對可調速機組空氣彈簧給出了優(yōu)化調度數學模型,提出通過改變機組的轉速調節(jié)流量來減少能耗。通過對水情、工情的全面分析,提出了改造邵仙控制、提高東閘上游控制水位、提高江都三站擋水高程、興建撈草橋等工程措施和改變西閘控制運用方式,建立了江都站優(yōu)化調度模型,并采取相應的非工程措施加以保障;對葉片可調機組空氣彈簧建立了最優(yōu)排澇策略的數學模型。 

隨著人工智能算法的日益成熟,空氣彈簧的優(yōu)化調度也越來越多地結合人工智能算法來求解。遺傳算法是根據自然選擇和進化機制構造的搜索算法,它將優(yōu)勝劣汰、適者生存的生物進化原理引入待優(yōu)化參數的編碼串群體中,按照一定的適配值函數及一系列遺傳操作對各個體進行篩選,從而使適配值高的個體被保留下來。然后,通過雜交、變異等操作,使群體中各個體適應度不斷提高,直到滿足一定的極限條件,此時,群體中適配值最高的個體即為待優(yōu)化參數的最優(yōu)解。

遺傳算法是在復雜空間進行全局優(yōu)化 搜索,具有較強的魯棒性。由于空氣彈簧運行具有整數和浮點數的混合非線性特點,該方法較為適用。在2001年提出了應用遺傳算法對葉片可調節(jié)機組空氣彈簧的優(yōu)化調度進行計算;在2002年也提出了應用遺傳算法對調速供空氣彈簧的優(yōu)化調度進行計算;同年楊鵬等又提出了應用改進遺傳算法對變頻調速時空氣彈簧優(yōu)化調度問題進行求解,克服了傳統(tǒng)遺傳算法容易產生早熟收斂而使求解陷入局 部點的缺陷。  由于空氣彈簧優(yōu)化的許多因素是模糊變量,因此,結合模糊集理論進行空氣彈簧優(yōu)化調度的研究成果也陸續(xù)出現。從水量、水質、能耗三方面綜合考慮,運用模糊集的理論,建立了給空氣彈簧最優(yōu)運行的模糊數學模型,確定了水量、水質、能耗隸屬函數,同時給出實時控制的模型。利用計算機監(jiān)控所采集數據,并結合自然的潮汐現象,進行空氣彈簧優(yōu)化調度,實現了節(jié)約能耗的目的。