一、多水库系统发电最优调度研究（论文文献综述）
孔波[1]（2021）在《大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究》文中进行了进一步梳理引汉济渭工程的修建是为了缓解随着社会经济快速发展,陕西关中地区面临的严重的缺水问题,工程将汉江水跨流域调至渭河关中平原,届时将形成外调水、当地地表水和地下水多水源联合调配的格局。其中,跨流域多水源的径流规律分析、水资源优化调配是该工程亟待解决的关键问题。因此,本论研究了引汉济渭跨流域调水的径流规律、水资源优化调度与合理配置模型,取得的主要研究成果如下:（1）阐明了汉江和渭河主要水库、水文站的多年平均径流量的周期性、趋势性、变异性特征,揭示了研究区的径流演变规律,结果表明:两个流域的径流都存在周期性变化,都呈现减小趋势,都存在变异;（2）采用Copula联合分布函数,揭示了汉江、渭河流域径流的丰枯遭遇规律,结果表明:两个流域丰枯同步的概率皆大于丰枯异步的概率,不利于调水,经过一致性修正,发现变异后两个流域丰枯同步的概率减小,丰枯异步的概率增大,径流变异对调水有利;基于层次交集、最小平方逼近和权重平均等综合方法,选取了跨流域典型年,选取的丰水年、偏丰水年、平水年、偏枯水年、枯水年分别为:1983年、1992年、2008年、1997 年、1971 年;（3）建立了泵站-水库-电站群多目标优化调度模型,采用自迭代法和改进布谷鸟算法求解模型,获得了调水量、发电量、耗电量多目标的最优解集曲线和非劣解集,揭示了调水、发电与泵站耗能之间博弈关系,结果表明:总调水量满足多年平均调水量15亿m3的要求,电站的多年平均发电量大于泵站的多年平均耗电量;（4）考虑多水源、多用户建立并求解了引汉济渭水资源优化配置模型,破解了跨流域调水过程中多水源、多用户的配置难题,结果表明:调水工程建成后,受水区的生活用水和生态用水基本满足,但二产、三产缺水程度相对较大,尤其是三产,中水回用可以有效的满足生态用水。
吴月秋[2]（2021）在《梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究》文中研究表明水是生命之源,是人类赖以生存和发展不可缺少的重要的物质资源,随着全球气候变化及人类活动的影响,可供利用的水资源日益匮乏,如何高效合理利用水资源已成为国内外普遍关注的问题。因此,综合考虑多种不确定性因素的影响,在满足防洪、发电、供水、航运等多种综合利用目标需求条件下,开展梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究,寻求变化环境下的多目标优化调度方案,对于流域水资源高效利用和防灾减灾具有重大现实意义。对于这一涉及多个学科的复杂的系统工程问题,本文基于水文学、水力学、经济学、数学及计算机等,在梯级水库群优化调度算法、多目标优化调度方案决策、入库径流不确定性与风险分析等方面进行了深入探究,取得的主要成果如下:（1）改进和声搜索算法及其在梯级水库群优化调度中的应用。为了解决和声搜索算法的初始和声记忆库分布不均及易陷入局部最优的缺陷,采用均匀设计的方法生成初始和声记忆库以增加其多样性和有效性,引入混沌序列来改善算法的全局搜索能力,提出了改进的和声搜索算法,并将其应用于梯级水库群发电优化调度模型的求解。通过与和声搜索算法、动态规划算法对比分析,验证了改进和声搜索算法的优越性,为梯级水库群发电优化调度模型求解提供了一条可行的途径。（2）基于边际转换率的水库多目标优化调度方案决策研究。为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的产品转换曲线和等收入线获取最大效益的原理,将边际转换率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点。算例分析结果表明,模型方法不仅可以得到确定性来水条件下防洪和发电效益的最佳均衡点,而且还能得到考虑入库径流过程预报误差时的发电最大蓄水位的动态控制区域,为合理确定中小洪水时的起调水位和洪水的资源化提供了一定的理论参考。（3）基于改进VIKOR模型的来流不确定下水库多目标优化调度方案决策研究。针对传统水库多目标优化调度方案决策时往往忽略入库径流不确定性影响的不足,一方面对评价指标选用区间数,此区间数的上下限为以考虑入库径流预报误差下的模拟入库径流为输入时优化计算得到的最大和最小值;另一方面在采用博弈论集合模型对基于序关系分析法的主观权重和Critic法的客观权重进行组合赋权的基础上,对VIKOR模型进行改进以提高评价指标权重的可信度和合理性。并通过实例分析验证了模型和方法的合理性和实用性,为入库径流不确定下水库多目标调度方案决策提供了一种新途径。（4）考虑多元入库径流预报误差的梯级水库群短期发电调度风险分析。针对大型水库群短期联合发电调度风险分析时,下级水库入流不仅要考虑上级各水库入库径流预报误差的影响还要考虑区间入流预报误差的影响,而不同预报时刻的径流预报误差也有相关性的这一多元且相关的问题,在分析各预见时刻误差分布特点的基础上,采用t-Copula对多元径流预报误差函数进行联合拟合,建立了多个预见时刻的入库径流过程预报误差随机模型,对基于预报误差的预报径流过程进行随机模拟,进而对梯级水库群短期发电调度的风险进行相关分析。并通过实例验证了本文提出方法的可行性和有效性,本研究对梯级水库群短期发电调度具有一定的参考价值。
陈思雨[3]（2021）在《长江上游梯级水库联合调度风险利益补偿机制研究》文中提出水库群在水资源管理和调控中发挥着关键作用,随着流域梯级水能资源的开发,水库群的合理运行是提升流域综合效益,实现水资源可持续利用的重要手段。而在联合调度过程中水库间由于调蓄作用不同会产生风险补偿效益,如何对风险补偿效益进行合理分摊则关系到水库联合运行的稳定性,因此需要系统研究水库群风险利益补偿机制,平衡水库之间的利益关系。本文以长江上游水库群为研究对象,基于各相关水文站1956～2011年的旬径流资料,通过水库群风险利益补偿机制、水库群发电优化调度及水库群风险补偿分析三方面对水库风险利益补偿问题进行研究,研究成果如下:水库群风险利益补偿机制研究,从风险利益补偿的理论基础、补偿原则、补偿内容及实施框架四部分构建风险利益补偿机制,通过水资源价值理论及经济外部性理论阐述水库补偿效益的产生,并根据水库实际运行情况提出“按劳分配”、“利益共享”、“谁受益,谁补偿”、“协商参与”、“激励相容”以及“风险分摊”六个分摊原则。在此基础上从风险补偿主、客体判别标准及权责义务界定、风险补偿标准核算、补偿实施方式及补偿实施相关政策建议四部分构建风险利益补偿效益实施框架。水库群发电优化调度研究,采用熵权法对长江上游干支流代表性水库群进行筛选,将优化发电量作为调度目标建立水库群联合调度数学规划模型,采用GAMS（General Algebraic Modeling System）软件进行求解,得到各水库在单独运行、子梯级联合运行和水库群联合运行发电量优化结果。结果表明,子梯级和水库群联合运行方案下水库群理论发电量相比单独运行分别增长43.8亿kW·h和101.24亿kW·h,多年平均弃水量分别减少154.44亿m3和446.65亿m3。此外,通过对比GAMS多种内置求解器,DICOPT（Discrete and Continuous OPTimizer）在水库发电优化模型的求解更为稳定,寻优能力更强。水库群风险补偿分析研究,提出基于改进Shapley值的梯级子联盟-单库两阶段风险补偿计算方法,设计不同蓄水起始时段以及发电破坏情形,分析水库群风险补偿比例的变化情况。在各蓄水方案中,水库群风险补偿比例较为稳定,补偿主要集中在边际贡献及规模较大的水库,其余水库分摊比例较小;在发电破坏情形中,单库分摊时子联盟成员的补偿分摊比例主要随着调度风险变化;梯级子联盟分摊时上游水库的风险补偿比例与发电破坏严重程度基本呈同趋势变化,下游水库的风险补偿比例受边际贡献及调度风险的影响而出现不稳定波动。
李宁宁[4]（2021）在《基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究》文中指出我国水能资源蕴藏量十分丰富,但季节间水资源分布差异显着。水库是一种挖掘水能资源潜力,有效缓解地区水资源分布不均衡的工程措施,可将流域的径流资源存蓄起来,以保障枯水期水资源供给。但是,水库汛期往往承担着艰巨的防洪任务,需要将运行水位控制在防洪限制水位以下,这与水库以水头、水量为基础的发电、供水等需求形成矛盾冲突。随着全球气候变暖,各流域气象水文条件发生显着改变,伴随着调度技术、风险分析能力及应急处置机制日趋完善,规划阶段设计的汛限水位已无法满足现阶段综合利用要求。在防洪风险可控的条件下,适当抬高汛期运行水位,对于提高水库综合利用效益、实现水能资源高效利用具有重要现实意义。本文以金沙江流域溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,基于统计学、管理学、运筹学、控制论等理论,综合运用黑箱模型、大数据、智能算法、前景理论等方法,以梯级水库汛期运行水位动态控制为研究背景,围绕防洪和发电两个目标,构建了以径流分析及预报为基础,基于“空间风险分摊”的梯级水库联合运行水位动态控制域推求模型,进一步分析了梯级水库水位动态控制组合方案的防洪风险和发电效益,并通过多目标群决策模型进行方案优选,实现了预报-调度-风险效益分析-决策的系统性结合,旨在于风险可控的条件下提高梯级水库汛期发电效益,完善梯级水库汛期运行水位控制理论和方法,为水库平稳安全运行提供技术支撑。主要取得了如下成果:（1）基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报模型。首先综合运用MK检验、RS检验等方法对溪洛渡历史入库径流序列进行了变化趋势分析;针对现有径流预报未能考虑到径流序列特征的不足,提出了一种基于径流序列特征聚类的径流划分方法,通过K-means聚类方法将历史径流划分为丰、平、枯三种典型类别,根据待预报径流特征,以相应类别的前期径流序列作为预报因子,通过MIC法筛选出相关性强的预报因子作为BP人工神经网络的输入,可以改善神经网络输入侧的条件,提高中长期径流预报精度。（2）基于空间风险分摊思想的梯级水库汛期运行水位动态控制模型。在分析溪洛渡-向家坝梯级汛期运行水位抬高的可行性的前提下,针对梯级水库异步蓄水可能造成系统风险发生时间提前的问题,提出了“等比例蓄水”原则来优化梯级水库防洪库容分配方式,以降低系统风险;在溪洛渡-向家坝调洪规则的基础上考虑“等比例蓄水”原则,推求出了两库汛期联合运行水位动态控制域,从而制订出梯级水库汛期运行水位组合方案,并开展不同水位组合方案的防洪风险分析,为实现洪水资源化利用奠定基础。（3）基于改进电子搜索算法的梯级水库联合优化调度模型。以溪洛渡-向家坝汛期不同水位组合方案为约束条件,建立了两库联合发电优化调度模型;针对电子搜索算法在求解梯级水库优化调度问题时存在搜索空间越限和搜索效率不高的问题,提出可行域内搜索策略以保证每次迭代的个体都是可行解,并采用参数自适应方法以提高算法前期全局搜索速度和后期的局部搜索能力;将改进电子搜索算法与其他算法对比,验证了算法在求解效率方面的优越性;将其应用于溪洛渡-向家坝联合发电优化调度模型的求解,从而优化年内水量分配过程,争取更高的发电效益。（4）基于累积前景理论的专家群体满意度最大群决策模型。建立了基于风险-效益指标的溪洛渡-向家坝汛期运行水位方案决策指标体系;采用组合赋权优化方法以获得兼顾指标排序度和重要度的指标权重;通过累积前景理论获得贴近实际决策心理的个人决策结果,在此基础上根据专家满意度最大原则建立群决策模型,求解出与所有参与决策的专家个人决策结果最贴切的方案作为群决策结果。优选出的方案权衡了风险和效益,可以为实现水资源高效利用提供参考。
郭锐[5]（2021）在《水电站群调度规则两阶段聚合分解方法研究》文中研究表明水电是支撑我国实现能源转型及节能减排目标的重要清洁可再生能源。随着我国水电事业的高速发展,已在水能资源富集的西南地区建成多个大规模梯级水电站群,进一步挖掘梯级间的补偿调节能力以提高整个水电系统的效益已成为需要解决的关键问题。通过水电站群长期优化调度推求调度规则以指导水电系统实际运行,可以帮助决策者在已知当前时段水文信息的条件下做出合理的决策以获得长时期稳定的效益,具有重大意义。然而,由于来水不确定性,梯级水电站之间紧密的水力、电力联系以及庞大的系统规模,使得大规模水电系统的调度规则的推求极为困难。本文针对大规模水电系统调度规则的求解问题,以我国西南地区澜沧江、红水河及乌江三个流域梯级电站群构成的大规模水电系统为背景,推求指导大规模水电系统的调度规则。本文研究有助于优化水能资源利用方式,提升电网经济效益。主要研究以下内容:（1）为充分发挥流域间水电站群的补偿调节能力,推求系统调度规则以指导实际运行,采用一种聚合抽样随机动态规划方法进行求解。该方法在使用历史来水场景显式的描述来水不确定性的同时,将梯级电站聚合成单个电站,采用梯级蓄能作为状态变量,大幅降低计算维度以克服多维抽样随机动态规划面临的维数灾问题。将其应用于我国西南大规模水电系统,结果表明该方法能较快求出满意的解,所求得的调度规则还有进一步优化的空间,可以作为模拟优化算法良好的初始解。（2）由于大规模水电系统水库调度的复杂性,维数问题限制了常规抽样随机动态规划算法在大型水电系统中的应用,而传统的模拟优化方法在大多数情况下只能获得局部最优解。提出了一种新颖的求解大型水电系统调度规则的两阶段算法。在第一阶段,利用前述聚合抽样随机动态规划算法快速生成初始解。第二阶段采用多轮遗传算法求解模拟优化模型。该组合方法可以在不增加太多求解时间的情况下提高解的质量。将该方法应用于我国西南大规模水电系统的运行,验证了该方法的有效性和实用性。
马伟杰[6]（2021）在《宝鸡峡灌区水库优化调度研究》文中研究说明气候变化及高强度人类活动干扰了渭河流域正常的水文循环过程,径流出现变异且径流量减少,影响了水资源的持续开发利用。加之灌区缺少合理的水库联合调度规则,灌区用水矛盾突出,灌溉年保证率偏低,河道生态用水遭到破坏。因此,开展灌区水库调度研究,对缓解灌区用水矛盾、指导灌区调度运行具有极为重要的意义。本文以宝鸡峡灌区水库水电站系统为研究对象,构建林家村水库多目标优化调度模型,探讨水库多目标竞争机制;依据拟定的林家村水库与灌区聚合水库联合供水规则,构建出灌区水库联合调度模型,验证其规则的合理性,并求得相应的水库调度图,旨在为灌区的科学管理与运行提供理论支撑。本文主要研究结论如下:（1）构建了基于熵理论的年径流序列变异点诊断模型。基于近似熵、样本熵、二维熵、模糊熵方法及滑动窗口技术,构建径流序列变异点诊断模型,分析径流序列的滑动熵值;借助林家村、魏家堡水文站径流序列熵值曲线分析径流序列的动力学结构特征,诊断识别径流序列的变异点;结果表明林家村站径流序列变异点发生在1971年、1993年,魏家堡站径流序列变异点发生在在1968年、1993年;采用滑动t检验和Brown-Forsythe检验方法,验证了熵理论诊断模型研究结果的可靠性。（2）计算灌区需水量。依据灌区1987～2017年的种植数据、气象资料等,采用参考作物需水量的方法估算灌区逐月灌溉需水量;采用Tennant法、90%保证率法等水文学法估算林家村断面河道生态流量过程。（3）构建了渠首林家村水库多目标调度模型。基于林家村水库的供水目标,建立了灌溉-发电-生态的多目标调度模型,选取灌溉效益最大、发电量最大、生态溢缺水量最小作为目标函数,采用NSGA-Ⅱ算法求解,获得了丰、平、枯水年的调度非劣解集,结果表明:不同水平年的pareto前沿基本分布在一个较光滑的空间曲面上,表明各目标之间竞争关系良好;将pareto散点图进行二维投影,分析调度目标两两之间的竞争关系,得出:对于丰水年和平水年,当生态溢缺水量一定时,随着发电效益的增加灌溉效益呈下降趋势;当发电效益一定时,随着灌溉效益的增加生态溢缺水量呈增加的趋势。对于枯水年,随着灌溉效益的增加,生态溢缺水量呈减少的趋势,发电效益呈先增加后减少的趋势;当灌溉效益一定时,发电效益与生态溢缺水量之间的竞争关系增强,即随着发电效益的增加,生态溢缺水量值也增加。（4）构建了灌区“两库-两电站”联合优化调度模型。以灌区复杂水库水电站系统为研究对象,对灌区五座渠库结合水库进行聚合处理,拟定林家村水库与聚合水库的联合供水规则,建立“两库-两电站”的联合调度模型,采用PSO算法求解,并进行水库供水调度风险评价,将优化结果与常规调度结果进行比较。结果表明:本文制定的调度规则较合理,采用本文的调度方式能将灌区多年平均年灌溉缺水量从0.3674亿m3减少至0.3255亿m3,灌溉年保证率从56.67%提高到66.67%,灌区电站系统发电量增加约100万k Wh;水库供水风险评估结果显示出优化调度的可靠性、恢复性、脆弱性等风险指标均优于常规调度。综合分析表明本文制定的联合调度规则比常规调度规则更优。
梁小青[7]（2020）在《梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究》文中认为为缓解化石能源短缺、大气污染、温室效应等问题,我国高度重视和积极推进水电等具有清洁、可再生、储量丰富、分布范围广等特点的绿色能源的发展。水库一直是进行防洪减灾、水力发电、水资源供给等社会活动的重要组成部分,随着近些年我国各大流域梯级水库群的逐渐建成,且受全球极端气候变化的影响,防洪、发电、供水等各部门之间的关系越发复杂,因此,开展不确定性条件下的水库优化调度管理工作,寻求更为实用的优化调度方案成为水利和电力部门亟待解决的重要课题。本文沿着“减少不确定性—量化不确定性—考虑不确定性的调度风险估计一不确定多属性决策”的思路,运用数理统计、风险分析、运筹学、Copula函数等理论方法,重点针对洪水非一致性分析、入库径流过程预报误差模拟、调度风险估计、多属性决策等方面进行了深入研究,取得的主要成果如下:（1）基于Copula函数的非一致性洪水多变量联合分析。针对传统洪水频率分析未考虑洪水非一致性的问题,基于P-Ⅲ混合分布和Von Mises分布,分别建立了洪量变量的P-Ⅲ混合分布和洪量发生时间变量的Von Mises分布;在此基础上,应用Copula函数建立了洪量变量和洪量发生时间变量的联合分布。以锦屏一级入库洪水的非一致性分析为例,通过计算联合超越概率分布、条件超越概率密度等验证了这一方法的可行性与有效性。（2）入库径流过程预报误差随机模型及其应用。为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型良好的自适应性,能更准确地描述单一预见时刻入库径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型。以锦屏一级水库日入库径流过程预报误差的模拟为例,对多个预见时刻的入库径流预报误差进行了随机模拟,验证了模型的可行性与有效性。（3）考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电调度风险估计。以包含两个水库的梯级系统为例,对历史入库径流过程预报误差分类,定义了不确定性概率并将其作为调度决策的效益型指标之一,建立了考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电优化调度模型,通过优化算法进行求解得到最优调度过程;基于入库径流过程预报误差随机模拟的思想,得到未来可能来流过程,然后进行仿真调度,得到风险指标估计值。与按入库径流预报值制作的调度方案相比,模型将入库径流预报误差考虑在内更符合实际。（4）基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用。针对区间数决策中如何减少决策信息损失以提高决策结果准确性以及区间数排序难的问题,利用马田系统中正交试验次数少、获取信息量大以及马氏距离能较好反映指标间相关性的双重优势对灰熵法进行改进,并将改进的灰熵法与马田系统相耦合,提出了基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型。将模型分别应用于潘口水库多目标优化调度方案优选和三峡梯级水库防洪优化调度方案优选,并与其他方法的决策结果进行了对比分析,验证了模型的优越性。
乔英[8]（2020）在《梯级水库群多目标优化调度研究》文中认为我国是水资源相对缺乏的国度,据统计,人均拥有水资源量仅有2100立方米,只有全球人均水平的28%。另一方面,我国的水资源分布十分不均衡,在北方广大地区普遍缺水严重。随着经济和社会的发展,人们对水资源的需求量不断提出更高要求。鉴于此,如何对水资源进行优化调度,实现水资源的充分利用,是经理管理中的重大研究课题。水资源调度问题必须兼顾不同区域的经济运行、环境保护、人民生活等问题。由于这种调度问题考虑的因素越来越多,所以智能优化算法成为解决此类调度问题最为流行的新兴技术手段,并不断得到深入细致的研究和更广泛的应用。构建科学合理的水资源联合调度方法,对于提高水能资源的利用效率,充分发挥水资源在经济社会发展与节能减排中的优势,具有非常重要的意义。本文以梯级水库群调度运行现状为背景,结合水资源优化配置理论和效益均衡多目标优化方法,深入研究了梯级水库群优化运行建模理论,以及模型求解算法,提出的研究思路和方法可以对提高梯级水库群水资源利用率、为流域用水的水质水量提供理论支撑。论文的主要内容和创新性成果如下:（1）基于梯级水库群多目标粒子群算法的构建。针对粒子群算法在解决多目标、多约束、多阶段等复杂非线性问题中存在的算法收敛性速度慢、容易陷入局部最优、求解时间长等问题,对其惯性权重进行改进,实现全局和局部搜索能力间的均衡,改进了多目标粒子群优化算法（MQPSO）。并利用国际常用的ZDT、DTLZ系列函数,从稳定性、收敛效果、计算速度和求解结果等方面对改进的算法进行合理性与可行性检验。再针对电力经济调度中多目标优化算法的建模及其应用的例子,证明MQPSO算法可有效的对经济调度问题进行优化,为智能算法在解决生产生活中的实际问题提供了重要参考。（2）考虑水量的梯级水库群多目标优化调度研究,对水库群进行了联合优化调度测算,确定了水库群优化供水方案。为了验证多目标优化算法的有效性及实用性,按实际调度规则对洪汝河流域水库群进行了实证模拟,并用提出的MQPSO算法进行了求解。案例结果表明与实际调度规则相比,自适应算法、改进算子的算法和改进的分步算法的总供水量在模拟的基础上都有所提高,表明了在库群联合运行调度中不同优化算法的供水方案在模拟方案的基础上都有一定的改善,为水库群优化调度问题的求解开辟了一条新途径。（3）考虑水质的梯级水库群优化调度研究。考虑梯级水库群生态环境需水要求和水量水质因素,利用Copula函数将变量联合累积分布函数和变量边缘累积分布函数连接起来,建立面源排放量模型、点源排放容量模型,以洪汝河水库群为例,根据洪汝河流域相关资料,根据洪汝河流域相关资料,以化学需氧量（COD）表征水量水质调度污染指标,在洪汝河流域各个控制断面的水质为Ⅲ类作为目标值,得到洪汝河流域水量水质联合调度方案。用提出的MQPSO算法对其进行了系统研究,提高了水质的达标率,充分发挥了水资源的潜在功效,为流域水环境的改善奠定基础。（4）考虑丰水期发电的梯级水库群优化调度研究。针对流域性水库群水电站水库调度图的应用效果不佳的问题,提出了一种考虑流域性水库群水电站年内不同时期出力差异性的分期调度图,并用提出的MQPSO进行求解。该方法能够明确划分水库群的水文年,丰水期和枯水期。初步实证研究表明:提出的分期调度图要明显优于常规调度图,并且能够有效发挥洪汝河流域水电站的效益空间,为水库群的优化调度管理及规划给出了新的思路。本文就梯级水库群的多目标调度问题进行了研究,结合提出的MQPSO算法,分别对考虑水量的梯级水库群多目标优化调度、考虑水质的梯级水库群多目标优化调度研究和考虑丰水期发电的梯级水库群多目标优化调度进行了研究,并对其模型及算法进行了洪汝河流域梯级水库群的实证模拟,有效的证明了算法和模型的适应性和灵活性。推进了梯级水库群的优化调度的技术水平,为实践中的优化调度问题提供了新的有效的理论与方法。
龙瑞昊[9]（2020）在《考虑径流不确定性的澜沧江中下游水库群优化调度研究》文中提出水能资源是一种清洁可再生的能源,利用水能发电可以有效降低对生态环境造成的破坏,水能资源开发的同时,对于发电、防洪、灌溉、航运、供水等也具有显着的效益。本文以澜沧江中下游小湾-景洪坝段为研究对象,首先采用改进的遗传算法对以发电量为目标的水库群优化调度模型求解;其次通过Copula函数和吉布斯抽样模拟历史径流,采用马尔可夫链构建相邻月之间的转移矩阵;采用数理统计的方法分析出入库流量的区间范围,构建随机性水库优化调度模型;最后提取随机动态规划调度规则。本文的研究内容和成果如下:（1）采用统计分配、Kendal秩次检验法、R/S等方法分析研究区域的径流规律,结果表明大朝山及以下水库的入库径流有显着递减趋势,澜沧江中下游功果桥-橄榄坝水电站区间来水径流均无变异,径流序列一致性结果可靠。（2）以小湾-景洪水电站坝段为研究对象,基于改进的遗传算法构建并求解以梯级发电量最大为目标函数的水库群优化调度模型,从典型年及长系列的优化结果分析水库群优化调度的发电量。（3）采用四种常见的单变量分布函数拟合月径流密度概率曲线,基于Copula函数拟合优选各月最优分布,结合Gibbs抽样的原理对相邻月之间的最优Copula函数进行条件函数转换,随机生成大量的月径流,通过相关性系数检验径流可靠性。（4）针对来水不确定性,基于Copula函数模拟的月径流,采用马尔科夫链与转移矩阵方法描述入库径流的传递概率,构建以发电量为目标的随机动态规划模型,求解小湾电站的调度规则,以历史动态规划及确定性动态规划进行对比分析,采用SDP-GA嵌套模型探究不确定性随机规划调度对水库群调度的影响。
李瑛[10]（2020）在《基于引嘉济汉—引汉济渭的复杂跨流域调水工程协同调度研究》文中提出跨流域调水是解决区域水资源短缺,维持社会经济可持续发展、改善自然生态环境的一项重大战略举措。随着世界人口的不断增长、经济社会的快速发展,跨流域调水工程的规模急剧扩大。特别是存在多个水源,并且水源之间存在多重嵌套关系时,其运行调度极为复杂。因此,研究多水源嵌套的复杂跨流域调水工程的运行调度问题,对于进一步挖掘工程潜力和效益,拓展复杂水资源系统调度理论,具有重要的理论意义和应用价值。本文针对引嘉济汉-引汉济渭跨流域调水工程初期和正常运行期的调度问题,在分析嘉陵江与汉江径流丰枯遭遇规律的基础上,考虑有/没有引嘉济汉新水源两种情况,建立并求解引汉济渭工程初期和正常运行期的泵站-水库-电站协同运行调度模型,制定初期和正常运行期黄金峡、三河口水库联合供水优化调度方案与规则,研究了初期和正常运行期三河口多年调节水库年末消落水位规律,研究成果可为最大限度发挥跨流域调水工程的综合效益,以及指导工程实际运行管理提供参考。论文取得的主要研究成果如下:（1）采用不均匀系数法、极值比法、累积距平法、MK趋势检验法、重标极差法及Copula函数法,揭示了嘉陵江与汉江径流的时空变化特征及丰枯遭遇规律。（2）不考虑引嘉济汉调水,建立了跨流域调水工程初期运行的泵站-水库-电站协同调度模拟模型,并采用自迭代模拟算法求解该模型,模拟了 4个调度方案。结果表明:在长委的调水过程严格约束下,改变年内的调水约束,方案1-3难以满足多年平均15亿m3调水量的工程设计要求;调水潜力最大方案4的调水量为20.54亿m3,满足了多年平均调水15亿m3的要求。但这是一种理想工况,对国家南水北调中线工程影响较大,同时也说明引汉济渭跨流域调水工程具有较大的调水潜力。（3）考虑引嘉济汉调水,分别以时段平均缺水率最小和调水量最大为目标,构建泵站-水库-电站协同优化调度模型,并采用改进布谷鸟算法对模型进行求解。通过比较分析两个模型,推荐调水量最大模型结果,即引嘉济汉在调水40m3/s以上即可满足对引汉济渭的补水要求;在严格按长委调水过程约束下,可保证多年平均调水15亿m3、供水量保证率96%、最小供水度73%,满足工程运行设计要求。（4）基于水库长系列优化调度策略,绘制黄金峡与三河口水库联合运行调度图;建立了人工神经网络模型,训练了神经网络结构,提取了水库优化调度规则,揭示了水库优化调度规律,可直接调用该网络结构模型进行水库调度。（5）采用逐步回归方法,筛选了影响多年调节水库年末消落水位的主要因子,建立了初期和正常运行期三河口水库年末消落水位控制方程,阐明了三河口水库的年末水位消落规律。结果表明,三河口水库当年入库水量和供水量的回归系数都远大于其它因子,是控制三河口水库年末消落水位的主导因子。（6）提出了跨流域调水工程泵站-水库-电站协同优化调度的不确定性分析思路、框架和方法,采用拉丁超立方采样、Pearson-Ⅲ型分布和模拟退火算法,生成了 10000年径流序列,揭示径流不确定性对水库优化调度结果的影响。结果表明:工程在未来运行中受到径流来水不确定性的影响较大,导致工程的各项指标也存在较大的不确定性;通过多水源协同优化调度之后可以显着地降低径流不确定性对工程运行的影响。
二、多水库系统发电最优调度研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多水库系统发电最优调度研究（论文提纲范文）
（1）大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库优化调度研究进展 |
| 1.2.2 水资源配置研究进展 |
| 1.2.3 跨流域水资源调配研究面临的问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 汉江流域概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 河流水系 |
| 2.1.3 水资源量 |
| 2.1.4 降水蒸发 |
| 2.2 渭河流域概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 河流水系 |
| 2.2.3 水资源量 |
| 2.2.4 降水蒸发 |
| 2.3 调水工程基本资料 |
| 3 跨流域径流演变特征及丰枯遭遇分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 径流特征分析方法法 |
| 3.1.2 丰枯遭遇分析方法 |
| 3.2 径流演变特征分析 |
| 3.2.1 汉江径流的演变特征分析 |
| 3.2.2 渭河径流的演变特征分析 |
| 3.3 径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.1 汉江流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.2 渭河流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.3 渭河与汉江流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 跨流域典型年选择研究 |
| 4.1 典型年选择方法 |
| 4.1.1 层次交集法 |
| 4.1.2 最小平方逼近法 |
| 4.1.3 基于熵权的权重平均法 |
| 4.2 层次交集法选择典型年 |
| 4.3 最小平方逼近法选择典型年 |
| 4.4 基于熵权的权重平均法选择典型年 |
| 4.5 推荐典型年 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 泵站-水库-电站群多目标优化调度研究 |
| 5.1 研究思路 |
| 5.2 模拟调度 |
| 5.2.1 调度节点图 |
| 5.2.2 模拟调度模型 |
| 5.2.3 模型求解方法 |
| 5.2.4 调度结果分析 |
| 5.2.5 典型年的调水结果分析 |
| 5.3 泵站-水库-电站群联合调度 |
| 5.3.1 多目标优化调度模型 |
| 5.3.2 模型求解方法 |
| 5.3.3 调度结果分析 |
| 5.3.4 典型年的调水结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 受水区水资源的多目标优化配置研究 |
| 6.1 供需水预测 |
| 6.1.1 需水预测 |
| 6.1.2 供水预测 |
| 6.1.3 供需平衡分析 |
| 6.2 多目标优化配置模型 |
| 6.2.1 模型构建思路 |
| 6.2.2 单水源配置模型 |
| 6.2.3 单水源配置模型求解 |
| 6.2.4 多水源配置模型 |
| 6.2.5 多水源配置模型求解 |
| 6.3 水资源合理配置成果分析 |
| 6.3.1 配置成果 |
| 6.3.2 配置结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 多目标优化调配方案评价研究 |
| 7.1 评价方法 |
| 7.1.1 单层次模糊优选模型 |
| 7.1.2 多层次模糊优选模型 |
| 7.1.3 层次分析法确定权重 |
| 7.2 调度方案评价 |
| 7.2.1 评价指标体系构建 |
| 7.2.2 调度方案评价 |
| 7.3 配置方案评价 |
| 7.3.1 评价指标体系构建 |
| 7.3.2 水量配置方案评价 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库优化调度方法 |
| 1.2.2 多目标调度方案决策 |
| 1.2.3 水库调度风险分析 |
| 1.3 目前存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 改进和声搜索算法及在梯级水库群优化调度中的应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 改进的和声搜索算法 |
| 2.2.1 和声搜索算法 |
| 2.2.2 基于均匀设计生成初始解 |
| 2.2.3 基于混沌生成机制的全局搜索 |
| 2.2.4 IHSA的计算步骤 |
| 2.3 基于IHSA的梯级水库群发电优化调度 |
| 2.3.1 梯级水库群中长期发电优化调度模型 |
| 2.3.2 模型的求解 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 梯级水库群概况 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于边际转换率的水库多目标优化调度方案决策研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水库多目标优化调度模型及求解 |
| 3.2.1 目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.2.3 模型的求解 |
| 3.3 基于边际转换率的多目标调度方案决策 |
| 3.3.1 边际转换率法 |
| 3.3.2 确定性来水条件下水库多目标优化调度方案的决策 |
| 3.3.3 考虑来水不确定性条件下水库多目标优化调度方案的决策 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 确定性来水条件下防洪和发电效益分析 |
| 3.4.2 考虑径流预报误差的防洪和发电效益关系分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 入库径流不确定下水库多目标优化调度方案决策研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于区间数的改进VIKOR模型 |
| 4.2.1 基于区间数的评价指标的确定 |
| 4.2.2 基于博弈组合赋权法的VIKOR模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 入库径流不确定下多目标优化调度方案的决策分析 |
| 4.3.2 实际径流过程下多目标优化调度方案的决策分析 |
| 4.3.3 结果的合理性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 考虑多元入库径流预报误差的梯级水库群短期发电调度风险分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于入库径流预报误差的多元径流过程的随机模拟 |
| 5.2.1 多元入库径流预报误差 |
| 5.2.2 多元径流预报误差联合分布函数 |
| 5.2.3 多元入库径流过程的随机模拟 |
| 5.3 梯级水库群短期发电调度风险分析 |
| 5.3.1 模型建立及求解 |
| 5.3.2 发电调度风险指标 |
| 5.3.3 发电调度风险估计 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 各预报时刻误差特性 |
| 5.4.2 联合分布函数的分析 |
| 5.4.3 两种拟合方法的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）长江上游梯级水库联合调度风险利益补偿机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库群优化调度 |
| 1.2.2 水库补偿效益分摊 |
| 1.2.3 风险利益补偿机制 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 水库群风险利益补偿机制 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 水库风险利益补偿理论基础 |
| 2.2.1 水资源价值理论 |
| 2.2.2 经济外部性理论 |
| 2.3 水库风险利益补偿原则 |
| 2.4 水库风险利益补偿内容 |
| 2.5 水库风险利益补偿实施框架 |
| 2.5.1 风险补偿主、客体及权责义务界定 |
| 2.5.2 风险补偿标准核算 |
| 2.5.3 风险利益补偿实施方式 |
| 2.5.4 风险利益补偿实施相关政策建议 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 水库群发电优化调度 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 发电优化调度模型 |
| 3.2.1 水库重要程度分析 |
| 3.2.2 发电优化调度模型 |
| 3.3 发电调度模型求解 |
| 3.3.1 GAMS软件介绍 |
| 3.3.2 基于GAMS的水库群发电优化建模 |
| 3.4 实例应用 |
| 3.4.1 研究区概况 |
| 3.4.2 水库重要程度分析 |
| 3.4.3 优化调度计算结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 水库群风险补偿分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 水库群补偿效益分摊方法 |
| 4.2.1 补偿效益分摊前提条件 |
| 4.2.2 Shapley值法 |
| 4.2.3 聚合降维原则 |
| 4.3 风险补偿过程中水库群调度风险分析 |
| 4.3.1 水库调度风险指标体系 |
| 4.3.2 水库发电优化调度风险分析 |
| 4.4 基于改进SHAPLEY值的风险补偿计算方法 |
| 4.5 实例应用 |
| 4.5.1 不同蓄水方案下水库群风险补偿分析 |
| 4.5.2 考虑发电破坏情形下的风险补偿分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 各水库各年发电优化调度结果 |
| 附录B 水库水位变化过程线 |
| 附录C 发电破坏情形下梯级子联盟风险补偿比例变化图 |
| 附录D 发电破坏情形下单库风险补偿比例及调度风险变化图 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中长期径流预报 |
| 1.2.2 汛期运行水位动态控制 |
| 1.2.3 梯级水库联合优化调度 |
| 1.2.4 多目标决策 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 溪洛渡径流特性分析及中长期径流预报模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区域概况 |
| 2.3 径流特性分析 |
| 2.3.1 径流年内分配 |
| 2.3.2 径流年际变化 |
| 2.4 基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报 |
| 2.4.1 基于K-means聚类法的径流划分 |
| 2.4.2 基于MIC的预报因子筛选方法 |
| 2.4.3 基于BP人工神经网络的中长期径流预报模型 |
| 2.5 实例应用 |
| 2.5.1 径流丰平枯划分及代表年选取 |
| 2.5.2 预报因子筛选 |
| 2.5.3 中长期径流预报 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 溪洛渡-向家坝汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区域概况 |
| 3.3 基于空间风险分摊思想的梯级水库蓄洪规则 |
| 3.3.1 梯级水库联合防洪调度“等比例蓄水”原则 |
| 3.3.2 防洪调度结果分析 |
| 3.4 梯级水库汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.4.1 溪-向汛期运行水位动态控制可行性分析 |
| 3.4.2 梯级水库汛期联合运行水位动态控制域 |
| 3.5 实例应用 |
| 3.5.1 动态控制域下限 |
| 3.5.2 动态控制域上限 |
| 3.5.3 考虑洪水发生时间预报误差的水位动态控制风险分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 IESA及其在梯级水库发电优化调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进电子搜索算法 |
| 4.2.1 电子搜索算法 |
| 4.2.2 可行域内搜索策略 |
| 4.2.3 逐步收敛的参数自适应方法 |
| 4.2.4 算法步骤 |
| 4.3 梯级水库联合发电优化调度模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算法性能分析 |
| 4.5 实例应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于专家群体最大满意度原则的群决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 组合赋权优化方法 |
| 5.4 基于累积前景理论的个人决策 |
| 5.4.1 决策矩阵归一化处理 |
| 5.4.2 价值函数和概率权重函数 |
| 5.4.3 综合前景价值 |
| 5.5 基于专家满意度最大原则的群决策模型 |
| 5.5.1 专家满意度最大原则 |
| 5.5.2 EMGDM构建步骤 |
| 5.6 实例应用 |
| 5.6.1 决策矩阵建立 |
| 5.6.2 指标权重计算 |
| 5.6.3 个人决策 |
| 5.6.4 群决策 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）水电站群调度规则两阶段聚合分解方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水电系统调度规则推求方法 |
| 1.2.1 直接优化求解 |
| 1.2.2 预定义规则形式 |
| 1.2.3 从优化结果中推求调度规则 |
| 1.3 本文主要研究内容及框架 |
| 2 工程背景 |
| 2.1 流域概况 |
| 2.1.1 红水河流域 |
| 2.1.2 澜沧江流域 |
| 2.1.3 乌江流域 |
| 2.2 电站资料 |
| 2.2.1 红水河梯级 |
| 2.2.2 澜沧江梯级 |
| 2.2.3 乌江梯级 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 聚合水库抽样随机动态规划推求水电站群调度规则 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 抽样随机动态规划(SSDP)模型 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 目标函数 |
| 3.2.3 约束条件 |
| 3.2.4 模型求解 |
| 3.3 应用实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 聚合水库SSDP与模拟-优化推求大规模水电系统调度规则 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 梯级水电站调度规则 |
| 4.2.1 规则曲线形式 |
| 4.2.2 出力分配原则 |
| 4.3 模拟优化模型构建 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 模拟优化模型求解 |
| 4.4.1 遗传算法 |
| 4.4.2 可行域缩减 |
| 4.5 抽样随机动态规划初始解 |
| 4.6 应用实例 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）宝鸡峡灌区水库优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库多目标优化调度 |
| 1.2.2 水库调度图优化 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况与资料来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 渭河流域概况 |
| 2.1.2 宝鸡峡灌区概况 |
| 2.1.3 地形与地貌 |
| 2.1.4 气象水文 |
| 2.2 工程概况及资料 |
| 2.2.1 水库电站资料 |
| 2.2.2 资料来源 |
| 2.3 灌区存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 入库径流演变规律分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 近似熵 |
| 3.1.2 样本熵 |
| 3.1.3 二维熵 |
| 3.1.4 模糊熵 |
| 3.1.5 滑动t检验 |
| 3.1.6 Brown–Forsythe检验 |
| 3.2 径流演变规律分析 |
| 3.2.1 参数及数据选择 |
| 3.2.2 熵方法检测变异点 |
| 3.2.3 变异点验证 |
| 3.3 径流变异成因分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 灌区需水量计算 |
| 4.1 灌溉需水量计算 |
| 4.1.1 参考作物需水量计算 |
| 4.1.2 灌区主要作物需水量计算 |
| 4.1.3 主要作物净灌溉需水量计算 |
| 4.1.4 农田灌溉需水量计算 |
| 4.2 生态需水量计算 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 塬上灌区林家村水库多目标优化调度 |
| 5.1 调度目标分析与建模 |
| 5.1.1 调度目标提取 |
| 5.1.2 目标函数 |
| 5.1.3 约束条件 |
| 5.2 多目标调度模型求解算法 |
| 5.2.1 多目标优化的概念 |
| 5.2.2 NSGA-Ⅱ算法理论 |
| 5.2.3 带约束的NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.3 优化调度模型求解 |
| 5.3.1 代表年选取 |
| 5.3.2 生态流量区间确定 |
| 5.3.3 调度策略 |
| 5.3.4 参数设置 |
| 5.4 优化调度结果分析 |
| 5.4.1 丰水年调度结果分析 |
| 5.4.2 平水年调度结果分析 |
| 5.4.3 枯水年调度结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 宝鸡峡塬上灌区水库联合优化调度研究 |
| 6.1 调度模型构建 |
| 6.1.1 系统概化 |
| 6.1.2 目标函数 |
| 6.1.3 约束条件 |
| 6.2 水库联合调度规则拟定 |
| 6.2.1 渠首水库供水规则 |
| 6.2.2 聚合水库供水规则 |
| 6.2.3 灌区现行调度规则 |
| 6.3 模型优化算法及求解 |
| 6.3.1 基本条件 |
| 6.3.2 粒子群优化算法 |
| 6.3.3 编码及参数设置 |
| 6.4 水库调度结果分析 |
| 6.4.1 调度结果及合理性分析 |
| 6.4.2 灌溉缺水分析 |
| 6.4.3 水库供水风险评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A Penman-Monteith公式详细计算步骤 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库调度中的不确定性 |
| 1.2.2 考虑不确定性的水库调度及其风险估计 |
| 1.2.3 不确定多属性决策 |
| 1.3 存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 非一致性洪水分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方向数据及Von Mises分布 |
| 2.3 研究变量及其分布的确定 |
| 2.3.1 洪水变量的P-Ⅲ混合分布 |
| 2.3.2 时间变量的Von Mises分布 |
| 2.3.3 分布检验与评价 |
| 2.4 基于Copula函数的两变量联合分布 |
| 2.4.1 Copula函数优选及参数估计 |
| 2.4.2 Copula函数检验与评价 |
| 2.4.3 联合超越概率及条件超越概率 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 研究对象 |
| 2.5.2 年最大时段洪量非一致性分析 |
| 2.5.3 年最大1日洪量及其发生日期的分布 |
| 2.5.4 两变量联合分布 |
| 2.5.5 条件超越概率密度 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 入库径流过程预报误差随机模型及其应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一预见时刻入库径流预报误差的高斯混合分布 |
| 3.3 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型 |
| 3.3.1 模型的建立 |
| 3.3.2 模型求解 |
| 3.3.3 模型评价 |
| 3.3.4 模型应用 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 研究对象 |
| 3.4.2 单一预见时刻入库径流预报误差统计分析 |
| 3.4.3 单一预见时刻入库径流预报误差分布拟合 |
| 3.4.4 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 梯级水库短期发电优化调度风险估计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于误差分类的来流方案设置 |
| 4.3 考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库短期发电优化调度模型 |
| 4.3.1 模型的建立 |
| 4.3.2 模型求解 |
| 4.4 风险估计 |
| 4.4.1 风险指标的选取 |
| 4.4.2 基于随机模拟的未来可能入库径流过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多维区间数与MTS |
| 5.2.1 多维区间数的正交试验 |
| 5.2.2 信噪比与马氏距离 |
| 5.3 MTS改进GEM的优势 |
| 5.3.1 灰熵 |
| 5.3.2 灰熵与信息熵的比较 |
| 5.3.3 GEM的基本原理 |
| 5.4 MTS-GEM多维区间数决策模型 |
| 5.4.1 加权标准化决策矩阵的建立 |
| 5.4.2 方案的正交试验及衍生指标计算 |
| 5.4.3 方案决策 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 单一水库多目标优化调度方案优选 |
| 5.5.2 梯级水库防洪优化调度方案优选 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）梯级水库群多目标优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.5 主要研究结论及创新点 |
| 第2章 梯级水库群多目标优化调度及相关基础理论 |
| 2.1 梯级水库群多目标优化调度概述 |
| 2.1.1 梯级水库群 |
| 2.1.2 梯级水库群多目标内涵 |
| 2.1.3 梯级水库群多目标优化调度及其原则 |
| 2.2 梯级水库群多目标优化调度理论与方法 |
| 2.2.1 多目标优化调度方法 |
| 2.2.2 多目标优化技术 |
| 2.2.3 多目标进化算法 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 梯级水库群多目标优化系统及影响因素分析 |
| 3.1 梯级水库群多目标优化调度系统 |
| 3.1.1 系统特征 |
| 3.1.2 系统分类 |
| 3.2 梯级水库群多目标优化调度影响因素 |
| 3.2.1 地域自然环境因素 |
| 3.2.2 时间季节因素 |
| 3.2.3 需求因素 |
| 3.2.4 社会经济发展因素 |
| 3.3 提高水库群优化调度需要解决的主要理论问题 |
| 3.3.1 存在的问题 |
| 3.3.2 本文解决的主要理论问题 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于梯级水库群多目标粒子群优化算法的构建 |
| 4.1 多目标粒子群优化算法 |
| 4.1.1 粒子群优化算法的数学模型 |
| 4.1.2 粒子群优化算法步骤 |
| 4.2 改进的多目标粒子群优化算法MQPSO |
| 4.2.1 MQPSO算法的提出 |
| 4.2.2 基于MQPSO算法的基本流程 |
| 4.3 改进的MQPS0算法与其他优化算法的对比 |
| 4.3.1 测试函数 |
| 4.3.2 指标评价 |
| 4.3.3 算法对比 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 算例验证 |
| 4.5.1 问题的提出 |
| 4.5.2 系统参数及结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 考虑水量的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 5.1 梯级水库群供水优化调度模型的构建思路 |
| 5.2 梯级水库群供水优化调度的数学模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 实例应用 |
| 5.3.1 流域概况 |
| 5.3.2 水库资料分析 |
| 5.3.3 流域分区及概化图 |
| 5.3.4 流域主要水库现状及供需水分析 |
| 5.3.5 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 考虑水质的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 6.1 梯级水库群水质分析及评价 |
| 6.1.1 背景概述 |
| 6.1.2 理论与方法 |
| 6.2 考虑水质的水量调控模型 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.3 Copula函数 |
| 6.4 考虑水质的梯级水库群联合调度模型 |
| 6.4.1 污染指标 |
| 6.4.2 改善水质的水量计算 |
| 6.4.3 计算模型 |
| 6.5 实例应用 |
| 6.5.1 目标函数 |
| 6.5.2 约束条件 |
| 6.5.3 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 考虑丰水期发电的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 7.1 梯级水库群水力发电的概况 |
| 7.2 梯级水库群水利发电的背景与方法 |
| 7.3 梯级水库群丰、枯水期的确定 |
| 7.4 考虑丰水期发电的梯级水库群优化调度模型及算法 |
| 7.4.1 目标函数 |
| 7.4.2 约束条件 |
| 7.5 实例应用 |
| 7.5.1 洪汝河流域水文年划分 |
| 7.5.2 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 7.6 小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 8.1 成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 |
（9）考虑径流不确定性的澜沧江中下游水库群优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库群优化调度研究 |
| 1.2.2 随机优化调度研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与方法 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 2 澜沧江流域概况及径流规律分析 |
| 2.1 澜沧江中下游流域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.2 数据资料收集 |
| 2.2.1 水库电站基本资料 |
| 2.2.2 水库特征曲线 |
| 2.2.3 历史径流资料 |
| 2.3 澜沧江中下游水文气象规律分析 |
| 2.3.1 径流统计分配 |
| 2.3.2 趋势性 |
| 2.3.3 一致性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 澜沧江中下游梯级水库群优化调度研究 |
| 3.1 流域概化 |
| 3.2 水库群优化调度模型构建 |
| 3.3 模型求解方法 |
| 3.4 水库群优化调度结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于不确定性的径流随机模拟 |
| 4.1 入库径流分布模型构建 |
| 4.1.1 入库月径流边际分布选取 |
| 4.1.2 入库月径流联合分布选取 |
| 4.1.3 联合分布函数拟合分布检验指标 |
| 4.1.4 吉布斯随机径流模拟 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 入库月径流边际分布函数确定 |
| 4.2.2 入库月径流联合分布函数确定 |
| 4.2.3 径流模拟结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 水电站随机动态规划优化调度模型建立及求解 |
| 5.1 入库径流过程离散处理 |
| 5.1.1 简单马尔科夫链 |
| 5.1.2 转移矩阵 |
| 5.2 水库随机动态优化调度模型构建 |
| 5.2.1 模型目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 求解方法 |
| 5.3.1 入库流量及水位离散 |
| 5.3.2 随机动态规划求解 |
| 5.4 模型计算结果 |
| 5.4.1 基于模拟径流离散化处理 |
| 5.4.2 随机动态规划调度规则 |
| 5.4.3 调度规则合理性分析 |
| 5.4.4 径流随机影响下的水库群优化调度结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于引嘉济汉—引汉济渭的复杂跨流域调水工程协同调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 传统水库优化调度 |
| 1.2.2 水库群优化调度智能算法 |
| 1.2.3 跨流域调水工程运行调度 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 流域概况及基本资料 |
| 2.1 流域概况 |
| 2.1.1 汉江流域 |
| 2.1.2 嘉陵江流域 |
| 2.1.3 渭河流域 |
| 2.2 引汉济渭调水工程概况 |
| 2.2.1 调水区工程资料 |
| 2.2.2 调水区水库调度原则 |
| 2.3 引嘉济汉调水工程概况 |
| 2.3.1 引嘉济汉工程 |
| 2.3.2 引嘉济汉新水源条件下的水库联调必要性 |
| 2.3.3 引嘉济汉新水源条件下的水库群调度原则 |
| 2.4 径流资料 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多水源径流特征及丰枯遭遇规律分析 |
| 3.1 径流基本特征分析 |
| 3.1.1 年内分配 |
| 3.1.2 年际变化 |
| 3.1.3 代际变化 |
| 3.1.4 趋势特征 |
| 3.2 基于Coupla函数的三水源丰枯遭遇分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 跨流域调水工程“泵站-水库-电站”协同运行模拟调度研究 |
| 4.1 抽-调-蓄-输协同运行模式分析 |
| 4.2 协同运行节点图构建及调度方案集设置 |
| 4.3 模拟调度模型的建立 |
| 4.4 模型求解方法 |
| 4.5 模型计算结果分析 |
| 4.5.1 过程控制调水方案 |
| 4.5.2 年内动态调水方案 |
| 4.5.3 年内均匀调水方案 |
| 4.5.4 调水潜力最大方案 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 跨流域调水工程“泵站-水库-电站”协同优化调度研究 |
| 5.1 嘉陵江可调水量分析及调水方案设置 |
| 5.1.1 嘉陵江可调水量分析 |
| 5.1.2 引嘉济汉调水方案设置 |
| 5.2 基于嘉陵江调水的水库群正常运行期优化调度模型建立 |
| 5.2.1 新水源条件下引汉济渭调水区节点图 |
| 5.2.2 优化调度模型构建 |
| 5.2.3 求解方法 |
| 5.3 优化调度模型求解结果分析 |
| 5.3.1 缺水率最小模型 |
| 5.3.2 调水量最大模型 |
| 5.3.3 缺水率最小模型与调水量最大模型结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 跨流域调水工程“泵站-水库-电站”协同调度规则研究 |
| 6.1 运行调度图编制 |
| 6.1.1 运行条件及调度原则 |
| 6.1.2 初期联合运行调度图 |
| 6.1.3 正常运行期联合运行调度图 |
| 6.2 初期和正常运行期水库优化调度函数研究 |
| 6.2.1 水库调度函数研究 |
| 6.2.2 初期联合运行调度函数 |
| 6.2.3 正常运行期联合调度函数 |
| 6.3 三河口水库年末消落水位控制方程研究 |
| 6.3.1 多年调节水库年末消落水位研究方法 |
| 6.3.2 初期三河口多年调节水库年末消落水位控制方程 |
| 6.3.3 正常运行期三河口多年调节水库年末消落水位规律 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 跨流域调水工程“泵站-水库-电站”协同调度不确定性分析 |
| 7.1 基于模拟退火算法的再组织时间径流序列 |
| 7.2 月尺度径流分割算法 |
| 7.3 初期黄金峡、三河口水库优化调度不确定性分析 |
| 7.4 正常运行期黄金峡、三河口水库优化调度不确定性分析 |
| 7.5 径流丰枯遭遇对工程供水保证率的影响分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士期间发表的论文、参与的主要科研课题 |
四、多水库系统发电最优调度研究（论文参考文献）
- [1]大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究[D]. 孔波. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究[D]. 吴月秋. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]长江上游梯级水库联合调度风险利益补偿机制研究[D]. 陈思雨. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究[D]. 李宁宁. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]水电站群调度规则两阶段聚合分解方法研究[D]. 郭锐. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]宝鸡峡灌区水库优化调度研究[D]. 马伟杰. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [7]梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究[D]. 梁小青. 华北电力大学(北京), 2020
- [8]梯级水库群多目标优化调度研究[D]. 乔英. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]考虑径流不确定性的澜沧江中下游水库群优化调度研究[D]. 龙瑞昊. 西安理工大学, 2020(01)
- [10]基于引嘉济汉—引汉济渭的复杂跨流域调水工程协同调度研究[D]. 李瑛. 西安理工大学, 2020(12)