非汛期水庫(kù)群協(xié)同優(yōu)化調(diào)度與應(yīng)用研究.pdf

1、水資源短缺、水環(huán)境日益惡化已成為制約社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。隨著大規(guī)模的水電站、水庫(kù)逐步建成，水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度的地位和作用越來越突出。非汛期水量的優(yōu)化調(diào)度研究，是實(shí)現(xiàn)水資源調(diào)控的主要工程措施，對(duì)解決非汛期各種用水具有重要意義。
　　 本論文研究了確定型水庫(kù)群優(yōu)化調(diào)度以及隨機(jī)型水庫(kù)群優(yōu)化調(diào)度兩類問題。對(duì)于確定型水庫(kù)群優(yōu)化調(diào)度，將水庫(kù)的出庫(kù)流量作為粒子群算法的輸入，整個(gè)流域的缺水量作為粒子群算法的輸出值。建立非汛期水庫(kù)群協(xié)同優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模

2、型，并且引入進(jìn)化機(jī)制，通過改進(jìn)粒子的進(jìn)化操作，得到全局最優(yōu)解。
　　 由于水量調(diào)度在很大程度上依賴徑流信息，而未來的徑流無法準(zhǔn)確預(yù)知，因此隨機(jī)型水庫(kù)群優(yōu)化調(diào)度主要解決徑流預(yù)測(cè)問題。本論文基于支持向量回歸機(jī)理論，提出了分別適合于中長(zhǎng)期、短期徑流的預(yù)測(cè)算法，利用粒子群算法進(jìn)行隨機(jī)型水庫(kù)群優(yōu)化調(diào)度的求解，為水量隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度提供了一種新思路。
　　 本論文基于進(jìn)化理論的混合粒子群模型和中長(zhǎng)期、短期徑流預(yù)測(cè)算法，進(jìn)一步豐富了水量調(diào)