梯級水庫調(diào)度

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1、萬方數(shù)據(jù)國內(nèi)圖書分類號：TV213．9國際圖書分類號：338．2管理學博士學位論文學校代碼：10079密級：公開梯級水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度與決策方法研究博士研究生：李繼偉導師：紀昌明申請學位：學科：專業(yè)：所在學院：答辯日期：授予學位單位：管理學博士管理學管理科學與工程經(jīng)濟與管理學院2014年5月華北電力大學萬方數(shù)據(jù)ClassifiedIndex：TV213．9U．D．C：338．2DissertationfortheDoctoralDegreeinManagementScienceResearchonMulti-objecti。veOptimalOperationandDecisionMeth

2、odsforCascadedReserviorsCandidate：Supervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：School：DateofDerence：LiJiweiProf．JiChangmingDoctorofManagementScienceManagementScienceavdEngineeringSchoolofEconomicsandManagementMay,2014Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity萬方數(shù)據(jù)華北電力大學博士學位論文原

3、創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：此處所提交的博士學位論文《梯級水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度與決策方法研究》，是本人在導師指導下，在華北電力大學攻讀博士學位期間獨立進行研究工作所取得的成果。據(jù)本人所知，論文中除已注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究工作做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式注明。本聲明的法律結果將完全由本人承擔。作者簽名：套湛牽日期：加J哞多月諺日華北電力大學博士學位論文使用授權書《梯級水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度與決策方法研究》系本人在華北電力大學攻讀博士學位期間在導師指導下完成的博士學位論文。本論文的研究成果歸華北電力大學所有，本論文的研究內(nèi)容不得以其它單位的名義發(fā)表。

4、本人完全了解華北電力大學關于保存、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向有關部門送交論文的復印件和電子版本，允許論文被查閱和借閱，學?？梢詾榇嬖陴^際合作關系的兄弟高校用戶提供文獻傳遞服務和交換服務。本人授權華北電力大學，可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文，可以公布論文的全部或部分內(nèi)容。本學位論文屬于(請在以上相應方框內(nèi)打“√”)：保密口，在年解密后適用本授權書不保密r作者簽名：導師簽名：日期：矽f妒年多月涔日日期：壚I妒年‘fl諺日萬方數(shù)據(jù)摘要摘要在能源短缺、節(jié)能減排的大背景下，我國流域水電能源開發(fā)的力度增強，步伐加快，大型流域水庫群規(guī)模越來越大，其聯(lián)合運行調(diào)度問題也越來越復雜。一方面，

5、梯級水庫上下游之間存在復雜的水力和電力聯(lián)系(約束復雜)，以及受入庫徑流的不確定性的影響，水庫群優(yōu)化調(diào)度的理論研究與實際應用存在一定的差距；另一方面，隨著人類生活水平以及認識的提高，對大型水利樞紐的綜合利用需求也日益增強，而不同調(diào)度目標之間又存在一定的競爭與沖突關系，傳統(tǒng)的水庫優(yōu)化調(diào)度理論與方法應用于新時期水庫群優(yōu)化調(diào)度問題求解時存在一定的局限性，無法適應水庫群多目標調(diào)度、綜合效益最大化發(fā)揮的新需求，亟需研究水庫群優(yōu)化調(diào)度的新的理論與方法。圍繞水電能源大開發(fā)下梯級水庫群多目標聯(lián)合調(diào)度運行以及不同調(diào)度目標非劣解方案決策問題，以水庫群長期綜合效益最大為目標，結合系統(tǒng)工程理論、智能優(yōu)化方法、多目標優(yōu)

6、化與決策理論，從中長期入庫徑流預報、單目標優(yōu)化調(diào)度、水沙多目標優(yōu)化調(diào)度與決策等多方面對梯級水庫群聯(lián)合運行調(diào)度問題展開了深入研究．并取得了一些具有理論意義和工程應用價值的研究成果。全文取得了如下的主要研究成果：(1)水電站水庫中長期組合入庫徑流預報方法研究。首先以自回歸滑動平均模型、最近鄰抽樣回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎構建了水電站水庫入庫徑流預報模型，在相關模型參數(shù)率定之后，以相關指標驗證了所建模型的合理性與可靠性；以之為基礎，并結合月入庫徑流的周期性、年內(nèi)不均勻性特征建立了基于支持向量機的月徑流分月組合預報模型，繼而以平均相對誤差、確定性系數(shù)為評價指標搭建入庫徑流預報精度評價模型；以龍

7、盤水電站水庫月入庫徑流預報的應用效果表明組合預報模型在降低了單一預報模型不確定的同時，取得了更高的預報精度，驗證了所構建模型的合理性與優(yōu)越性。(2)梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度方法研究。結合混合蛙跳算法良好的全局尋優(yōu)性能以及免疫克隆選擇算法較好的局部搜索能力兩方面的優(yōu)勢，提出了免疫蛙跳算法并給出了相應的求解流程；同時針對梯級水庫群之問的水力、電力聯(lián)系，為提高智能優(yōu)化方法在求解水庫群優(yōu)化調(diào)度問題時的尋優(yōu)效率，給出了水庫群