对可调速机组空气弹簧给出了优化调度数学模型,提出通过改变机组的转速调节流量来减少能耗。通过对水情、工情的全面分析,提出了改造邵仙控制、提高东闸上游控制水位、提高江都三站挡水高程、兴建捞草桥等工程措施和改变西闸控制运用方式,建立了江都站优化调度模型,并采取相应的非工程措施加以保障;对叶片可调机组空气弹簧建立了最优排涝策略的数学模型。 

随着人工智能算法的日益成熟,空气弹簧的优化调度也越来越多地结合人工智能算法来求解。遗传算法是根据自然选择和进化机制构造的搜索算法,它将优胜劣汰、适者生存的生物进化原理引入待优化参数的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来。然后,通过杂交、变异等操作,使群体中各个体适应度不断提高,直到满足一定的极限条件,此时,群体中适配值最高的个体即为待优化参数的最优解。

遗传算法是在复杂空间进行全局优化 搜索,具有较强的鲁棒性。由于空气弹簧运行具有整数和浮点数的混合非线性特点,该方法较为适用。在2001年提出了应用遗传算法对叶片可调节机组空气弹簧的优化调度进行计算;在2002年也提出了应用遗传算法对调速供空气弹簧的优化调度进行计算;同年杨鹏等又提出了应用改进遗传算法对变频调速时空气弹簧优化调度问题进行求解,克服了传统遗传算法容易产生早熟收敛而使求解陷入局 部点的缺陷。  由于空气弹簧优化的许多因素是模糊变量,因此,结合模糊集理论进行空气弹簧优化调度的研究成果也陆续出现。从水量、水质、能耗三方面综合考虑,运用模糊集的理论,建立了给空气弹簧最优运行的模糊数学模型,确定了水量、水质、能耗隶属函数,同时给出实时控制的模型。利用计算机监控所采集数据,并结合自然的潮汐现象,进行空气弹簧优化调度,实现了节约能耗的目的。