بهینه‌سازی بهره‌برداری از سیستم چند مخزنه با استفاده از الگوریتم جستجوی موجودات همزیست مبتنی بر برازش- فاصله- توازن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت منابع آب، گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرمان، کرمان، ایران.

2 مهندسی آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرمان

3 استادیار ، گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرمان، کرمان، ایران.

چکیده

در چند دهه اخیر الگوریتم‌های فراابتکاری نقش مؤثری در مسائل مختلف مهندسی از جمله بهره‌برداری بهینه از مخازن داشته‌اند. به دلیل پیچیدگی مسائل مدیریت منابع آب و در نتیجه نیاز روزافزون به توسعه و رواج روش‌های مزبور، در پژوهش حاضر اقدام به مدل‌سازی بهره‌برداری بهینه از سیستم چند مخزنی با استفاده از روش جدید الگوریتم جستجوی موجودات همزیست مبتنی بر برازش- فاصله- توازن (FDB-SOS) گردید. برای این منظور سامانه آبی متشکل از سدهای بافت، صفارود و جیرفت واقع در حوضه آبریز هلیل رود، حدفاصل طول های جغرافیایی َ51-°56 تا  َ30-°61 درجه شرقی و عرض جغرافیایی  َ18-°26 تا  َ30-°29 درجه شمالی، به‌منظور تخصیص بهینه برای تأمین نیاز آبی سه منطقه، با اولویت تأمین نیاز آبی شرب، زیست‌محیطی، کشاورزی و صنعت در نظر گرفته‌شده است. به‌منظور بررسی کارایی الگوریتم جدید FDB-SOS، سیاست‌های بهره‌برداری از سامانه مزبور در دوره زمانی 223 ماهه (دوره 1398-1379) علاوه بر الگوریتم FDB-SOS، با الگوریتم‌های شناخته شده جستجوی هارمونی HS و رقابت استعماری ICA، مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان داد که سیاست بهره‌برداری حاصل از الگوریتم جدید FDB-SOS با تامین 23/87، 34/74 و 03/96 درصد از نیازهای پایین دست سدهای بافت، صفارود و جیرفت، در مقایسه با سیاست‌های حاصله از اعمال الگوریتم‌های HS و ICA از برتری برخوردار می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Optimization of Multi-Reservoir System Operation Using Symbiotic Organisms Search Algorithm Based on the Fitness-Distance-Balance

نویسندگان [English]

  • Aliakbar Rezaei-Estakhroueiyeh 1
  • Navid Jalalkamali 2
  • Mehdi Momeniroghabadi 3
1 Ph. D. Candidate in Water Resources Management, Department of Civil Engineering, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran.
2 Faculty member, Water Engineering, Islamic Azad University Kerman Branch
3 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran.
چکیده [English]

In recent decades, metaheuristic algorithms have been successfully applied in various aspects of water resource engineering and management issues, especially in reservoirs' optimal operation. In this paper, a new method based on Symbiotic Organisms Search using the Fitness-Distance-Balance (FDB-SOS) algorithm has been developed for modeling optimal operation of complex multi reservoir system Baft, Safarood, and Jiroft reservoirs of Halilrood basin situated at latitude 56◦51ʹ-61◦30ʹ N and longitude 26◦18ʹ-29◦30ʹ E. The system consists of 3 different agricultural irrigation demands allocation with environmental prioritize in the long-term (from 2000 to 2019) approach. The developed model was used to solve the complex multi-reservoir system operating Halilrood basin. The new FDB-SOS algorithm results were compared with other developed evolutionary algorithms, including Harmony Search Algorithm (HS) and Imperialist competitive algorithm (ICA). Results showed the new FDB-SOS algorithm’s sustainability index was obtained 87.23, 74.34, and 96.03 percent of downstream demands for Baft, Safarood, and Jiroft reservoirs. The finding revealed that the new FDB-SOS algorithm was the superior algorithm in optimal operation of the multi-reservoir system.

کلیدواژه‌ها [English]

  • FDB-SOS Algorithm
  • Optimal Operation
  • Halilrood Basin
  • Metaheuristic algorithms
Akbarifard S, Qaderi K, Aliannejad M (2015) Optimal Operation of a Multi-Reservoir System Using Water Cycle Algorithm (WCA) and Gravitational Search Algorithm (GSA) (Case study: Gorganrood Basin). Journal of Dam and Hydroelectric Powerplant 2(5):37-49 (In Persian)
Akbarifard, S., Sharifi, M. (2018). Optimization Operation of Karkheh River Basin Multi-Reservoirs System Operation by using Symbiotic Organisms Search (SOS) Algorithm. Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 19(72), 69-86. (In Persian)
Akbarifard, S., Sharifi, M., Radmanesh, F. (2018). Optimal Operation of Multi-Reservoir System Using Symbiotic Organisms Search Algorithm. Iran-Water Resources Research, 14(2), 269-273. (In Persian)
Atashpaz-Gargari, E., & Lucas, C. (2007). Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In 2007 IEEE congress on evolutionary computation (pp. 4661-4667). Ieee
Cheng MY, Prayogo D (2014) Symbiotic Organisms Search: A new metaheuristic optimization algorithm. Journal of Computers & Structures 139: 98-112.
Esat V, Hall MJ (1994) Water resources system optimization using genetic algorithm. Hydro informatics 94:225-231
Eberhart R, Kennedy J (1995) A new optimizer using particle swarm theory. In Micro Machine and Human Science, Proceedings of the Sixth International Symposium on (pp. 39-43) IEEE
Fallah-Mehdipour E, Bozorg-Haddad O (2013) Optimization of Multipurpose Reservoir Operation with Application Particle Swarm Optimization Algorithm. Journal of Water and Wastewater 23(4):97-105 (In Persian
Geem, Z. W. (2009). Optimal design of water distribution networks using harmony search (p. 112). Lap Lambert Academic Pub.‏
Hashimoto T, Stedinger JR, Loucks DP (1982) Reliability, resilience, and vulnerability criteria for water resource system performance evaluation. Water Resources Research 18(1):14-20
Holland J (1975) Adaptation in Natural and Artificial System. University of Michigan Press.
Kahraman, H. T., Aras, S., & Gedikli, E. (2020). Fitness-distance balance (FDB): A new selection method for meta-heuristic search algorithms. Knowledge-Based Systems, 190, 105169.‏
 
 
Qaderi K, Arab D, Teshnehlab M, Ghazagh A (2010) Intelligent Operation Modeling of Reservoirs Using Group Method of Data Handling (GMDH). Journal of Iran-Water Resources Research 6(3):55-67 (In Persian)
Nourani V, Abolvaset N, Salehi K (2012) A hybrid Goal Programming method and Adaptive Neural-Fuzzy Inference System for Optimal Operation of a Multi-Objective Two-Reservoir System. Journal of Iran-Water Resources Research 8(2):1-11 (In Persian)
.‏
Labadie J W (2004) optimal operation of multi-reservoir systems: State of the art review. Journal of Water Resources Planning and Management 130(2): 93-111
Madadi, M. R., Akbarifard, S., & Qaderi, K. (2020). Performance Evaluation of Improved Symbiotic Organism Search Algorithm for Estimation of Solute Transport in Rivers. Water Resources Management, 1-12.‏
Sethi R, Pandey BK, Krishan R, Khare D, Nayak PC (2015) Performance evaluation and hydrological trend detection of a reservoir under climate change condition. Modeling Earth Systems and Environment 1(4):33-43
Panda A, Pani, S (2016) A Symbiotic Organism Search algorithm with Adaptive Penalty Function to solve multi-objective constrained optimization problems. Applied Soft Computing 46:344–360
 
Tran DH, Cheng MY, Prayogo D (2015) A novel Multiple Objective Symbiotic Organisms Search (MOSOS) for time–cost–labor utilization tradeoff problem. Knowledge-Based Systems 94:132–145
Tejani G, Savsani V, Patel V (2016) Adaptive symbiotic organisms search (SOS) algorithm for structural design optimization. Journal of Computational Design and Engineering 3(3):226–249
 Sandoval-Solis S, McKinney DC, Loucks DP (2011) Sustainability index for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management 137(5):381-390
Simonovic S P (1992) Closing gap between theory and practice. Water Resources Planning and Management 118(3):262-280
Wardlaw R and Sharif M (1999). Evaluation of genetic algorithms for optimal reservoir system Operation. Water Resources Planning and Management 125(1):25-33
Yeh W G (1985) Reservoir management and operation models: A State-of-the-art review. Water Resources Research 21(12):1797-1818