DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 谱聚类算法 2.1. 谱聚类算法基本思想 近些年来基于图论方法的聚类算法取得了明显进展。用图论中的图划分准则改进聚类算法性能的问题，将图论和图形学结合在一起的方法用作聚类过程。基于图论方法的主要思想是：将数据集中的数据点当作是图的顶点，数据对象间的相似度用顶点间的连线来体现。当数据点处于同一个连通分支内且数据点之间的相似度比较高时，我们就把这些数据点看作同一个类，其他情况下都属于不同的类。通过图的连通性来体现基于图论方法的这种聚类方式，基于图论的方式我们应用最多的是谱聚类方法，例如SM算法、SLH算法、NJW算法等。 图论是谱聚类算法的理论来源，其聚类想法来自于谱图的划分，算法的主旨目标：把聚类问题转化为图论中的图分割问题来得到合理的聚类结果。将待聚类数据集中的每个数据点视为无向加权图 中相对应的顶点V，将无向图顶点与顶点之间的加权边组成集合，为 。 表示规定的某一相似性的度量根据不同的公式通过计算最终得到的数据点和数据点间的相似程度，W则表示由相似程度所组成的相似性矩阵。由于谱聚类划分准则一般分为2-way和k-way，根据使用的划分准则不同，将算法分为迭代谱和多路谱。算法的思路流程如下 [ 3 ] - [ 5 ] ： (1) 通过计算数据点和数据点之间权值的相似性度量，构建表示数据点相似性的相似性矩阵； (2) 通过计算相似性矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个最小特征值所对应的特征向量，并且用这些特征向量构建新的数据特征空间，然后按照一定的划分准则对新的数据空间进行划分，具体划分准则如下： 其一，对于 2-way的划分，将原始样本数据映射到一维空间(k = 1)中； 其二，对于 k-way的划分，将原始样本数据映射至到k维空间。 (3) 然后对特征向量空间中的特征向量进行聚类，聚类过程相应地也分为以下两种情况： 其一，对于2-way的划分，在一维空间中依据目标函数的最优化原则进行划分，然后在两个划分好的子图上进行迭代划分； 其二，对于k-way的划分，即利用 K-means、FCM、C-means等经典算法对新的数据点集进行聚类。 2.2. 基于流行距离的谱聚类算法 采用不同的相似性度量方法是区分谱聚类算法的一个重要步骤，在研究过程中学者们使用最多也最简单快捷的相似性度量是基于欧氏距离(Euclidean Distance)的。使用欧氏距离作为相似性测度在球形分布或规律分布的数据集上有良好的效果，但在非凸形状，或者分布未知的、更复杂的数据集上并没有发挥很好的作用。学者们想去寻求其他的相似性测度来应用于更复杂的数据集，所以想方设法去设计一个更具有弹性的相似性测度方法，而不是单纯基于传统欧式距离。 经过一系列理论研究和实验测试，本文将流行距离运用到一种传统谱聚类算法(NJW-SC)中，提出了一种基于流行距离的谱聚类算法。之后在人工数据集和真实数据集(UCI)上分别进行实验，并且将该算法同K-means聚类算法、传统谱聚类算法(NJW-SC)和模糊聚类算法(FCM)进行比较，观察实验结果。 2.2.1. 流行距离 实际生活中遇到的聚类问题，数据集分布是复杂甚至无序的。若只用欧氏距离计算，会使得这种相似性度量不能完全反映聚类全局一致性的特点。也就是说通过计算两点之间距离的欧氏距离只是在空间距离上看似最短，但未必是两点之间的最短最优距离，在进行聚类划分时会产生偏差。 由图1我们可以看出，我们期望下面的似“U”状的数据可以和中间似“O”形状的数据集可以完全分为两类。即仅仅通过肉眼观察的话，我们很容易会发现数据点a与e之间的相似度远大于数据点a与f之间的相似度。但在机器学习中，机器并没有大脑的多重分析思考能力，我们若只利用欧氏距离作为相似性测度的距离度量办法。根据欧氏距离公式计算的话，由于数据点a与e的欧氏距离大于数据点a与f的欧氏距离，这会使得数据点a与f划分为同一类别的概率远比数据点a与e划分为同一类别的概率要大得多，所以会增大错误划分的概率。在实际应用中采用欧氏距离虽然操作简单，但降低了划分的正确率，严重影响了聚类算法的性能。 我想着去尝试使用一种相似性度量，它能够反映聚类的全局一致性，期望新的相似性度量可以不仅仅依赖于直线距离，在不同的区域加上合适的权重，最终得到我们想要的结果。如图1，为了得到更完整的聚类效果，我们要尽可能使得位于同一流形上用更多较短边相连接得到的路径长度短于不同流行间直接相连的两点间距离的长度，如果还是不可以的话，在穿过不同流行距离的数据点间加上大一点的权重。反映在图1中也就是要使得多个短距离之和小于不同流行两点间的距离，即 。通过翻阅资料，我们引入流行距离。下面定义流行距离的一些概念： 定义1：流形上的线段长度： (1) 其中， 为 与 之间的欧氏距离， 为伸缩因子且有 。用伸缩因子 来调节两点间线段的长度，以期达到我们对长度的要求。 定义2：流行距离测度： 基于流形上的线段长度的公式，我们进一步定义了一个新的距离度量，因为它是位于同一流行和不同流行间的长度，所以我们将其称为流形距离。将数据点看作是一个加权无向图 的顶点V，用 来表示边的集合，即 就是反映在每一对数据点间流形上的线段长度。令 表示在图上一条连接点 与 的路径，其中边 。令 表示连接数据 与 所有路径的集合。则 与 之间的流形距离度量定义为： (2) 图1. 欧氏距离在体现全局一致性上的缺陷 其中， 表示的是两点间流形上的线段长度，即定义1中的公式(1)。将(1)带入到(2)中，可以得到： (3) 2.2.2. 基于流行距离的谱聚类算法流程 为了在复杂的数据集和非凸形状的数据集中获得更好的聚类结果，我在原有谱聚类算法(NJW-SC)的基础上提出了一种基于流行距离的谱聚类算法，将测度距离由欧式距离替换为流行距离。具体的实现流程如下： Input：n个数据点 ，聚类类别数k，伸缩因子 Output：数据点的划分 。 Step 1：通过用流行距离的相似性度量来构造相似度矩阵 ，其中流行距离的计算方法如公式(3)所示。 Step 2：构造拉普拉斯矩阵 (4) 其中D为对角度矩阵 (5) Step 3：求拉普拉斯矩阵L的前k个最大特征值所对应的特征向量 ，并且构造矩阵 ，其中 为列向量。 Step 4：单位化 的行向量，得到矩阵Y，其中 (6) Step 5：将上式得到矩阵中的每一行都可以看作是 空间中的任意一点，之后再利用K-means这样的经典聚类算法或者其它一些算法将矩阵的所有行聚成k类，也就是将初始数据集中所有数据点聚为k类。 Step 6：如果矩阵Y中的第i行在聚类过程中是属于第j类，那么将初始数据点中的点 x j 就划分到第j类，最终完成聚类的过程。
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user: 3. 实验及其分析 为了验证本文所提出的基于流行距离的聚类算法的聚类性能，我在此将该算法应用在4个人工数据集和7个真实UCI数据集的聚类问题上，并分析实验结果。同时加入对比试验，将我自己提出的算法(MDNJW)与K-means聚类算法、传统谱聚类算法(NJW-SC)和模糊聚类算法(FCM)进行比较，验证提出算法的可行性。 3.1. 对人工数据集聚类 我选取two-spiral2、smile、blobls and circle和 two_moons和4个人工数据样本来进行实验，并加入对比实验。如图2~图5是在4种聚类算法应用在4个不同人工数据集上得到的聚类结果。其中(a)是K-means聚类算法，(b)是传统谱聚类算法(NJW-SC)，(c)是模糊聚类算法(FCM)，(d)是我自己提出的算法(MDNJW)。 图2. 人工数据集two-spiral2的4种算法对比 图3. 人工数据集smile的4种算法对比 图4. 人工数据集blobls and circle的4种算法对比 图5. 人工数据集的two_moons 4种算法对比 从图2~图5中，我们明显可以看出对于各种不同数据结构的人工数据集，基于流行距离的谱聚类算法(即MDNJW)都能获得较好的聚类效果。 3.2. 对UCI数据集聚类 UCI数据集是一个用于机器学习的常用标准测试数据集，是University of California Irvine提出的真实数据集。在我自己的论文中，为了进一步考察我所提出来的算法是否优于之前的其他算法，所以再次在UCI数据集上进行聚类分析。表1列出我所选用的数据集以及数据特征。 之后对聚类的正确率进行评价，验证提出算法的可行性，我使用的是基于聚类簇的评价指标F-measure [ 6 ] - [ 8 ] 。对于聚类结果簇i和簇j的计算准确率P (Precision Rate)、召回率R (Recall Rate)和F-measure公式如下： (7) (8) (9) 上面三个式子中： 为簇i中所包含的数据样本数目；而 为簇j中所包含的数据样本数目； 表示一个错误的划分，本该属于簇j却被错划为簇i的数据样本数目。 公式(4)~(10)是对数据集进行聚类后最终所得到的结果，通过计算它最大F-measure的加权平均来评价该聚类算法的整个聚类结果。我们将该检测指标称为聚类结果的总体正确率F-measure，记为F： (10) 由于F是正确率的评价指标，故其取值范围是[0，1]，F值越大表明簇内越紧密，簇间分离度增大，正确率增高，聚类结果越完善。 图6是4种聚类算法在所选定的真实UCI数据集上的聚类效果F-measure的值(伸缩性参数ρ分别采用0.1；0.5；1；0.1；500；10；100)。 表2是4种聚类算法在所选定的7个UCI数据集上的聚类结果F-measure的比较。其中每一个算法在同一个数据集上的顺序依次是K-means聚类算法，传统谱聚类算法(NJW-SC)，模糊聚类算法(FCM)，我自己提出的算法(MDNJW)。 Table 1 The experiment selected data characteristics of the data se 数据集 样本个数 维数 类别数 Soybean 47 35 4 waveform 5000 21 3 Sonar_all_data 208 60 2 iris 150 4 3 glass 214 9 6 Libras_movement 360 89 15 zoo 101 16 7 表1. 实验选取的数据集的数据特征 Table 2 The value of F-measure on 7 data sets using 4 algorithm 数据集 K-means NJW-SC FCM MDNJW Soybean 0.67 0.79 0.78 0.82 waveform 0.53 0.51 0.54 0.56 Sonar­_all_data 0.57 0.55 0.56 0.67 iris 0.88 0.87 0.89 0.93 glass 0.53 0.54 0.55 0.57 Libras_movement 0.44 0.47 0.45 0.53 zoo 0.88 0.86 0.81 0.87 表2. 4种算法在7个数据集上的F-measure值 图6. 4种算法在7个数据集上的F-measure的比较 3.3. 鲁棒性分析 为了进一步分析4种算法的优劣，我尝试对四种算法的鲁棒性进行考察分析，根据参考文献 [ 9 ] 中提出的方法对上述四种算法在UCI数据集上的鲁棒性进行比较。具体如下公式： (11) 其中分子P m 是我们用某一算法获得的聚类正确率，分母是P k 是解决这个问题所有聚类算法得到的最大聚类正确率，我们用两数相除得到某一算法在某一数据集上的相对性能值。 用 来表示在某个数据集上能实现的最好聚类结果的算法，相对性能我们记作 ，那么其他算法在该数据集上的相对性能取值范围就为 。 的值越大，表示算法 在该数据集上的所有算法中的相对性能越好，聚类效果越好。我所进行的这种鲁棒性分析方法，不单纯是分析某一算法在某一数据集上的单独作用，而是将所有数据集在该算法上的相对性能之和。因此，用相对性能之和 来对这个算法的鲁棒性进行客观和量化评价， 总和(sum)值越大，这个算法就拥有更好的鲁棒性。4种聚类算法在UCI数据集上的鲁棒性比较和鲁棒性之和如表3。 从上表可以看出，除过在数据集zoo之外，基于流行距离的谱聚类算法(即MDNJW)都拥有最大的相对性能，理所应当它也获得了 总和最大的值， 第二大的值是传统的谱聚类算法(NJW-SC)。所以我提出的算法由于改进了传统的谱聚类算法容易局部最优的缺点，获得了好于传统谱聚类算法的鲁棒性。 图7展示了在7个UCI数据集上每一种算法相对性能的分布情况。在每一种算法中，相对性能的7个值堆叠起来，最终堆叠成的结果就是该算法的鲁棒性之和，可以一目了然的看到。可以看出我提出算法有更好的鲁棒性。
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user: 4. 基于流行距离的谱聚类算法在极光分类中的应用 4.1. 极光分类发展现状 极光图像的分类和特征提取研究是个交叉学科应用课题，起初极光图像的分类和特征提取研究，都 Table 3 The robust of the 4 algorithms on UCI data se 数据集 K-means NJW-SC FCM MDNJW Soybean 0.842 0.974 0.974 1.000 waveform 0.978 0.943 0.986 1.000 Sonar­_all_data 0.846 0.838 0.846 1.000 iris 0.953 0.939 0.961 1.000 glass 0.950 0.975 0.983 1.000 Libras_movement 0.845 0.909 0.872 1.000 zoo 1.000 0.966 0.910 0.989 sum 6.414 6.545 6.531 6.989 表3. 是4种算法在UCI数据集上的鲁棒性 图7. 4种算法在UCI数据集上的鲁棒性比较 是用眼睛先观察，再用手工完成标记和分类。之后，Carl Stormer通过对大量的极光数据分析在1955年提出了对极光图像分类的一种方法，即将所有的极光图像分为三大类，依次是无放射状的结构、有放射状的结构和火焰形状结构。之后所有学者的分类方法都是基于此。2004年学者Syrjäsuo和他的研究团队首次的将数字图像处理和机器视觉技术引入到了极光分类的研究领域，从此，自动的极光分类方法产生。自动的分类技术主要的目的就是利用极光图像的纹理特征对弧形极光，斑块型极光和欧米伽型极光进行自动分类。2009年，学者胡泽俊引入了形态学的概念，将极光图像分为了冕状形态极光和弧光状的极光两大类，然后对冕状的再进行细分，即热点冕状极光、辐射冕状极光和帷幔型的冕状三种极光。在我之后的论文中，就利用了学者们之前研究的方法对极光图像进行大致的分类。 4.2. 极光图片处理 在我所选用的图片集中，将极光大致划分为以下几类：分别是弧状极光(arc)、帷幔状极光(drapery)、热斑点状极光(hotspot)和射线状极光(radial)。 每一类的特点： 弧状(arc)，这种极光包含一个或多个极光弧，如图8(a)。 帷幔状(drapery)，射线结构明显，并且多层重叠排列，看起来平稳，分布广，如图8(b)。 热斑点状(hotspot)，极光结构较为复杂，既包含光纤结构也包含光斑，如图8(c)。 射线状(radial)，光线由中心向四周呈辐射发散状，射线结构由中心指向四周，如图8(d)。 由于极光图片较为多，所以我在四类中各选取了50张差异比较小的图片，一共200张组成一个全新的极光图片集，标号后待用。 4.3. 实验过程 4.3.1. 图片的特征提取 对得到的200幅图片进行特征提取，首先经过Radon变换，固定 的值求其在r方向上的均值方差。将 值在[0，179]变换得到180个均值方差值，通过最大值循环移位的方法将方差最大的值放在第一位。每幅图生成180个数，为1 × 180的矩阵，200幅图生成一个200 × 180的矩阵，生成我之后所要用的数据集。并在矩阵第一行上标注每张图片所属的类，待之后使用。 4.3.2. 实验结果 将特征提取后的数据集保存在一个矩阵中，其中矩阵的第一列是已知的该图片的分类类别，用F-measure为聚类结果的正确率做评价，并与传统谱聚类算法(NJW-SC)，模糊C均值聚类算法(FCM)进行比较，验证实验效果。表4是聚类结果的评价指标，其中第一行是伸缩性参数ρ的取值。 4.3.3. 加噪处理 在这部分中，为了验证所提出的方案的抗噪性能，在极光图像中加入两种常见的噪声，第一种是常见的高斯噪声，其均值为0，方差为0.01；第二种是采用密度为0.05的椒盐噪声。 高斯噪声是一种常见噪声，其概率密度函数满足高斯分布，例如随机变量z满足高斯分布，则高斯函数 图8. 极光图片的分类 Table 4 The comparison of F-measure value of the aurora image classification data sets using 3 algorithm 算法 0.1 1 10 100 1000 10，000 MDNJW / 0.3150 0.3900 0.3850 0.4050 0.4050 NJW 0.3150 0.4250 0.4600 0.4550 0.4550 / fcm 0.3650 表4. 3种算法在极光图像分类数据集上的F-measure值的比较 Table 5 The value of F-measure after adding noise using 2 algorithm 噪声 高斯噪声 椒盐噪声 MDNJW 0.3850 0.3700 NJW 0.4350 0.4150 表5. 2种算法在加噪后的F-measure值 (12) 在图像处理中，z表示的是图像的灰度值， 表示的是数学期望值， 表示的是方差。当z服从高斯分布的时候，落在 范围内的灰度值图像大概为70%，落在 范围内的大概有90%。 椒盐噪声：椒盐噪声其实也就是我们经常说的双脉冲噪声，此噪声在图像上的随机分布特别像胡椒和盐粉微粒，它一般产生或者出现在图像传感器，传输信道，图像的解码处理等这些步骤中。因为图像的切割，往往都会产生出椒盐噪声干扰。所以在下面的实验中加入密度为0.05的椒盐噪声来干扰预处理过的极光图像。 根据上面的实验结果发现在MDNJW和当NJW算法中，当ρ分别取1000和10时获得最好的聚类结果，所以我在ρ取1000和10时加入这两种噪声，得到的实验聚类结果的评价指标的F-measure如表5。 4.3.4. 结果分析 从上面所得出的实验数据看，谱聚类算法的结果好于K-means聚类算法，我所提出的算法相比于其他算法，获得了相对较为良好的聚类结果，验证了基于流行距离的谱聚类算法在极光分类中有一定的作用。但是无论是我所提出的算法还是其他经典算法，在极光分类中都没有获得特别好的聚类效果，远不如监督学习的聚类算法那么优异的分类效果，还有很大的改进空间。之后可以在两个方面继续努力，一个是特征提取；另一个是谱聚类算法的改进。 值的调节可以影响到谱聚类算法的聚类效果，在调试过程中对 值进行不断调整，以期得到更高正确率的聚类结果。
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user: 5. 结束语 由于基于欧式距离的谱聚类算法在非凸形状上容易陷入局部最优解，不能达到较好的聚类效果。为了提高聚类质量，将基于流行距离的相似性测度方法用在谱聚类算法中，在人工数据集和UCI真实数据集上得以应用，并将提出的方法与传统的三种算法进行比较。之后将所提出的方法应用在极光图像的分类中，虽然没有取得非常好的聚类效果，但提供了一种新思路和方法。在我提出的算法中也有待提高的方面，能够降低计算量的方法，如果能够在不伤害全局一致的情况下降低运算复杂度，找到其他的可以满足性能优越、代价又小的相似性测度。
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user: 摘 要 青蒿素是一种含有过氧基团的倍半萜内酯化合物，是目前已知的世界上最有效的疟疾治疗药物。青蒿素的主要来源是青蒿，因此青蒿中青蒿素的生物合成调控已成为研究的热点。文章综述了青蒿素生物合成的途径，重点介绍青蒿素生物合成途径中的关键酶。此外，文章还介绍了近年来青蒿素生物合成分子调控方面的研究进展，主要集中于如何有效提升青蒿素含量的方法从而有助于青蒿素的稳定供应。 关键词 :青蒿，青蒿素，生物合成，关键酶，分子调控
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user: 1. 引言 疟疾是一种经按蚊叮咬而感染疟原虫所引起的虫媒传染病，据报道全世界每年有2.2亿人口受疟疾威胁，并且约有66万人死于疟疾 [ 1 ] 。青蒿素是我国学者在20世纪70年代初从中药青蒿(Artemisia annua L.)中分离得到的抗疟有效单体，是一种含有过氧基团的倍半萜内酯化合物(见图1)，分子式为C 15 H 22 O 5 [ 2 ] 。青蒿素是一种与过去抗疟药作用方式完全不同的新结构类型药物，是所有抗虐药中起效最快、疗效最好、毒副作用最低的化合物，特别是对脑型疟疾及多抗药性疟疾的疗效更为显著。目前，联合国卫生组织推荐以青蒿素为基础的联合疗法(ACTs)为最有效的治疗疟疾的方法 [ 3 ] - [ 5 ] 。 目前青蒿素类药物的生产主要是从青蒿植株中提取，而青蒿植株中青蒿素的含量较低(约占干重的0.01%~1%)，使得青蒿素的市场供应能力受到了限制，导致青蒿素的价格昂贵，并且难以满足治疗病例对青蒿素的需求 [ 4 ] 。随着现代分子生物技术的发展，应用细胞工程、基因工程等技术手段提高青蒿素含量，以及采用合成生物学生产青蒿素逐渐成为人们研究的热点。因此，对青蒿素进行生物合成分子调控的研究，对提高青蒿素生物产量有着极为重要的作用。
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user: 2. 青蒿素的合成途径 为了提高青蒿中青蒿素的含量，国内外不断开展青蒿素生物合成学的研究，青蒿素的生物合成途径现在已十分清楚(见图2)。青蒿素生物合成途径属于类异戊二烯途径，有两条途径均可获得青蒿素的生物合成前体异戊烯基焦磷酸(isopentenyl phosphate， IPP)：质体中的异戊二烯途径(MEP途径)和细胞质中的甲羟戊酸途径(MVA途径)，然后IPP由法尼基焦磷酸合成酶(farnesyl diphosphate synthase， FPS)作用聚合生成法尼基焦磷酸(farnesyl diphosphate， FPP) [ 6 ] 。 图1. 青蒿素的化学结构 图2. 青蒿素的合成途径 青蒿素在青蒿分泌型腺毛的分泌细胞中合成，然后积累在分泌型腺毛的蜡质囊腔中 [ 7 ] [ 8 ] 。由FPP开始进入青蒿素合成特异的代谢途径，紫穗槐二烯合成酶(ADS)催化FPP生成紫穗槐二烯(amorpha-4，11- diene) [ 9 ] [ 10 ] ，ADS基因在青蒿腺毛中特异表达，是青蒿素生物合成的第一个关键酶基因 [ 9 ] [ 11 ] [ 12 ] 。随后，紫穗槐二烯经过一个细胞色素P450的水解酶紫穗槐二烯氧化酶(CYP71AV1)的作用水解为青蒿醇(artemisinic alcohol)并进一步氧化为青蒿醛(artemisinic aldehyde) [ 13 ] 。青蒿醛双键还原酶2 (DBR2) [ 14 ] 和醛脱氢酶1 (ALDH1) [ 15 ] 两步酶反应将青蒿醛先转化成二氢青蒿醛(dihydroartemisinic aldehyde)，然后生成青蒿素的最直接前体二氢青蒿酸(dihydroartemisinic acid， DHAA)。与此同时，CYP71AV1和ALDH1也会催化青蒿醛生成青蒿酸(artemisinic acid) [ 13 ] [ 15 ] 。目前研究报道发现，从DHAA到青蒿素(artemisinin)，以及青蒿酸到青蒿素B (arteannuin B)的转化是不需要酶的光氧化反应 [ 16 ] - [ 19 ] 。
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user: 3. 青蒿素生物合成途径的关键酶 在青蒿素合成途径探索的过程中，根据相关酶基因的克隆与功能鉴定，判定有几个关键酶的作用非常明显。目前，研究较多的关键酶有：HMG-CoA还原酶(HMGR)，1-脱氧木酮糖- 5-磷酸还原异构酶(DXR)，法呢基焦磷酸合酶(FPS)，紫穗槐二烯合成酶(ADS)，紫穗槐二烯氧化酶(CYP71AV1)，细胞色素P450还原酶(CPR)，青蒿醛双键还原酶(DBR2)和青蒿醛脱氢酶(ALDH1)。下面对这些参与青蒿素合成的关键酶作简单介绍。 3.1. 3-羟基-3-甲基戊二酰CoA还原酶(HMGR) HMGR催化HMG-CoA形成甲羟戊酸(MVA)，由于该酶促反应不可逆，所以HMGR被认为是MVA途径中的限速酶 [ 20 ] 。Chappell和Nable报道，在烟草悬浮细胞培养物中加入真菌诱导子会导致培养液中倍半萜类物质capsidiol的积累，同时也检测到HMGR瞬时峰值的出现 [ 21 ] 。Ram和Khan报道，HMGR酶活性将限制植物中青蒿素的合成和积累 [ 22 ] 。 3.2. 1-脱氧木酮糖- 5-磷酸还原异构酶(DXR) 在质体中，合成IPP的第一个关键步骤是通过DXR酶的作用生成MEP，据Graham等人构建的青蒿基因图谱，DXR基因与高水平青蒿素含量紧密相关 [ 3 ] [ 23 ] 。为了综合评价DXR基因在青蒿素生物合成的作用，使用CaMV 35S强启动子过表达DXR基因得到转基因植株，青蒿素含量比非转基因植株高1.21~2.35倍 [ 24 ] 。以上研究表明DXR基因对青蒿素生物合成具有调节作用。 3.3. 法呢基焦磷酸合酶(FPS) FPS是一种1，4-异戊二烯基转移酶，它催化异戊烯基二磷酸(isopentenyl diphosphate， IPP)和二甲基烯丙基二磷酸(dimethylallyl diphosphate， DMAPP)通过缩合作用形成牛儿基焦磷酸(Geranylgeranyl pyrophosphate， GPP)以及催化GPP和IPP缩合形成FPP。1996年青蒿的FPS基因被首次克隆 [ 21 ] ，该基因编码343个氨基酸，推测编码蛋白的分子量为39.42 kD，其氨基酸序列与拟南芥、白羽扁豆和玉米的同源性分别为76%、84%和72%；与鼠、人类的同源性分别为46%和45%，在多聚异戊二烯转移酶中普遍存在的两个保守区域同时也存在于青蒿的FPS基因中。在大肠杆菌中表达后，在体外能检测到FPS活性 [ 25 ] 。2000年Chen等在青蒿中过量表达FPS基因，转化植株中青蒿素的含量比对照高2~3倍 [ 26 ] 。 3.4. 紫穗槐二烯合成酶(ADS) ADS是青蒿素合成途径中另一个重要的酶，为倍半萜合酶，催化FPP形成青蒿素生物合成的倍半萜中间产物紫穗槐二烯 [ 12 ] 。1999年，Bouwmeester等首次从青蒿中分离到青蒿的ADS，随后，Mercke和Wallaart的研究小组先后从青蒿中克隆到ADS基因，并在大肠杆菌中表达。青蒿ADS基因的cDNA全长约2100 bp，编码区为1641 bp，推测编码546个氨基酸，编码蛋白的分子量为63.9 kD。Wallaart等将青蒿的ADS转入烟草(烟草不含内源倍半萜合酶)，结果表明，在烟草中能检测到该酶的表达活性 [ 10 ] 。 3.5. 紫穗槐二烯氧化酶(CYP71AV1)和细胞色素P450还原酶(CPR) CYP71AV1催化从紫穗槐二烯到青蒿酸的三步氧化反应。2006年，Teoh等人首先从青蒿中克隆该基因并进行功能验证。分析CYP71AV1基因在青蒿不同组织中的表达，结果表明它在腺毛中的表达量最高，其次在花蕾中有中等程度的表达，在根里面不表达 [ 13 ] 。从植物基因组表达序列标签数据库中检索到P450植物基因组表达序列标签，可以得到两种菊科作物——向日葵和生菜。用BLAST分析P450基因片段，可以证明青蒿中的CYP71AV1与向日葵和生菜的相比在氨基酸水平有惊人的同源性(85%~88%)，与其它菊科以外的植物家族的同源性低的多。表明CYP71AV1在菊科植物中是一种特异的P450氧化酶。因此，菊科植物中CYP71AV1为保守的倍半萜内酯合成酶中很好的研究对象。 CPR是CYP71AV1的氧化还原伴体。2006年，Ro等克隆到了CYP71AV1基因及其氧化还原伴体基因CPR，他们发现在只转化了CPR的酵母中没有检测到青蒿酸，但在CYP71AV1和CPR共表达的酵母中，控制半乳糖诱导的启动子，检测到的青蒿酸含量达(32 ± 13) mg/L，青蒿醇的含量不及青蒿酸的5%，且完全不生成青蒿醛。证明CYP71AV1与它的氧化还原伴侣CPR共表达时，能提高青蒿酸的产量 [ 27 ] 。 3.7. 青蒿醛双键还原酶(DBR2) DBR2是2008年由Zhang等人克隆得到。DBR2基因长为1245 bp，编码414氨基酸的蛋白质，分子质量为45.6 kD。DBR2在腺毛的表达量最高，特异性地作用于青蒿醛。将DBR2和青蒿素合成途径中ADS、CYP71AV1、CPR四个关键酶基因转化酵母，在酵母中检测出了二氢青蒿酸 [ 14 ] 。 3.8. 醛脱氢酶基因(ALDH1) 2009年，Teoh等从青蒿中克隆得到了一个醛脱氢酶基因，命名为ALDH1 [ 15 ] 。该基因编码区全长为1497 bp，编码498氨基酸，分子量为53.8 kD。ALDH1在青蒿中的表达方式和青蒿素在植物中的分布很相似。ALDH1能作用于青蒿醛和二氢青蒿醛，生成相应的青蒿酸和二氢青蒿酸。
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user: 5. 总结与展望 青蒿素是目前最有效的治疗疟疾药物，作为广谱性天然药物它具有极大的应用和市场潜力。由于无法满足青蒿素的长期稳定和大量的供应，科学家们通过各种方式试图提高其产量。青蒿素的生物合成是提高青蒿素产量的一个重点研究方向。青蒿作为青蒿素唯一的商业来源，人们试图通过基因工程途径来提高青蒿中青蒿素的含量，也取得了一定的成果。 近年来，青蒿素生物合成代谢途径已被解析，青蒿素生物合成的限速步骤和关键酶也被阐明。通过导入过量表达的限速酶基因或者抑制青蒿素合成途径中的分支途径，以及通过基因启动子上的作用元件调控基因的表达可以有效地提高青蒿素的合成。因此，基因工程手段将成为青蒿素代谢调控的新途径。同时还应加强生物反应器培养设备的研制，使青蒿素生物合成路线能适应工业化生产，提高青蒿素生产的能力来增加青蒿素的供给，为实现工业化生产的应用打下基础。
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user: 摘 要 经验单位线法是洪水模拟与预报中推求地面净雨汇流过程常用的方法之一。以丰乐河流域为研究区域，基于该流域1984年至2013年的降雨、径流和蒸发资料，选取了30场洪水，采用三水源新安江模型进行次洪的产流与分水源计算，以地面径流与壤中流作为直接径流，利用经验单位线法和线性水库法分别模拟直接径流和地下径流的汇流过程，通过合成直接径流与地下径流，构建了丰乐河流域洪水模拟模型。以新安江模型计算的14场率定洪水的径流深与实测径流深平均误差最小化为目标，采用遗传算法确定了新安江模型的参数。采用分析与试错相结合的方法推求了直接径流的汇流经验单位线。采用大洪水推求的单位线(980915场次)对30场洪水进行模拟，得14场率定洪水的径流深平均相对误差为7%、平均洪峰误差为8%、平均峰现误差为2.57 h，合格率分别为93%、93%和86%，平均确定性系数为0.91；16场检验洪水的径流深、洪峰和峰现的误差分别为8%、9%和3.38 h，合格率分别为88%、94%和88%，平均确定性系数为0.89。表明基于新安江模型与经验单位线所构建的模型可用于该流域的洪水预报，计算精度较高。采用基于大洪水推求的单位线进行中小洪水汇流计算时的精度较低，反之亦然。推求了相应于大、中小洪水的经验单位线对大、中小洪水分别进行汇流计算，可获得较高的模拟精度。建议在该流域根据形成次洪的降水量的大小，采用不同的经验单位线对洪水进行预报，以提高预报精度。 关键词 :洪水预报，经验单位线，新安江模型，遗传算法，丰乐河
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user: 1. 引言 新安江模型是洪水预报中常用的预报模型之一，其产流与分水源模块方法成熟，精度高 [ 1 ] 。新安江模型汇流模块因为流域的汇流存在较强非线性，且模块仍然是对流域的高度概化，尚难以直接建立模型的汇流参数与流域的自然地理特征参数间的物理关系，目前主要是通过建立两者之间的经验统计关系，以期待该关系在无资料地区的推广。经验单位线法属于黑箱模型，是在实际汇流计算中常用的简便易行且具有一定物理意义的方法 [ 2 ] 。使用经验单位线法进行汇流计算将简化汇流计算的步骤，降低预报模型使用难度，并达到较高精度，以满足基层水文预报工作者的工作需要。丰乐河流域地处江淮之间的中部，东临巢湖，西傍大别山，流经合肥市的肥西县、六安市的舒城县和金安区3个县区70余个乡镇，是巢湖的主要支流之一。其洪水预报的准确性将对流域内居民的人身财产安全和巢湖的防洪调度产生重要影响。该流域洪水预报所使用的经验单位线是上世纪90年代时推求的，由于20多年来流域水文条件的改变，该条单位线已难以满足预报精度要求。现收集到流域内1984年至2013年的时段(流域内7个雨量站测量的时段雨量步长均为6小时)降雨量、径流量和每日的蒸发量资料，用来推求新的经验单位线。共选取30场洪水，其中14场作为率定样本，16场作为检验样本。 目前单位线的研究集中于对纳西瞬时单位线 [ 3 ] 、地貌瞬时单位线 [ 4 ] 和分布式单位线 [ 5 ] 参数的推求 [ 6 ] [ 7 ] 、敏感性分析 [ 8 ] 和汇流路径计算 [ 9 ] 等方面，侧重于建立单位线的参数与流域的自然地理特征之间的关系，便于在无资料地区进行洪水汇流计算。在径流资料较丰富的流域，根据流域出口断面的流量过程和(通过产流模型)推求的净雨过程，直接推求时段单位线，是一种简便且具有一定物理意义的汇流计算方法。基于14场率定洪水资料，采用三水源新安江模型进行流域产流计算和水源划分，以计算的径流深和实测径流深的平均绝对误差最小化为目标，采用遗传算法确定模型的参数；并将地表径流和壤中流作为直接径流，采用经验单位线法将其汇流至流域出口，地下径流采用线性水库模拟，通过叠加直接径流的汇流过程和线性水库的出流，得流域出口断面的流量过程，构建丰乐河流域洪水预报模型，并对模型的模拟精度进行评定。
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user: 2. 预报模型组成 2.1. 流域平均雨量计算 基于DEM数据 [ 10 ] (来源于由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量的SRTM90m分辨率的原始高程数据，下载地址：http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp)，采用ArcGIS10.0软件水文模块 [ 11 ] 提取出所需流域面积边界图，并根据流域内雨量站点位置使用泰森多边形法分割区域，得计算流域面雨量时的各雨量站权重，流域平均雨量计算如下： (1) 式中：d i 为第i个雨量站权重；P i 为流域内第i个雨量站雨量，mm；n为流域雨量站个数。 2.2. 流域产流计算 使用三水源新安江模型 [ 12 ] 进行流域的产流与分水源计算，以新安江模型模拟计算的洪水径流深和实测径流深的平均绝对误差最小化为目标，采用遗传算法率定模型参数 [ 13 ] ： (2) 式中：f为率定洪水径流深的平均绝对误差，mm；n为率定洪水场次；R j 为次洪实测径流深，mm； 为洪水计算径流深，mm。 2.3. 流域汇流计算 2.3.1. 基流分割 实测流量的基流分割直接影响到径流量与洪峰流量的计算精度。通常采用目估法、直线切割法和退水曲线法 [ 14 ] 等方法进行基流的分割。根据不同的概念，对于基流的组成有很多种解释。这里采用线性水库法对基流进行模拟： (3) 式中：Q g ，t 为t时刻基流，m 3 /s；C Gd 为地下水时段消退系数，与日消退系数C G 之间有 ；R g ，t 为t时刻前的时段地下产流，mm；U为转换系数，U = F/(3.6Δt)(F为流域面积，km 2 ；Δt为单位线时段长，h)；n为地面径流过程历时T Q ；初始基流量Q g ，1 一般以长时间无降水后的实测初始流量表示。 2.3.2. 经验单位线推求 模型使用经验单位线法计算直接径流至流域出口的流量过程，而推求流域经验单位线的常用方法有试错法与分析法 [ 15 ] ，试错法通过不断调整初始单位线纵坐标的值来提高流量过程的确定性系最后得到流域经验单位线，但单位线的纵坐标初始值较难确定。分析法虽可通过公式快速推求出单位线纵坐标，但纵坐标值往往会出现负值和锯齿状的情况，不能直接使用 [ 16 ] 。为更为有效地推求出流域经验单位线，可结合两种方法的优点，即采用分析法计算出单位线初值，再采用经验试错法调整纵坐标提高确定性系数，最终得到流域经验单位线。 选取率定期内一场降雨时段少(如2或3个时段)、降雨量大并且降雨空间分布均匀的洪水，利用以下公式推算此场洪水的单位线纵坐标： (4) 式中：q t 为时段单位线纵坐标，m 3 /s；Q t 为实测流量，m 3 /s；R t 为实测径流深，mm。 利用式(4)求出的单位线纵坐标作为流域经验单位线的初值。经验单位线时段长T u 为地面径流过程历时T Q 与净雨历时T R 的差值加上一个时段。随后通过不断修改单位线纵坐标值，使率定样本的平均确定性系数尽可能提高，平均确定性系数为： (5) 式中： 为第i场洪水在t时刻的计算流量，m 3 /s；Q t ，i 为第i场洪水在t时刻的实测流量，m 3 /s； 为第i场洪水实测流量均值，m 3 /s；T Q ，i 为第i场洪水地面径流过程历时，Δt；n为率定洪水场次数。 因采用的时段单位线的净雨深为10 mm，所求单位线纵坐标值须利用下式修正： (6) 式中： 为修正前单位线纵坐标值，m 3 /s。T u 为经验单位线的总时长，Δt。
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user: 4. 结论 采用三水源新安江模型计算了流域产流和分水源，以新安江模型计算的洪水径流深和实测径流深的平均绝对误差最小化为目标，采用遗传算法确定了该模型的参数；并将地表径流和壤中流作为直接径流，采用经验单位线法将其汇流计算至流域出口，地下径流采用线性水库模拟，通过叠加直接径流的汇流过程和线性水库的出流，得流域出口断面的流量过程，构建了丰乐河流域洪水预报模型，用于该流域的洪水模拟和预报，得以下结论： 1) 基于三水源新安江模型和经验单位线法分别进行洪水的产流和汇流计算，构建丰乐河流域洪水预报模型是可行的。14场率定洪水的径流深平均相对误差为7%、平均洪峰误差为8%、平均峰现误差为2.57 h，合格率分别为93%、93%和86%，平均确定性系数为0.91；16场检验洪水的径流深、洪峰和峰现的误差分别为8%、9%和3.38 h，合格率分别为88%、94%和88%，平均确定性系数为0.89。 2) 采用基于大洪水推求的单位线进行中小洪水汇流计算时的精度较低，反之亦然。在丰乐河流域应根据降水量的不同推求出相应于大、中小洪水的经验单位线，进而可依据形成次洪的降水量的大小，采用不同的经验单位线对洪水进行预报，以提高预报精度。
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user: 摘 要 针对水火电力系统长期优化调度问题，将电网最优潮流和水火电站长期优化调度相结合，提出了考虑水电发电量最大、水电弃水量最少、火电煤耗最低以及全网网损最小的多目标水火电联合优化调度模型。该模型考虑了水电站水位约束、水电站流量约束、水量平衡约束、水火电源出力约束、潮流计算功率平衡约束以及电网安全约束，采用线性加权方法将多目标转化为单目标。以每月典型日负荷曲线为基础，将水电逐次切负荷与火电等微增率分配机组出力相结合，计算水火电出力分配、电网潮流及网损，最后采用遗传算法进行求解。通过IEEE-30节点系统模拟调度表明，本文所提方法能够有效减少水电弃水并显著降低系统总损耗，提高了电力系统的经济性，是一种可行的水火电长期联合优化调度方法。 关键词 :水火协调，梯级水电站优化调度，最优潮流，长期调度
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user: 1. 引言 我国水电资源主要集中在西南地区，随着近年来澜沧江、金沙江等特大流域水电站群的竣工投产，水电在整个西南地区电力系统的比重迅速攀升，给水火电优化调度带来了新的挑战。水火电长期优化调度能够为电网中、短期调度提供必要的参考，并在较长时间尺度上协调电网发电资源，对于减少富水电地区水电弃水、降低电网发输电成本、提高电网整体发电效益具有十分重要的意义。 水火电联合优化调度一直是电力调度领域研究的热点问题，经过几十年的研究，已经在我国得到了广泛的应用。单从梯级水电站优化调度的角度出发，以发电量最大、水库蓄能最大、弃水最小、保证出力最大等目标，建立了大量的单目标优化模型，提高了水电站调度效率 [ 1 ] - [ 3 ] ；从电网水火电协调优化调度的角度出发，国内外学者围绕着火电出力最小、火电煤耗最小、发电成本最低、水耗最低等单目标优化展开了大量研究，提高了水火电力系统的经济性 [ 4 ] - [ 7 ] 。在水火联合优化调度多目标模型研究中，文献 [ 8 ] 提出了提高水电上网电量且保证火电输出功率的多目标、多约束的动态短期调度模型，文献 [ 9 ] 提出了水电水耗价格系数、火电煤耗价格系数和环保价格系数的概念，并将多目标问题转化为单目标问题，文献 [ 10 ] 从购电成本和煤耗的角度，建立了基于内点法的水火协调模型。然而上述研究均未涉及到，使用优化方法解决多目标水电发电量、水电弃水、电网网损、火电煤耗的问题。 本文将电网最优潮流和水电站群优化调度相结合，考虑电网调度的经济性和节能性，采用水电发电量最大、水电弃水最小、火电煤耗最小以及全网网损最低为目标，建立了水火电长期联合优化调度多目标模型，引入水力约束、水火电出力约束及潮流节点电压上下限约束等，并将每月典型日出力分配嵌入长期调度，以此进行潮流计算、网损统计及电网安全校核，最后应用遗传算法对模型进行求解。以IEEE-30节点为实例的研究表明：本文提出的调度模型能够在发电量、弃水、网损和火电煤耗等目标中得到合理的方案，降低系统总损耗，保证调度方案经济节能的目标。
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user: 2. 数学模型 2.1. 目标函数 对于水火电力系统长期优化调度，不仅需要考虑电网安全，而且需要尽量减少水电弃水，并降低煤耗和网损，以提高电网发输电的可行性和经济型。因此，建立水电发电量最大 、水电弃水最小 、火电煤耗最少 和网损最低 的多目标调度模型。具体是： (1) 式中：m、M分别为水电站编号和水电站总数，n、N分别为火电站编号和火电站总数，t、T分别为长期调度时段编号和时段总数，本文以月作为长期调度时段，T = 12， 是第t个调度时段总小时数； (kW)、 (m 3 /s)分别为水电站m在t时段的平均出力和弃水流量； (t/h)为火电站n在t时段的平均煤耗； (kW)为t时段的平均网损， ， (kW)为根据典型日负荷进行水、火电负荷分配后通过潮流计算得到的全网第t个长期调度时段在第h个典型日时段的网损。 2.2. 约束条件 2.2.1. 电网约束 1) 功率平衡约束 (2) (3) 式中： 、 为典型日情况下各时段潮流计算中节点i的出力有功功率、无功功率， 、 是节点i的负荷有功功率、无功功率，N是节点总数， 、 、 分别是节点i、j的电压幅值和相角差， 、 是节点导纳矩阵第i行、第j列的实部和虚部。 2) 节点电压上下限约束 (4) 式中： 、 是节点i电压 的上下限。 2.2.2. 电源约束 1) 水电站水量平衡方程 (5) 式中： (m 3 )和 (m 3 )为水电站m在t时段末和t+1时段末的蓄水量， (m 3 /s)、 (m 3 /s)和 (m 3 /s)分别是水电站m在t时段的入库流量、发电流量和弃水流量。 2) 水电站发电流量约束 (6) 式中： 、 是水电站m第t个长期调度时段发电流量 的上下限。 3) 水电站出库流量约束 (7) 式中： 、 是水电站m第t个长期调度时段出库流量 (m 3 /s)的上下限， 。 4) 水电站水位约束 (8) 式中： 、 是水电站m第t个长期调度时段末水位 的上下限。 5) 水电站出力约束 (9) 式中： 、 是水电站m第t个长期调度时段平均出力 (kW)的上下限。 6) 水电站已知起始水位和调度末水位 ； (10) 式中： 、 、 、 分别是水电站m调度期的初水位、末水位和给定的初始水位、期望末水位。 7) 火电站出力约束 (11) 式中： 、 是火电站n在t时段平均出力 (kW)的上下限。
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user: 3. 求解方法 3.1. 典型日水火电出力分配 由于水火电长期优化调度难以精确考虑短期调度的影响 [ 11 ] ，本文选用每个长期调度时段中接近月平均负荷的某一天日负荷过程作为该长期调度时段的典型日负荷。为了让火电出力平稳，本文以水电站长期调度时段的平均出力作为典型日的水电站给定的平均出力，采用逐次切负荷方法进行水电负荷分配 [ 12 ] ，让水电尽量承担电网负荷峰值，剩余的负荷由火电承担，火电总出力按等微增率原则分配。水电逐次切负荷的方法是将各水电站按照负荷率由小到大排序，然后按照此顺序进行切负荷，单个水电站出力分配的计算过程是：1) 轮到某电站参与平衡时，计算系统剩余负荷过程和剩余负荷最大值，该电站的工作位置是剩余负荷最大值减去该电站的最高出力限制；2) 如果该电站日电量大于给定工作位置的电量，则抬高工作位置，反之则降低工作位置，工作位置以上的负荷由该电站承担；3) 不断重复第2)步，直至电站分配到的平均出力与给定的平均出力相等或电站的工作位置达到最低。 3.2. 火电机组最优分配处理 3.2.1. 火电机组煤耗特性 火电机组出力与煤耗呈现二次函数关系，单个火电机组煤耗量是： (12) 式中： 是火电机组k的煤耗，单位是t/h， 是火电机组k的出力(MW)， 、 、 是火电机组k的煤耗特性系数，煤耗特性系数由机组实验数据拟合所得。 3.2.2. 等微增率机组出力分配 在给定火电机组总出力的情况下，为了火电机组总煤耗最小，通常采用基于数学极值理论的等微增率法处理火电机组出力最优分配问题 [ 13 ] 。设有K台火电机组，由式(12)可知机组的二次函数煤耗特性，火电机组总煤耗F最小目标函数是： (13) 火电机组的总出力给定，对机组的煤耗特性函数求偏导，按照等微增率准则，微增率 相等，可得线性方程组： (14) 求解公式(14)，可得机组k的出力 是： (15) 3.3. 多目标函数预处理 对于多目标函数问题，有效的求解方法之一是将多目标问题单目标化。本文引入线性加权和的方法，权重是各个目标重要程度的体现，权重越高说明目标越重要，权重的选择将直接影响到优化结果。引入权重因子后，目标函数变为 ： (16) 其中， 是第i个归一化子目标函数，e是子目标总数，本文e = 4， 是权重系数， 。 由于各个子目标量纲不同，无法直接计算，将它们采用归一化处理，子目标弃水最小、煤耗最小和网损最小归一化的目标函数是： (17) 水电发电量最大归一化的目标函数是： (18) 其中， 和 分别是子目标函数 的极大值和极小值。 3.4. 模型求解 本文的水火电长期联合优化调度多目标模型，涉及到水电站群调度、水火协调以及电网潮流计算，求解相当复杂。遗传算法有寻优能力强、收敛速度快的优点。因此，本文将梯级水电站的水位组合作为染色体，采用十进制编码遗传算法进行求解。 具体计算步骤如下： 1) 初始化种群，对参与计算的各水电站的水位运行序列进行编码，设种群数为100，随机初始化种群，并设置当前进化代数g = 0； 2) 设置长期调度时段t = 0，总时段长度为T； 3) 根据典型日负荷分配方法，计算典型日水电站的出力分配，根据电力平衡计算火电总出力，采用等微增率法计算火电站出力分配； 4) 采用牛顿拉夫逊法进行潮流计算，并计算出典型日各时段的全网网损，设t = t + 1，若t < T，返回到第3)步，否则到第5)步； 5) 计算个体适应度，对违反约束条件的个体给予惩罚。如果满足终止条件，则计算结束，保存最优个体作为求解结果，否则到第6)步； 6) 选择运算是轮盘赌选择，个体的选择概率与其适应度大小成正比； 7) 采用算术交叉的方法进行交叉运算； 8) 变异运算，生成下一代种群。g = g + 1，返回第2)步。
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user: 4. 算例 如图1所示，本文在IEEE-30节点系统的基础上，系统基准容量取100 MVA。节点1是平衡节点，选用可调节的火电站；节点2、5、7、11是梯级水电站A、B、C、D，节点1、13处是火电站。电站A是多年调节电站，电站C是不完全年调节电站，B和D是季调节电站。A水库总库容145.57亿m 3 ，正常蓄水位1240 m，死水位1166 m，B水库总库容9.2亿m 3 ，正常蓄水位994 m，死水位988 m，C水库总库容9.42亿m 3 ，正常蓄水位899 m，死水位882 m，D水库总库容11.4亿m 3 ，正常蓄水位602 m，死水位591 m，入库流量数据采用频率为25%的丰水年的径流数据。本文长期调度时段是12个时段，时段长度是一个月，典型日负荷选取24个时段，时段长度为一小时。遗传算法种群数100个，交叉概率是0.8，变异概率是0.02，算法用Java实现。 计算结果如表1所示，方案一是水电常规调度结果，从表中数据可知，该方案水电发电量较低，系统煤耗和网损较大，水电弃水较多。方案二是单目标水电发电量最大模型的计算结果，在系统负荷给定的情况下，是火电发电量最小的方案，但是存在大量弃水，与梯级水电站实际调度不符。方案三是本文调度方案，梯级水电站年发电量532.01亿kWh，火电年发电量514.14亿kWh，弃水是83.56亿m 3 ，总煤耗1524.45万t，总网损21.05亿kWh，由于采用频率为25%的径流数据，来水较多，梯级水电站会有一定的合理弃水。从表中可知，相比于方案一，本文方案的水电发电量大幅提高，弃水、煤耗、网损等指标均大幅减小，相比于方案二，本文方案的水电发电量降低1.2%，但是弃水减小了18.79%，因此本文所提方案更具可行性；另外，本文所提方案得到的系统网损也比另外两种方案的网损要少，有效减少了清洁能源的浪费，达到了电力系统经济性的目标。 图2和图3是本文调度模型与水电发电量最大模型的梯级水电、火电的出力对比，相对于水电发电量最大模型，本文模型得到的水电在枯期稍稍加大出力，有助于枯水期电网调峰，汛期电量变化较小，弃水量大幅减小。图4是本文方案的水火电出力分配，水电在枯期总出力较少，完成抬高水位蓄能，在汛期水电的出力增大；火电出力稳定，在枯期承担主要出力，在汛期火电上网电量减小，充分实现了两种电源的互补，并有利于实现电网节能减排，更加符合实际调度。 表2是本文调度方案梯级水电站的流量表，本文的入库流量数据采用频率为25%的丰水年的径流数据，从结果可以看出，7~9月，汛期来水量很大，水电发电流量达到最大，总弃水量是83.56亿m 3 。弃水是实际水电调度中十分重要的一个考核指标，从表1可知，本文所提模型能够大幅减小弃水，与实际调度更加吻合。 Table 1 Scheme compariso 方案 水电发电量/亿kWh 火电发电量/亿kWh 水电弃水/亿m 3 总煤耗/万t 总网损/亿kWh 总负荷电量/亿kWh 方案一 501.33 514.14 132.87 1551.18 21.89 993.58 方案二 532.01 483.01 102.90 1521.25 21.44 993.58 方案三 525.61 489.02 83.56 1524.45 21.05 993.58 表1. 方案对比 Table 2 The flow of cascade hydropower stations in this pape 月份 水电站A 水电站B 水电站C 水电站D 入库 流量 m 3 /s 发电 流量m 3 /s 弃水m 3 /s 入库 流量m 3 /s 发电 流量m 3 /s 弃水m 3 /s 入库 流量m 3 /s 发电 流量m 3 /s 弃水m 3 /s 入库 流量m 3 /s 发电 流量m 3 /s 弃水m 3 /s 1 431.0 862.6 0.0 867.6 864.0 0.0 888.3 883.5 0.0 1059.7 1047.6 0.0 2 386.0 607.5 0.0 611.5 610.9 0.0 632.7 634.5 0.0 724.2 724.2 0.0 3 497.0 968.4 0.0 973.4 973.9 0.0 1001.9 1001.9 0.0 1125.0 1125.0 0.0 4 771.0 1354.2 0.0 1362.2 1361.7 0.0 1405.2 1408.6 0.0 1599.6 1601.0 0.0 5 1326.0 1731.2 0.0 1742.2 1775.0 0.0 1849.7 1952.6 0.0 2280.4 2279.1 0.0 6 1306.0 1951.4 0.0 1967.4 1980.9 0.0 2054.7 2084.8 0.0 2409.0 2527.1 0.0 7 3166.0 2202.0 123.9 2359.9 2123.0 191.1 2492.8 2085.0 270.8 3430.6 3327.8 8.1 8 3899.0 2202.0 146.7 2393.7 2123.0 272.2 2615.5 2085.0 535.4 4034.0 3327.8 711.3 9 3354.0 1970.9 321.5 2327.4 2123.0 203.3 2515.6 2085.0 425.5 3341.5 3327.8 13.7 10 1484.0 1313.9 0.0 1332.9 1333.4 0.0 1417.3 1417.3 0.0 1785.8 1761.0 0.0 11 915.0 1224.7 0.0 1234.7 1234.7 0.0 1286.4 1286.4 0.0 1516.7 1516.8 0.0 12 565.0 1148.8 0.0 1154.8 1157.9 0.0 1189.8 1194.7 0.0 1378.8 1390.8 0.0 表2. 本文调度方案梯级水电站流量表 图1. IEEE-30节点系统图 图2. 梯级水电站出力对比 图3. 火电出力对比 图4. 本文调度方案水火电出力分配
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user: 5. 结语 本文将电网最优潮流与水火电站经济调度运行相结合，在保证了电网潮流收敛的前提下，考虑水电站的弃水最小、网损最小和火电节能等目标，实现了电网水火电长期发电计划节能、稳定。以IEEE-30为基础的梯级水电站群、火电站系统为实例的研究结果表明，本文所提模型能够显著减小梯级水电站的弃水，降低电网输电损耗，提高电力系统经济性，为电网长期发电计划制作提供有效的方案。
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user: 摘 要 电网是水电站电力送出的必经途径，但在输送过程中不可避免地产生一定程度的电力损耗。以往研究大多集中在发电侧的水电站(群)发电量或发电效益最大，未能给予电力损耗充分的重视。因此，本文构建了考虑电网损耗的水电系统发电调度模型，以期实现水电最大化的消纳。同时，针对传统方法的早熟收敛缺陷，提出了耦合遗传算法和离散微分动态规划的离散微分遗传算法(DDGA)，并采用Fork/Join多核框架实现DDGA的并行求解，以求提高算法的搜索性能与求解效率。澜沧江流域梯级应用实例表明：所提模型与DDGA方法能够快速获得计及电网损耗的优化调度结果，有效提高电网水电消纳能力，具有较强的可行性及实用性。 关键词 :电网损耗，短期调度，水电系统，并行
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user: 1. 引言 水电系统作为我国大电力系统的重要组成部分，在其优化调度时必须考虑电网安全运行约束。然而，一方面，现有研究大多集中在水电站本身的相关约束 [ 1 ] - [ 4 ] ，而对电网运行方面的限制约束关注度不够，至多仅考虑了线路功率约束 [ 5 ] ，鲜有文献将电网损耗纳入模型中，这就导致水电调度计划很有可能无法满足电网潮流限制条件，既影响了电网的安全稳定运行，又无法充分有效消纳水电，造成大量的无益发电或弃水。因此，如何建立考虑电网损耗等相关约束的优化调度模型成为水库发电调度的研究重点之一。另一方面，由于水电站之间存在着复杂的水力、电力联系，水电系统需要处理复杂多变的约束条件，属于典型的离散、非凸和非线性优化问题，虽然模型求解方面已取得了较为丰硕的成果 [ 6 ] - [ 9 ] ，大致形成了数学规划方法和模拟仿真算法 [ 10 ] [ 11 ] 两类，但目前仍无统一标准的求解方法，通常需要根据具体问题探讨分析方法的适用性。因此，如何利用现有算法并充分利用现有的电脑软硬件资源，以提高水电系统短期调度模型的求解效率和结果准确性，就成为水利工作者一直以来关注的重点。 基于上述分析，本文首先以受电侧受电量最大为目标，利用均方根电流法计算网损，建立了考虑电网运行约束的水电系统短期优化调度模型；然后通过整合遗传算法与离散微分动态规划的优势，同时结合近年来蓬勃发展的多核并行计算技术，提出了并行离散微分遗传算法(Discrete Differential Genetic Algorithm， DDGA)对模型进行求解。澜沧江流域梯级水电站实际应用结果验证了所提模型与方法的合理性与可行性。