對可調速機組空氣彈簧給出了優化調度數學模型,提出通過改變機組的轉速調節流量來減少能耗。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,它將優勝劣汰、適者生存的生物進化原理引入待優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化參數的最優解。

遺傳算法是在復雜空間進行全局優化 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機組空氣彈簧的優化調度進行計算;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化調度問題進行求解,克服了傳統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化調度的研究成果也陸續出現。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。利用計算機監控所采集數據,并結合自然的潮汐現象,進行空氣彈簧優化調度,實現了節約能耗的目的。