減少，表明AGA能夠有效加快收斂速度。
5.結(jié)論
本文建立了水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的自適應(yīng)遺傳算法模型，并將其用于黑河金盆水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度。與動(dòng)態(tài)規(guī)劃相比，遺傳算法能夠從多個(gè)初始點(diǎn)開(kāi)始尋優(yōu)，能有效的探測(cè)整個(gè)解空間，通過(guò)個(gè)體間的優(yōu)勝劣汰，因而能更有把握達(dá)到全局最優(yōu)或準(zhǔn)全局最優(yōu)；自適應(yīng)遺傳算法通過(guò)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，能更有效的反映群體的分散程度以及個(gè)體的優(yōu)劣性，從而能夠在保持群體多樣性的同時(shí)，加快算法的收斂速度。
ApplicationofAdaptiveGeneticAlgorithmstotheoptimaldispatchingofJinpenreservoir
FuYongfeng1ShenBing1LiZhilu1ZhangXiqian1
(1Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,
2HeadquartersofHeiheWaterDiversionProject,Xi’an,710061)
AbstractBasedontheanalysisofthecharacteristicsituationofJinpenreservoir,acomprehensiveoptimaloperationmodelisdevelopedwithconsiderationofitsmulti-objectiveandnonlinearfeatures.Themodelissolvedbythethreemethodsofdynamicprogram,thesimplegeneticalgorithmandtheadaptivegeneticalgorithm.Itisshowedthattheadaptivegeneticalgorithm,withthecharacterofitsparametercanbeadjustedadaptivelyaccordingtothedispersiondegreeofpopulationandthefitnessvalueofindividuals,hasthefastestconvergencevelocityandthebestresultcomparedtoothertwoalgorithms.
Keywords:optimaloperation；geneticalgorithms；dynamicprogram
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