一、水库调度决策研究综述（论文文献综述）
钟华昱[1]（2021）在《考虑水文预报不确定性的跨流域调水工程优化调度研究》文中研究指明水文系统的高度非线性以及径流形成机制的复杂性,导致天然入库径流难以准确预报。利用预报不准的径流信息指导水工程调度决策,将不可避免地产生运行风险。跨流域调水工程初始投资巨大,在实际运行管理过程中,考虑预报不确定性的跨流域调水工程优化调度可进一步挖掘工程的运行,提高工程运行效益。如何实现预报和调度的有效融合,是当前亟待解决的关键难题。本文以引汉济渭跨流域调水工程中长期调度为研究对象,分析了预报不确定性对调度性能指标的影响;并在此基础上,提出了一种高效耦合集合预报信息的跨流域调水工程优化调度方法。论文的主要工作和结论如下:（1）基于历史径流资料,制订了确定性的跨流域调水工程优化调度规则。确定了调水规则的基本型式,用于对调水过程进行长系列模拟;构建了以系统缺水指数最小、水电站发电量最大和泵站耗电量最小为目标的多目标优化调度模型,采用多目标布谷鸟算法,在“参数-模拟-优化”框架下,识别了调度规则参数。结果表明:三个调度目标之间存在相互制约关系;采用层次分析法优选多年平均调水10亿m3和15亿m3情景下的调度规则,对应缺水指数、发电量和耗电量分别为0.68、3.89亿kW·h、2.98亿kW·h和3.41、3.60亿、5.14亿kW·h;通过参数解码后得到的调度图上、下调度线不交叉,调度线变化平稳,优化结果合理。（2）基于上述制订的确定性优化调度规则,分析了径流预报不确定性对调度性能指标的影响。采用了四种方法优选预报因子:相关系数法、逐步回归法、互信息法和最大信息系数法;构建了三种入库径流预报模型:BP神经网络模型、极限学习机模型、两参数月水量平衡模型;将径流预报过程输入到基于历史径流资料制订的确定性优化调度规则中,以量化预报不确定性对缺水指数、发电量和耗电量的影响。结果表明:多年平均调水10亿m3情景下,缺水指数的变化率分别为+435.3%、+133.8%、+573.5%,发电量的变化率分别为-3.3%、-1.8%、-9.8%,耗电量的变化率分别为+20.1%、+3.4%、+5.7%;多年平均调水15亿m3情景下,缺水指数的变化率分别为+111.4%、+65.1%、+180.1%,发电量入的径流预报信息存在预报不确定性时,跨流域调水工程调度性能显着下降。（3）基于集合预报信息,制订了考虑预报不确定性的跨流域调水工程优化调度规则。采用多模型随机组合方法生成集合预报信息;利用同步回代缩减算法将集合预报样本缩减为几种典型场景以及对应的发生概率;基于典型预报场景构建水库多目标优化调度模型,使得水库在多场景下性能指标的期望值最优。研究结果表明:基于多模型随机组合方法的集合预报区间在低流量时较小,在高流量时较大,能较真实地反映预报不确定性;采用同步回代缩减算法将场景从1000缩减至20时,场景均值和标准差的变化率在1%以内,计算耗时从49.17 h下降至1.05 h;与确定性调度规则相比,多年平均调水10亿m3情景下,考虑了预报不确定性的调度规则缺水指数平均变化率为-19.4%,发电量的平均变化率为+2.1%,耗电量的平均变化率为-10.1%;多年平均调水15亿m3情景下,考虑了预报不确定性的调度规则缺水指数平均变化率为-9.2%,发电量的平均变化率为+1.9%,耗电量的平均变化率为-5.0%。当预报不准时,考虑预报不确定性的调度规则供水效果明显变好,发电量略微提升,耗电量略微下降,整体性能优于确定性调度规则。
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》文中指出水是生命之源,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。
马皓宇[3]（2021）在《雅砻江中下游梯级水库多目标精细优化调度及决策方法研究》文中进行了进一步梳理梯级水库作为开发与利用水能资源这一清洁可再生能源的重要工程措施,通过对一段时期内入库径流实施有计划调蓄,梯级水库可实现洪旱灾害的防范抵御、水电企业的效益增长、电网的安全稳定运行、生态环境的保护修复等多方面重大任务。并且近年来我国出台了一系列清洁能源消纳的鼓励政策,水能资源支持的水电行业已成为我国能源结构转变的关键。目前随着乌江、雅砻江、金沙江等十三大水电基地建设的逐步完成,我国各个流域内梯级水库系统的规模不断扩大,水电事业发展的重心由工程建设转至运行管理,而智慧水利这一概念的提出及先行先试工作的开展,更是凸显了强化以梯级水库为代表的水利工程设施的调度管理工作的重要意义。因此亟需开展梯级水库的多目标优化调度及决策方法的研究,以期在复杂的外部环境与工程背景下,编制以最大化梯级水库系统的水资源利用率为目标的调度方案,有效协调梯级系统的防洪、供水、发电、航运等多个目标,满足新形势下各行业部门对水资源的相关诉求。本文充分考虑梯级水库优化调度的理论研究与实际生产这两方面,针对短期单目标与中长期多目标的优化调度问题,重点考虑精细化调度、“维数灾”处理、多目标调度及多属性决策等难题,基于数学规划、概率统计、智能优化、并行加速等方面的理论方法,对短期和中长期优化调度的模型构建、求解算法改进及调度方案决策进行深入研究,取得了如下的主要成果:（1）梯级水电站精细化日发电计划制定。针对传统模式下水电站的优化出力计算不够准确,进而导致调度方案在实际实行中出现偏差的不合理情况,将各时段各电站内投运机组的台数、组合及负荷与流量的优化分配纳入考虑,构建厂间-厂内一体化调度的精细优化调度模型,实现梯级电站间与各个电站内的水能资源优化分配方式的统一;在此基础上,提出求解嵌套优化模型的嵌套多维动态规划算法,并通过雅砻江流域的锦西-锦东梯级系统的实例研究,验证所构建的精细优化模型与求解算法的优越性。（2）基于内存占用缩减和GPU并行加速的求解算法性能优化。针对嵌套动态规划在求解精细优化调度模型中出现的严重“维数灾”—计算任务与内存占用量均呈指数型增长,利用数据压缩与数据库技术实现程序占用内存的有效缩减,通过OpenACC标准下的GPU并行大幅提升算法的计算效率;在此基础上提出针对“维数灾”的改进嵌套动态规划,监测优化策略引入前后的程序运行的内存占用量与计算时长的变化以验证改进策略的效果。（3）构建新型多目标进化算法LMPSO并应用于实际梯调问题。针对多目标降维成单目标这一处理方式的缺陷,以及经典MOEAs在处理大规模高维多目标问题上性能不足的问题,引入算法的性能评价指标—超体积指标作为个体选择标准,采用问题变换策略降低搜索空间维数;由此有效降低多目标优化调度模型的求解难度,并以SMPSO为基础设计LMPSO,将改进后方法运用在雅砻江的三库联合调度,由此验证算法在面对多目标优化调度的高维难题上相比于其它方法的计算优势。（4）对传统区间数灰靶模型进行改进并应用于最佳均衡方案决策。考虑到梯级水库入流过程的预报存在误差,通过区间数表示调度方案的各维指标值更为合理,故选择引入区间数理论的灰靶决策模型进行调度方案决策;在传统区间数灰靶模型的基础上,设计基于集值理论的权重向量确定方式与基于多维度联合抽样的期望贴近度计算策略,并由此提出相应的改进模型;分别利用标准决策模型与改进模型实现雅砻江梯级水库系统的多属性方案决策,通过结果对比验证改进方法对区间数的处理更为合理,能有效避免计算过程中的信息失真。
张福信[4]（2021）在《淠河流域水库群防洪调度知识图谱构建研究》文中指出水库群防洪调度纷繁复杂,水情,工情等数据的支撑。而这些数据多源异构,数据交换共享不畅,往往存储部门多,数据格式多,不便查询和访问。并且在防洪调度决策中,对知识的需求量大,对检索速度要求快,对知识的关联程度要求高。为此,全面的掌握信息,有效组织与表示防洪调度知识,充分挖掘数据价值,是亟需解决的问题。目前已经进入大数据时代,如何处理海量数据并从中挖掘知识成为研究的热点,知识图谱的出现改变了这种现状,它能构建一张方便人类和计算机“阅读”的知识网。防洪调度知识图谱构建是进行汛前防洪调度决策和调度方案编制的基础,也是利用人工智能领域的知识图谱技术对防洪调度知识管理的创新。本文构建淠河流域水库群防洪调度知识图谱,从智能知识支持的角度研究辅助防洪调度决策的方法。防洪调度知识图谱的构建包括知识建模、知识抽取、知识存储、知识应用。主要研究内容如下:（1）本体模型的构建:基于获取到的数据,以防洪预报调度信息为基础,进行模式层的建立,采取斯坦福大学提出的七步法半自动化的构建防洪调度知识图谱的模式层,把模式层分为预报节点（水库、断面、闸坝）、水文监测站点、防洪工程、防洪保护对象、控制区域、预报模型共六个本体类型。并在专家的指导下对其属性关系进行定义。（2）数据层的构建:以构建好的模式层为约束,对数据知识进行抽取,结构化数据采用D2RQ工具转为RDF形式。非结构化数据利用BILSTM-CRF模型对文本进行处理。将抽取出来的数据存储到Neo4j数据库中构成防洪调度知识图谱。（3）图谱应用:对业务情景特征进行分析,设计知识匹配搜索功能及查询界面,并以Echarts工具对知识图谱可视化展示。基于构建的防洪调度知识图谱,进行其知识匹配功能应用设计,通过分析业务情景和用户特点,全面、快速、准确的获取所需要的知识,实现领域知识的智能获取,辅助决策。
梁小青[5]（2020）在《梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究》文中研究表明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。
阎晓冉[6]（2020）在《梯级水库多目标互馈关系及决策方法研究》文中提出水库是水资源时空调配的重要工程措施,其通过对来水进行合理蓄泄调节,达到避免或减少洪灾损失、缓解水资源危机、改善上下游生态环境和增加水力发电效益等目的。近年来,随着我国各大流域梯级水库群的逐渐建成和社会经济的快速发展,防洪、发电、供水、生态等各部门之间的关系越发复杂,矛盾逐渐加剧,再加上全球极端气候变化对流域的综合影响,开展梯级水库多目标互馈关系及决策方法研究,寻求流域复杂工程和环境下的多目标优化调度方案,对于防灾减灾、水资源高效利用具有重大现实意义。本文围绕防洪、发电、供水、生态等目标,重点针对防洪风险评估、多目标优化调度、互馈关系分析以及多属性决策等问题,运用系统工程、大数据、概率统计、管理运筹学等理论方法进行了深入探究,取得的主要成果如下:（1）考虑洪水峰型及其频率的防洪风险分析。针对现有洪水模拟方法未考虑洪水过程线形状的随机性及其与特征变量间相关性的不足,提出了一种考虑峰型及其频率的洪水随机模拟方法。该方法通过Copula函数进行特征变量模拟,考虑了洪水特征量间的相关性;聚类分析及无量纲洪水过程线的生成考虑了洪水峰型的多变性;以峰型系数及峰现时间为主要变量进行的贴近度计算考虑了洪峰、洪量及洪水历时对不同峰型洪水过程线出现频率的影响。因此,相较于传统方法,其模拟的洪水更接近天然洪水过程,可有效提升梯级水库防洪风险计算精度。（2）INSGA-Ⅱ算法及其在梯级水库多目标优化调度中的应用。针对NSGA-Ⅱ算法在初始种群均匀度以及多目标优化高维特性处理中的不足,引入基于正交设计的种群初始化策略以保证初始种群的质量,采用问题变换策略以保证高维空间内算法的搜索力度,由此提出了 INSGA-Ⅱ算法;根据梯级水库兴利目标的综合利用要求,以发电、供水和生态调度所需考虑的各指标的加权值作为目标,构建了梯级水库多目标优化调度模型,并采用INSGA-Ⅱ算法进行模型求解,通过与其他算法对比分析,验证了 INSGA-Ⅱ算法在多目标优化调度问题处理中的优越性。（3）基于结构方程模型的梯级水库兴利目标互馈关系研究。针对梯级水库多目标互馈关系研究涉及的变量维度高、关系复杂、经典统计学方法难以量化的问题,引入结构方程模型,构建了梯级水库多目标互馈关系模型;以多目标优化调度模型的非劣解集作为数据源,通过结构方程模型进行高维验证性因子分析及路径分析,实现了梯级水库丰、平、枯不同典型年发电-供水-生态目标间互馈关系的定量化计算,并根据计算结果深入探究了三者间互馈响应机制。（4）INGTDM-MAS及其在防洪-兴利多属性决策中的应用。考虑到区间数指标间相关性及区间内部数据分布形态,提出了一种多维关联抽样算法,建立了基于多维关联抽样的区间数灰靶决策模型;构建了风险-效益协同评价指标体系,沿用考虑峰型及其频率的洪水随机模拟方法进行了风险指标量化;基于结构方程模型计算结果中的路径系数进行指标层赋权,并引入集值理论进行目标层赋权;将改进模型应用于梯级水库防洪-兴利多属性决策,与传统模型计算结果的对比分析表明,改进模型对于区间数的处理更加精细化,可有效减少决策过程中的信息损失。
周婷,戚王月,金菊良[7]（2020）在《水库群优化调度中的结构分析方法研究进展》文中提出在我国水库群规模日益庞大、功能结构日益复杂化的背景下,结构分析方法在水库群优化调度模型求解中占据越来越重要的地位。为全面梳理不同结构分析方法的适用性和优劣性,以及为复杂结构水库群优化调度提供高效的结构分析方法,基于水库群优化调度60余年来的研究成果,分别阐述了顺序模拟法、蓄供水判别式法、效用均衡理论法、聚合-分解法和水力关联矩阵法5种结构分析方法的研究进展。顺序模拟法逻辑直观、普适性强,蓄供水判别式法能够对发电调度中水库群的蓄供水次序快速排序,以上2种方法均适宜于串联结构水库群结构分析;效用均衡理论基于微观经济学厂商均衡理论对水库群调度方式进行优化,理论基础坚实,适用于水力关系较为独立的并联水库群;聚合-分解法包含水库群联合调度图和大系统分解协调2种形式,可与其他串并联结构分析方法联合使用,适用于大规模混联结构水库群;水力关联矩阵法则采用矩阵形式描述水库群内部两两之间关系,不受水库群结构组合的限制,因此适用于任何结构水库群。结构分析方法对于优化高效求解水库群优化调度问题至关重要,但也需要与其他环节配合才能实现,建议未来在径流预报信息利用、优化调度统计模型与物理背景耦合及混联水库群精细化调度等方向开展进一步研究。
唐榕[8]（2020）在《考虑多元信息的水库多目标优化调度研究》文中研究说明我国水资源供需矛盾日益突出,水资源管理需求向发电、供水、环境、农业灌溉等多目标综合利用、协调最优发展,而水库是实现多目标间相互协调的最重要调控工程,科学合理的水库优化调度对于充分利用水库调蓄能力、有计划地对天然径流进行蓄泄以最大程度地满足各用户目标需求十分关键。随着调度目标数量的增多,水库多目标合理优化难度加大,如何高效求解、如何合理优选决策及如何进一步提升多目标优化效益这三个问题变得愈发突出。考虑到水库调度的多个目标受国家政策、供水优先权的影响有一定偏好,合理利用该偏好信息可以为高效求解提供引导;水库多个目标间存在竞争,对该竞争信息进行量化权衡有助于掌握用户的用水竞争规律以合理决策;而精度更高、预见期更长的预报信息在水库多目标调度中的合理利用有助于及早掌握未来入流丰枯情况以修正决策,提升调度效益。基于上述问题和相应分析,本文选取尼尔基水库为研究实例,结合水库调度中多目标间存在的偏好信息、竞争信息及精度日益提升的预报信息这三方面的信息,分别从优化求解算法、优选决策方法及预报信息在水库调度中的修正利用方法三个角度开展了考虑多元信息的水库多目标调度研究。本文主要研究内容与成果如下:（1）介绍了尼尔基水库基本概况及构建了通用的水库多目标调度模型。首先介绍了尼尔基水库概况、来水需水资料及兴利调度要求等基本情况。然后确立了用于指导水库调度运行的调度图基本形式,并构建了用于求解调度图的多目标调度模型,为论文后续研究提供模型基础。（2）提出了基于偏好信息的水库多目标优化求解方法。首先分别利用改进拥挤度及r支配、g支配三种基于参考点的偏好策略改进了常规算法NSGA-II;其次,分析出尼尔基水库不同目标偏好、设置相应参考点;最后,针对不同参考点,分别用三种改进后的算法求解得到Pareto解集,在相同目标函数计算次数下,从偏好区域内解集的收敛性、多样性、与参考点的靠近度及偏好区域内有效解个数等多角度与常规优化解集进行对比,探究三种算法是否能提高期望区域有效解的搜索效率和质量。结果表明采用改进拥挤度和r支配两种策略的改进算法获取的偏好区域内解集的收敛性、多样性优于常规算法,有效解个数可增加3倍以上,与参考点的靠近度可提高42.8%,而应用g支配的改进算法则难以保证解集收敛性。（3）提出了多目标竞争程度量化指标,并给定相应的多目标决策方法。首先,基于优化求解所得的多维Pareto解集,利用非支配排序获取两两目标的二维Pareto前沿,根据二维Pareto前沿、多维Pareto解集与两两目标竞争强弱程度的对应规律,归纳总结出能够量化两目标竞争程度的指标CEI,并据此定义量化单个目标与其他所有目标的竞争强弱的总体竞争量化指标值TCEI;其次,根据每个目标的TCEI值确定各目标权重用于多目标决策;最后,将指标和相应决策方法用于尼尔基水库用水从低到高四种用水情景下的竞争关系量化及合理决策方案优选中。结果显示所提指标既能实现多目标间竞争程度的量化,又能表征用水变化条件下竞争变化情况,相应决策方法可识别出在竞争度最高目标上表现较优的解作为推荐方案。（4）提出了一种考虑多时序过程因子的中期径流预报方法。首先,评估了提供降雨因子的降雨产品适用性和降雨预报产品的精度;其次,基于BP神经网络从前期降雨因子、前期径流因子和未来降雨因子中筛选出了反映过程差异的多时序因子和非过程影响的独立因子,将因子组合预报未来第一旬径流,并与相关系数最大因子组合下的预报结果对比评估;最后,结合流域实际情况和第一旬径流预报因子,确定未来第二旬径流预报因子并进行预报和评估。结果表明细化考虑了多时序过程因子的预报方法,其未来第一旬径流预报精度更高,预报效果有所改善,而未来第二旬径流预报值精度满足甲级预报标准,与未来第一旬径流预报结果一样均可发布使用。（5）揭示了旬径流预报不确定性对水库调度的影响机制,并据此提出了预报信息的修正应用方法。首先,考虑到预报误差对水库调度效益的影响受调蓄能力、用水目标等不同而有所差异,探究两旬径流预报误差分别对水库优化调度结果的影响;其次,基于两旬径流误差影响分析及两旬径流预报精度评估结果,提出在水库优化调度中利用修正系数来修正使用两旬径流预报信息的方法。最后,将修正应用预报信息的水库优化调度结果与未考虑预报信息、未修正应用预报信息的水库优化调度等方法对比,验证其有效性。结果显示修正利用两旬径流预报的水库多目标优化调度Pareto解集明显更优,在相同发电量时,缺水总量较常规优化最大可减少72×106m3,在相同缺水总量下,发电量最大可提高12×106kWh,有效提高了调度效益。最后对全文结论和创新点进行总结和凝练,并对有待进一步研究的问题进行了展望。
卢程伟[9]（2019）在《流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用》文中提出洪水作为全世界最严重的自然灾害之一,其危害影响范围极大,容易造成极高的洪灾损失。同样中国也饱受洪水灾害的侵袭,如2016年至2018年最近三年长江流域连续发生大洪水,对长江流域产生了极大的防洪压力。但随着流域大规模水库群的建成,其巨大的防洪库容可以极大程度地蓄纳洪水、削减洪峰。若发生特大洪水,经水库群拦蓄后剩余超额洪量结合中下游蓄滞洪区的运用可有效减轻沿线重要城市、防洪控制点的防洪压力,最大程度地减少洪灾损失。由此可见,完善的流域防洪调度体系建设是有效减轻甚至避免洪灾损失的有效途径。然而,流域水库群蓄滞洪区综合调度在发挥巨大防洪效益的同时,还存在需要完善的理论问题和亟待解决的实际工程问题,主要表现在以下三个方面:（1）流域水库群联合调度方面,水库群分属不同调度机构管理,信息交互共享不及时,现有径流模拟预报方法精度受限,且考虑完整圣维南方程的求解方法在时间代价上仍较高,如何提出高效的水库群河网耦合调度模型和求解方法,是当前水库群实时防洪调度研究的热点方向之一。（2）中下游地区的蓄滞洪区、防洪保护区等防洪规划区域建设日趋完善,一旦分洪运用或被动溃口,势必造成巨大损失。因此,研究精细化洪水演进模拟技术,发展受灾条件下的应急避洪转移方法,是流域防洪调度亟待解决的另一关键问题。（3）复杂的防洪调度体系涉及多部门、多地区、多调度主体等,如何有机地将各部分紧密联系起来,快速有效预测各区域的防洪态势,具有十分重要的研究意义和应用价值。综上所述,流域水库群、蓄滞洪区防洪调度是一类由多调度主体独立又统一运用决策的问题,亟需结合多学科方法发展新的理论与技术。为此,本研究以三峡水库、长江上游梯级水库群、长江中游汉南至白庙长江干堤防洪保护区和汉北河流域为研究对象,从高效河道径流模拟模型构建着手,采用假设分析、数学分析与工程实践检验相配合的研究思路,对河道洪水演算、流域水库群联合防洪调度、蓄滞洪区分洪调度等进行了深入研究。论文主要工作内容和创新性成果如下:（1）针对复杂枝状河网水流模拟问题,提出了一种不需要单独对汊点迭代求解的高效精确解算一维数值模拟模型（H1DM）。该模型基于圣维南控制方程组,采用θ半隐方法离散动量方程的水位梯度项,利用有限体积法离散连续性方程,运用欧拉-拉格朗日法求解动量方程的对流项,结合预测校正法实现了河网系统简单、快速及高精度求解。选用三种典型算例测试了模型可靠性和适用性,并对水库库区和天然河道进行了实例模拟,结果表明模型具有较好的模拟效果。对比分析了HEC-RAS和MIKE 11等运用成熟的模型在实际河道的模拟结果,H1DM模型在保证精度相当条件下具有更高的效率,可为解决耦合河道计算的梯级水库调度问题提供有力的技术支撑。（2）研究了影响库区洪水传播时间的敏感性因子及其变化规律,提出了坝前平直段的概念,计算并分析了库容变化规律。以三峡库区为研究对象,假定河道在不同坝前水位、洪水历时、洪峰流量、和最大流量持续时间条件下分别发生渐变和急变洪水波,分析得出对洪水传播时间的敏感性最高的因子为坝前水位。其次,在2017年河床冲淤断面地形条件下,研究了三峡库区库容变化规律,分析了坝前平直段变化范围,与干流年均静库容相比,年均动库容约为静库容的1.04倍,且坝前平直段终点位于距坝址152 km附近。研究成果对实时防洪调度决策具有重要的理论意义和工程应用价值。（3）围绕长江上游水库联合防洪调度问题,分析了乌东德-白鹤滩梯级对流域防洪效益的影响,建立了快速量级预测的水库群防洪调度深度神经网络模型,并提出了一种考虑坝前平直段、河网水动力模型驱动的水库常规防洪调度耦合模型。计算了现状水平年乌东德-白鹤滩梯级参与联合调度前后的调度过程,结果表明乌东德-白鹤滩梯级能进一步减轻下游防洪压力;实例分析了金沙江中游梯级调度过程,所建模型可为实际防洪调度快速提供准确量级预测;最后,以三峡水库入库流量预测为目标,对比了一般常规调度模型和河网水动力模型驱动的常规调度模型的预测结果,后者在精度上具有一定优势,能为防洪调度实时入库洪水预报提供背景场和数量依据。（4）针对线状地物对洪水演进过程的阻碍、导流、蓄纳等影响与作用,提出了一套精细化建模处理方法。引入了容量限制网络的概念,定义了应急疏散容量限制网络的最快流可持续时间,建立了蓄滞洪区经济损失最小为目标的应急疏散避洪转移模型,并提出了一种基于启发式算法的改进容量限制路径规划算法（CCQFRP）。以汉南至白庙长江干堤防洪保护区为验证对象,分析了不同洪水来源和条件下洪水淹没情况,并定量评估了相应风险,分别运用CCRP和CCQFRP算法求解避洪转移问题,结果表明所建洪水演进模型和应急避洪转移模型可以有效反映实际洪水响应过程,CCQFRP算法在保证精度相当的前提下,平均减少计算时间约71%,具有较好的工程应用价值。（5）以流域防洪调度综合体系建设问题为背景,创新性地定义了分蓄洪民垸洪水演进动力边界,推求了流量-时间-淹没面积全动力特性曲面,构建BP神经网络流量-时刻-淹没面积时空预测知识库,建立了耦合民垸动力边界的混联水库群、分蓄洪民垸联合优化防洪调度模型,实现了流域综合防洪优化调度。选取汉北河流域为研究对象,对2007年、2008年和2016年三场大洪水进行了优化调度。调度结果表明,联合优化调度对防洪控制点的削峰作用明显,对天门站最大削峰流量可达130 m3/s,削峰幅度高达20.8%。此外,相较2016年实际分洪淹没面积,优化分洪调度减少了87.83%的淹没面积,可以极大地减少淹没损失。并以长江上游和汉北河流域洪水调度问题为切入口,探讨了以分布式架构和微服务架构为背景的流域防洪调度信息化集成开发技术。
刘方[10]（2019）在《梯级水电站优化调度与交易策略研究》文中提出随着我国西南地区大规模梯级水电站陆续竣工投产,其运行状态对电力系统安全稳定和运行效益影响日益显着。我国新一轮电力体制改革为水电发展提供机遇的同时,也改变了其运营模式,给梯级水电站优化调度、保障新形势下的消纳规模、提高水能资源利用效率提出了全新挑战。因此,开展梯级水电站优化调度及参与市场交易策略研究,是实现水电系统调度管理、提高综合效益的必要手段,是保证电力系统安全、稳定、经济、环保运行的首要任务,亦为我国实现“节能减排”和“能源转型”战略的必由之路。基于上述背景,本文深入研究了梯级水电站优化调度模型和方法、电力市场环境下面临问题及参与市场交易策略,以期为水能资源可持续发展及安全高效利用提供理论和技术支撑。主要研究内容如下:（1）梯级水电站多时间尺度优化调度模型和方法研究。针对梯级水电站级数不断增加,“维数灾”问题愈发严重,以及运行目标不断丰富的实际需求,开展多时间尺度优化调度模型和方法研究。中长期优化调度研究中,以分析各水电站运行特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维角度改善“维数灾”问题;基于动态规划方法并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。日前和实时优化调度研究中,针对反调节水库平抑下泄水流波动,为上游水电站参与电网深度调峰提供支撑的实际需求,建立上游调峰电站和下游反调节电站协调调度模型,包含日前调度层和实时调度层:日前调度中优先安排上游电站调峰出力,应用滑动平均滤波方法平抑调峰非恒定流;实时调度侧重于跟踪并修正实时运行与日前计划的偏差,确保日前计划顺利执行。（2）梯级水电站中长期出力计划与市场交易联合优化模型和方法研究。针对水电站出力受限于径流变化和水库调节能力的特征,其市场交易需要与运行调度紧密结合,确保交易电量与实发电量匹配避免“弃水”、“欠发”的问题,构建包含中长期调度计划和电量优化分配的双层决策框架:中长期调度优化年度发电计划为电量分配提供参考;电量优化分配中全面考虑电价波动性、径流随机性导致实发电量不确定性等随机变量信息,采用价值风险模型度量收益风险,应用序列运算理论将多随机变量概率性序列归并为交易组合收益概率性序列,以直观的求解收益风险值。在此基础上进一步考虑了输电容量约束对市场交易的影响,聚焦分析现货交易及跨价区合约交易面临风险,在各时段将调度计划电量优化分配参与多种交易时,采用多时段条件价值风险模型度量交易组合收益风险,寻求收益和风险的合理折中决策。（3）电力市场环境下梯级水电站检修计划与中长期调度联合优化模型研究。针对电力市场环境下,梯级水电站交易方式、调度计划和检修计划紧密结合且相互影响的问题,建立中长期调度和检修计划双层优化模型:中长期调度为外层优化,根据径流和价格预测进行决策,应用遗传算法优化各时段梯级水电站出力;检修计划为内层优化,重点考虑梯级上下游水电站水力耦合关系对检修计划的影响;以中长期调度优化中间结果为边界条件,以检修损失最小为优化目标,包括检修收益损失和停运风险损失,并将检修损失与中长期发电收益归并为总收益,作为遗传算法适应度函数,实现中长期发电计划和检修计划联合优化。（4）多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型和下游电站自调度投标策略研究。针对梯级上下游水电站隶属不同运营主体,各电站独立参与现货市场竞价时,下游弱调节电站面临中标电量与实发电量匹配失衡,导致交易结果难以执行,影响市场稳定和水能资源利用的问题,研究了多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型:下游电站作为价格接受者,其电量根据上下游电站水力、电力耦合关系,表示为关于上游电站申报电量的线性函数,嵌入日前出清优化模型,实现联合出清。在此基础上,进一步研究了下游电站自调度投标策略,一方面扩展下游电站收益空间,另一方面验证上述出清模型的有效性:针对下游电站中标曲线滞后于上游电站,容易错过负荷、电价高峰的问题,制定“峰前腾库、峰后蓄水”出力调整策略来增厚收益;针对降雨变化带来下游电站入库流量大尺度波动,提出“调蓄削峰”两阶段出力优化调整策略,平稳泄流缓解弃水;下游电站将出力调整曲线上报市场运营机构,进行自调度投标,实现增发增收。论文上述研究成果可为我国水电企业实际发电计划优化软件和市场交易辅助决策系统研发提供理论支撑,并在大规模梯级水电系统优化调度中具有应用前景。
二、水库调度决策研究综述（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、水库调度决策研究综述（论文提纲范文）
（1）考虑水文预报不确定性的跨流域调水工程优化调度研究（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 水文预报模型 |
| 1.2.2 水库调度技术 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线与研究方案 |
| 2 流域概况及基本资料 |
| 2.1 流域概况 |
| 2.1.1 汉江流域概况 |
| 2.1.2 渭河流域概况 |
| 2.2 引汉济渭工程概况 |
| 2.2.1 引汉济渭跨流域调水工程资料 |
| 2.2.2 引汉济渭工程网络节点图及基本调度原则 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 跨流域调水工程多目标优化调度研究 |
| 3.1 引汉济渭工程调水规则型式 |
| 3.2 多目标优化调度模型的构建 |
| 3.2.1 调度目标 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.2.3 模型输入与优化变量 |
| 3.2.4 调度图优化约束处理策略 |
| 3.3 多目标优化调度模型的求解 |
| 3.3.1 参数模拟优化 |
| 3.3.2 多目标布谷鸟算法 |
| 3.3.3 多属性决策 |
| 3.4 调度规则合理性分析 |
| 3.4.1 多目标Pareto解集 |
| 3.4.2 模拟调度结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 预报不确定性对调度性能的影响分析 |
| 4.1 水文预报模型的构建 |
| 4.1.1 预报因子的筛选方法 |
| 4.1.2 预报模型构建方法 |
| 4.1.3 预测效果的评价指标 |
| 4.2 径流预报信息的生成 |
| 4.2.1 预报因子的优选 |
| 4.2.2 预测效果的评价 |
| 4.3 径流预报不确定性对调度性能的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 考虑预报不确定性的跨流域调水工程优化调度研究 |
| 5.1 集合预报信息的生成 |
| 5.2 多场景下的多目标优化调度模型构建与求解 |
| 5.2.1 集合预报样本的缩减 |
| 5.2.2 预报调度规则基本型式 |
| 5.2.3 基于多场景的多目标优化调度模型的构建 |
| 5.3 调度结果分析与讨论 |
| 5.3.1 集合预报信息的生成 |
| 5.3.2 集合预报样本的缩减 |
| 5.3.3 考虑预报不确定性的优化调度规则的制订 |
| 5.3.4 模拟调度结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（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）雅砻江中下游梯级水库多目标精细优化调度及决策方法研究（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 优化调度模型构建 |
| 1.2.2 优化调度模型求解 |
| 1.2.3 优化调度方案决策 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 梯级水电站日发电计划精细化编制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 厂间-厂内嵌套优化调度模型 |
| 2.2.1 传统优化调度模型 |
| 2.2.2 精细优化调度模型 |
| 2.3 嵌套优化调度模型求解 |
| 2.3.1 单层多维动态规划 |
| 2.3.2 嵌套多维动态规划 |
| 2.4 实例计算 |
| 2.4.1 雅砻江流域概况及电站基础资料 |
| 2.4.2 模型及算法参数设置 |
| 2.4.3 计算结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于内存优化和并行设计的嵌套多维动态规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 嵌套动态规划算法性能分析 |
| 3.2.1 算法时间复杂度 |
| 3.2.2 算法空间复杂度 |
| 3.3 “维数灾”问题的处理策略 |
| 3.3.1 基于数据压缩与数据库技术的内存占用缩减 |
| 3.3.2 基于OpenACC的GPU并行加速 |
| 3.4 优化策略应用研究 |
| 3.4.1 并行方案设置及计算条件 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 LMPSO算法及其在梯级水库多目标优化调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雅砻江中下游梯级水库多目标优化调度模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 测试函数 |
| 4.3 基于超体积指标与问题变换的多目标粒子群算法 |
| 4.3.1 基于超体积指标处理高维目标空间 |
| 4.3.2 基于问题变换处理高维决策空间 |
| 4.3.3 LMPSO算法计算流程 |
| 4.4 实例计算 |
| 4.4.1 梯级水库基础资料及参数设置 |
| 4.4.2 计算结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 改进区间数灰靶模型及其在梯级水库多属性决策中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统区间数灰靶决策模型 |
| 5.2.1 区间数的基本概念 |
| 5.2.2 基于区间数的灰靶决策方法 |
| 5.3 改进区间数灰靶决策模型 |
| 5.3.1 基于集值统计的权重向量计算 |
| 5.3.2 基于R-vine copula的多维度联合抽样 |
| 5.3.3 改进模型的计算流程 |
| 5.4 改进决策模型应用研究 |
| 5.4.1 调度方案设置 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 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 |
（4）淠河流域水库群防洪调度知识图谱构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 淠河流域概况 |
| 2.1 淠河流域基本概况 |
| 2.2 淠河流域防洪概况 |
| 2.3 淠河流域水工程调度规则 |
| 2.4 水库群防洪调度流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 知识图谱构建方法介绍 |
| 3.1 知识图谱介绍 |
| 3.2 知识的表示与建模 |
| 3.2.1 知识表示 |
| 3.2.2 知识建模 |
| 3.3 知识抽取 |
| 3.4 知识融合 |
| 3.5 知识存储 |
| 3.6 知识图谱应用 |
| 3.6.1 智能搜索 |
| 3.6.2 知识图谱可视化 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 淠河流域防洪调度知识图谱的设计与构建 |
| 4.1 模式层的建立 |
| 4.1.1 防洪调度领域本体定义 |
| 4.1.2 防洪调度领域本体属性定义 |
| 4.1.3 防洪调度领域本体关系界定 |
| 4.2 数据的获取与处理 |
| 4.3 知识存储与实现 |
| 4.3.1 知识图谱存储 |
| 4.3.2 知识图谱实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 知识图谱的应用 |
| 5.1 业务情景特征分析 |
| 5.1.1 防洪工程信息 |
| 5.1.2 洪水预报信息 |
| 5.1.3 河道堤防信息 |
| 5.1.4 防洪保护对象信息 |
| 5.2 知识匹配搜索功能 |
| 5.2.1 提供搜索路径 |
| 5.2.2 知识匹配 |
| 5.3 查询系统界面设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）梯级水库多目标互馈关系及决策方法研究（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 多目标优化调度 |
| 1.2.2 多目标互馈关系 |
| 1.2.3 多属性决策 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 本文的主要研究内容以及创新点 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 |
| 1.4.2 本文的主要创新点 |
| 第2章 考虑洪水峰型及其频率的防洪风险分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 洪水特征变量随机模拟 |
| 2.2.1 洪水特征变量 |
| 2.2.2 洪水特征变量联合分布 |
| 2.2.3 洪水特征变量随机模拟 |
| 2.3 考虑峰型及其频率的洪水过程线随机模拟 |
| 2.3.1 基于K-means算法的洪水聚类 |
| 2.3.2 无量纲洪水过程线随机模拟 |
| 2.3.3 考虑洪水类型的洪水过程线放大 |
| 2.4 实例计算 |
| 2.4.1 洪水特征变量随机模拟 |
| 2.4.2 洪水过程线聚类分析 |
| 2.4.3 无量纲洪水过程线生成 |
| 2.4.4 洪水过程线放大 |
| 2.4.5 防洪风险分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 INSGA-Ⅱ算法及其在梯级水库多目标优化调度中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于正交设计及问题变换策略的改进NSGA-Ⅱ算法 |
| 3.2.1 基于正交设计的种群初始化策略 |
| 3.2.2 基于问题变换的搜索空间降维策略 |
| 3.2.3 INSGA-Ⅱ算法 |
| 3.2.4 测试函数计算结果 |
| 3.3 溪洛渡-向家坝梯级水电站多目标优化调度模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.4 模型求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于结构方程模型的梯级水库兴利目标互馈关系研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构方程模型 |
| 4.2.1 基本形式 |
| 4.2.2 求解步骤 |
| 4.3 实例计算 |
| 4.3.1 研究假设 |
| 4.3.2 结构方程模型构建 |
| 4.3.3 数据检验 |
| 4.3.4 模型计算及修正 |
| 4.3.5 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 INGTDM-MAS及其在防洪-兴利多属性决策中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于集值统计的指标权重确定 |
| 5.3 多维关联抽样 |
| 5.4 基于多维关联抽样的区间数灰靶决策模型 |
| 5.4.1 传统区间数灰靶决策模型 |
| 5.4.2 INGTDM-MAS模型构建步骤 |
| 5.5 实例计算 |
| 5.5.1 加权标准化 |
| 5.5.2 三维指标联合分布函数 |
| 5.5.3 方案决策 |
| 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 |
（7）水库群优化调度中的结构分析方法研究进展（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 2 顺序模拟法 |
| 3 蓄供水判别式法 |
| 4 效用均衡理论法 |
| 5 聚合-分解法 |
| 5.1 水库群联合调度图 |
| 5.2 大系统分解协调法 |
| 6 水力关联矩阵法 |
| 7 总结与展望 |
（8）考虑多元信息的水库多目标优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库多目标优化算法研究进展 |
| 1.2.2 水库多目标决策及竞争权衡研究进展 |
| 1.2.3 考虑中长期径流预报信息的水库优化调度研究进展 |
| 1.3 存在问题与发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究思路 |
| 2.研究水库概况及多目标调度模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究水库概况 |
| 2.2.1 水库概况及特性 |
| 2.2.2 水库来水及需水资料 |
| 2.2.3 水库兴利调度要求 |
| 2.3 水库调度图基本形式 |
| 2.4 水库多目标调度模型 |
| 2.4.1 目标函数 |
| 2.4.2 约束条件 |
| 2.4.3 决策变量 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.基于偏好信息的水库多目标优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于偏好信息的多目标优化算法 |
| 3.2.1 常规优化算法NSGA-II |
| 3.2.2 偏好信息载体——参考点 |
| 3.2.3 基于参考点的偏好策略 |
| 3.2.4 基于参考点的水库多目标优化算法 |
| 3.3 解集性能评价指标 |
| 3.3.1 R-Metrics |
| 3.3.2 平均标准化欧式距离(Mean Euclidean Distance) |
| 3.3.3 有效解个数 |
| 3.4 水库调度模型及参考点设置方案 |
| 3.4.1 水库调度模型 |
| 3.4.2 参考点 |
| 3.4.3 优化参数 |
| 3.5 解集性能评价结果 |
| 3.5.1 Pareto解集整体对比 |
| 3.5.2 性能指标对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.基于竞争权衡的水库多目标决策研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多目标竞争量化指标 |
| 4.2.1 多目标竞争及权衡 |
| 4.2.2 多目标竞争量化指标 |
| 4.2.3 多目标竞争量化指标量化步骤 |
| 4.3 基于竞争权衡的多目标决策方法 |
| 4.4 水库多目标调度模型及设计方案 |
| 4.4.1 水库调度模型 |
| 4.4.2 不同用水设计方案 |
| 4.5 水库多目标竞争分析及权衡决策结果 |
| 4.5.1 多目标竞争关系分析 |
| 4.5.2 水库多目标调度决策 |
| 4.5.3 多目标竞争指标合理性讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.考虑多时序过程因子的中期径流预报研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 降雨产品及降雨预报产品评估 |
| 5.2.1 降雨产品适用性评估 |
| 5.2.2 降雨预报产品精度评定 |
| 5.3 基于BP神经网络的多时序过程因子筛选方法 |
| 5.3.1 基于BP神经网络的旬径流预报模型 |
| 5.3.2 多时序过程因子筛选方法 |
| 5.4 未来第一旬径流预报因子筛选及组合预报方案 |
| 5.4.1 研究数据 |
| 5.4.2 备选因子及相关系数 |
| 5.4.3 基于初步预测的因子筛选 |
| 5.4.4 未来第一旬径流不同因子组合方案设计 |
| 5.5 未来第一旬径流预报结果 |
| 5.5.1 精度评估结果 |
| 5.5.2 径流拟合过程 |
| 5.6 未来第二旬径流预报及结果 |
| 5.6.1 未来第二旬径流预报因子 |
| 5.6.2 精度评估结果 |
| 5.6.3 径流拟合过程 |
| 5.7 本章小结 |
| 6.中期径流预报信息在水库优化调度中的修正应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 考虑预报信息利用的调度规则及水库调度模型 |
| 6.2.1 考虑预报信息利用的水库调度图基本形式 |
| 6.2.2 水库调度模型 |
| 6.3 两旬径流预报的误差影响分析及修正应用方式研究 |
| 6.3.1 第一旬径流预报误差影响分析 |
| 6.3.2 第二旬径流预报误差影响分析 |
| 6.3.3 两旬预报径流修正应用方式介绍 |
| 6.4 水库优化调度方案设计及结果分析 |
| 6.4.1 优化调度方案设计 |
| 6.4.2 优化调度结果对比 |
| 6.4.3 调度图优选及合理性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题背景与研究思路 |
| 1.3 流域水库群蓄滞洪区防洪调度综合研究综述 |
| 1.4 本文主要研究内容与框架 |
| 2 高效解算一维枝状河网模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高效解算一维枝状河网模型 |
| 2.3 算例验证与分析 |
| 2.4 实例计算与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水库库区洪水传播时间与库容变化规律研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 库区洪水传播变化规律 |
| 3.3 库容变化规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水库群联合防洪调度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究流域及其防洪调度目标 |
| 4.3 基于调度规则的水库群联合常规防洪调度 |
| 4.4 基于深度神经网络的水库群联合防洪调度 |
| 4.5 耦合河网模型的常规防洪调度模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 蓄滞洪区防洪调度研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 蓄滞洪区洪水演进精细化模拟模型 |
| 5.3 应急疏散避洪转移模型 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 流域综合防洪调度体系与信息化技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 流域综合防洪调度研究——以汉北河流域为例 |
| 6.3 流域防洪调度信息化技术研究与应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:攻读博士期间发表的学术论文 |
| 附录2:攻读博士期间完成和参与的主要科研项目 |
| 附录3:攻读博士期间与导师合作完成的发明专利 |
| 附录4:攻读博士期间获得的奖励 |
（10）梯级水电站优化调度与交易策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 我国水电发展现状 |
| 1.1.2 我国新一轮电力市场化改革现状 |
| 1.1.3 梯级水电站优化调度和市场交易策略研究的意义 |
| 1.2 国内外研究动态及面临问题和挑战 |
| 1.2.1 梯级水电站优化调度及交易策略研究综述 |
| 1.2.2 梯级水电站优化调度和交易研究面临问题及挑战 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 梯级水电站优化调度模型及基本理论方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 梯级水电站运行特性和优化调度模型 |
| 2.2.1 梯级水电站运行特性 |
| 2.2.2 梯级水电站优化调度模型 |
| 2.3 优化算法与计算技术 |
| 2.3.1 遗传算法 |
| 2.3.2 动态规划方法 |
| 2.3.3 Matlab集群并行计算技术 |
| 2.4 随机变量处理方法 |
| 2.4.1 序列运算理论 |
| 2.4.2 典型场景分析法 |
| 2.5 风险管理模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 梯级水电站多时间尺度优化调度模型和方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于系统分解方法的梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 3.2.1 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 3.2.2 梯级水电系统分解原则 |
| 3.2.3 大系统分解协调递阶模型 |
| 3.2.4 多核集群并行优化调度方法 |
| 3.3 梯级水电站日前调峰和日内流量平抑双层优化调度模型 |
| 3.3.1 梯级水电站双层优化调度框架 |
| 3.3.2 梯级水电站日前优化调度 |
| 3.3.3 实时调度策略 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基于系统分解方法的梯级水电站中长期优化调度分析 |
| 3.4.2 梯级水电站日前调峰和日内流量平抑双层优化调度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 梯级水电站中长期发电与交易计划联合优化模型和方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 计及随机和风险因素的调度交易优化模型和方法研究 |
| 4.2.1 决策框架及随机变量建模 |
| 4.2.2 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 4.2.3 序列运算求解收益风险概率约束模型 |
| 4.2.4 优化算法 |
| 4.3 中长期调度与跨价区交易组合双层优化模型 |
| 4.3.1 电力市场交易机制和双层优化模型 |
| 4.3.2 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 4.3.3 多时段跨价区市场交易组合决策模型 |
| 4.3.4 双层优化模型求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 计及随机和风险因素的调度交易优化模型和方法研究分析 |
| 4.4.2 中长期调度与跨价区交易组合双层优化模型研究分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 市场环境下梯级水电站检修计划与中长期调度联合优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 梯级水电站中长期调度和检修计划双层优化框架 |
| 5.2.1 梯级水电站中长期调度 |
| 5.2.2 梯级水电站机组检修计划 |
| 5.2.3 中长期调度和检修计划双层优化框架 |
| 5.3 梯级水电站中长期调度和检修计划联合优化模型 |
| 5.3.1 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 5.3.2 梯级水电站检修计划优化模型 |
| 5.4 模型求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 数据基础 |
| 5.5.2 中长期调度及检修计划优化结果分析 |
| 5.5.3 梯级水电站水力耦合关系对检修计划的影响 |
| 5.5.4 检修损失权重系数对检修计划的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多主体梯级水电站参与的日前市场出清模型和投标策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型 |
| 6.2.1 双边交易电力市场日前出清机制 |
| 6.2.2 梯级水电站运行模型 |
| 6.2.3 考虑梯级水电站电力耦合关系的日前市场出清模型 |
| 6.3 多主体梯级水电站参与日前市场中的下游电站自调度投标策略 |
| 6.3.1 峰前腾库和峰后蓄水出力调整策略 |
| 6.3.2 对入库流量的调蓄削峰稳流策略 |
| 6.3.3 考虑下游电站自调度投标的日前市场出清优化模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 日前市场出清结果分析 |
| 6.4.3 安全约束对交易结果的影响 |
| 6.4.4 峰前腾库和峰后蓄水策略优化结果分析 |
| 6.4.5 对降雨引起的突增入库流量调蓄削峰优化结果分析 |
| 6.4.6 下游电站运行偏差分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、水库调度决策研究综述（论文参考文献）
- [1]考虑水文预报不确定性的跨流域调水工程优化调度研究[D]. 钟华昱. 西安理工大学, 2021
- [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]雅砻江中下游梯级水库多目标精细优化调度及决策方法研究[D]. 马皓宇. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]淠河流域水库群防洪调度知识图谱构建研究[D]. 张福信. 太原理工大学, 2021(01)
- [5]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
- [6]梯级水库多目标互馈关系及决策方法研究[D]. 阎晓冉. 华北电力大学(北京), 2020
- [7]水库群优化调度中的结构分析方法研究进展[J]. 周婷,戚王月,金菊良. 长江科学院院报, 2020(12)
- [8]考虑多元信息的水库多目标优化调度研究[D]. 唐榕. 大连理工大学, 2020(01)
- [9]流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用[D]. 卢程伟. 华中科技大学, 2019
- [10]梯级水电站优化调度与交易策略研究[D]. 刘方. 华北电力大学(北京), 2019(01)