水库优化调度
- 格式:docx
- 大小:19.21 KB
- 文档页数:5
水库优化调度的方法水库优化调度是指通过合理的水库操作和调度策略,最大限度地实现水库资源的综合利用,提高水库的供水能力和调节能力,满足不同需水阶段的需水量,同时保护水资源的可持续利用。
水库优化调度方法可以通过以下几个方面进行实现:1. 建立合理的水库调度模型:水库优化调度需要建立合理的数学模型,包括水库的供水模型和调节模型。
供水模型主要通过分析降雨入库、蒸散发和下泄流量等因素,确定出适当的供水量。
调节模型主要通过分析水库上下游的水位变化和流量变化,制定合理的调节方案。
2. 基于水库特性的调度策略:水库优化调度需要综合考虑水库的特性和水资源的需求,制定合理的调度策略。
水库特性包括水库的容积、水位-库容关系、水位-出力关系等,需要根据实际情况进行调整。
调度策略可以分为长期调度、季节调度和短期调度,通过调整水库上游的蓄水和下游的出库流量等参数,保证水库满足不同季节和不同需水阶段的需水量。
3. 确定适当的调度指标:水库优化调度需要制定适当的调度指标,包括水位、库容、供水量、调节能力等。
通过合理地设置调度指标,可以更好地调配水库水资源的供需关系,使得水库在供水和调节方面都能够起到最佳的作用。
4. 考虑生态环境保护:水库的优化调度不仅需要考虑经济和社会的需求,还需要兼顾生态环境的保护。
在制定调度策略时,需要考虑水库上游和下游的生态系统需求,合理安排蓄水和放水的时间和量,保持水库周边生态环境的平衡和稳定。
5. 利用智能优化算法:水库优化调度可以利用智能优化算法来求解最优解。
智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,通过对水库供需关系和调度指标的建模,利用智能优化算法进行求解,可以得到水库最优的调度策略。
6. 引入信息技术支持:水库优化调度可以通过引入信息技术来提高调度效率和准确度。
利用水文气象监测和预报系统,及时获取水库周边的降雨和蒸发情况,对水库进行监控和预警,及时调整调度方案。
同时,建立水库调度管理系统,实现对水库调度过程的实时监测和控制,提高调度的自动化水平。
关于水库兴利优化调度探析
水库兴利优化调度是指通过合理调配水库的入库、出库水量,以最大限度地提高水库
的综合效益。
水库兴利优化调度对于提高水资源利用效率、保障水库安全运行和提升水库
功能起着重要的作用。
本文将对水库兴利优化调度进行探析,分析其意义、目标和方法。
水库兴利优化调度的意义在于实现对水库水量的合理分配,使得水库的兴利效益达到
最大化。
一方面,水库的兴利调度可以满足生产、生活和生态环境的需求,提供稳定可靠
的水资源供应;水库的兴利调度可以最大限度地发挥水库的调节、储存和发电等功能,提
高水资源的综合利用效率。
水库兴利优化调度的目标是实现水库经济效益、社会效益和生态效益的统一。
在保障
水库安全运行的前提下,通过优化调度水库的入库和出库水量,最大限度地增加水库的发
电量、供水量和调蓄容量,提高水库的综合效益。
水库兴利优化调度还应充分考虑水生态
环境和下游水资源需求,实现水库运行与生态环境的协调发展。
水库兴利优化调度的方法具体包括水文预测模型、水库调度模型和决策支持系统等。
水文预测模型主要用于预测入库水量,根据历史气象和水文数据,结合数学统计方法和气
象模型等,预测未来一段时间内的入库水量。
水库调度模型主要用于确定水库的出库水量,根据入库水量以及出库目标(如发电、供水等),采用最优化方法或经验经验规则,确定
出库水量。
决策支持系统主要用于辅助水库调度决策,通过采集分析水文、气象、水质等
数据,运行水文预测模型和水库调度模型,提供决策者合理的调度方案。
优化水库调度在水资源管理中,水库调度是一项重要的任务,它涉及到合理利用水资源、保障供水安全以及满足各种需求。
优化水库调度可以提高水库的效益和水资源的利用率,本文将就如何优化水库调度进行探讨。
一、问题概述及背景水库调度是指根据水文、水利、水能等要素制定合理的水库出水方案,以满足不同的用水需求和水资源的合理利用。
水库调度经常面临的问题包括:供水安全、灌溉用水安排、调蓄洪水、生态环境保护等。
二、优化水库调度的意义优化水库调度的意义在于最大程度地调配水资源,满足不同的用水需求。
具体意义如下:1. 提高水资源利用率:通过优化调度方案,可以最大程度地节约水资源,减少浪费。
2. 保障供水安全:优化调度方案可以合理安排供水量,确保城市和农村的正常用水。
3. 减少洪涝灾害风险:通过合理的调度方案,可以降低洪水爆发的风险,减轻灾害损失。
4. 促进生态环境保护:合理的调度方案可以保护生态环境,维持水文生态平衡。
三、影响水库调度的因素优化水库调度需要考虑多个因素,包括但不限于:1. 水库的蓄水量和水位:水库蓄水量和水位直接关系到供水能力和调度方案的可行性。
2. 天气因素:降水量、湿度和气温等天气因素会影响水资源的供应和需求。
3. 用水需求:不同地区和不同行业的用水需求是差异化的,因此需要根据实际需求进行合理调度。
4. 生态环境保护:保护生态环境需要合理设置水位和流量,以满足生态需求。
四、优化水库调度的方法优化水库调度的方法可以从以下几个方面入手:1. 基于数据模型的优化:通过收集和分析水文、气象、土壤等数据,建立数学模型,并运用优化算法求解最优调度方案。
2. 多目标优化:将供水安全、灌溉用水需求和生态环境保护等多个目标结合起来,运用多目标优化算法,找到最合适的调度策略。
3. 实时调度:结合实时监测数据,根据当前的水情、气象等因素进行实时调度,使调度方案更加灵活和适应性更强。
4. 迭代优化:通过不断迭代和优化,逐步改进调度方案,使其更加符合实际情况和需求。
长江三峡水库枢纽调度优化研究长江三峡水库的建设成为了中国乃至世界上一项具有里程碑意义的工程。
随着其建设的逐渐完善,长江三峡水库枢纽调度优化的研究因此而展开,这是全球水力发电领域的一大研究难题。
长江三峡水库枢纽调度优化旨在通过最优控制来获得最佳水资源利用效果,如实现旱涝季节国家用水需求的合理分配、确保生态环境水质的稳定保持、增强控制水位进行洪水预警和防范等。
为了达到这一目的,必须进行调度优化,即根据长江三峡水库枢纽水能存储特性进行水位控制策略的优化。
目前,调度优化主要涉及到两个方面:一是适应变化的环境、满足广泛需求的水资源供应与各类工程的需求;二是对水库枢纽的运营模式进行分析与调整,以求效益的最大化。
因此,调度优化问题包括调度算法、调度规律、调度时间等的综合考虑。
从调度的理念出发,水库枢纽及其管理机构应继续推进以水量为中心的操作模式,并逐渐将其扩展至以生态、航运、渔业、灾害监测、水质监测等为中心的多方面操作,以实现长江三峡水库枢纽的综合治理。
为了实现长江三峡水库枢纽调度优化,必须依据长江三峡水库特点开展相应的研究。
目前,调度规律、调度时间、配合水库运行等都已经成为长期研究的内容。
在研究中,采用了优化模型、计算机仿真、概率分析、生态学、经济学和生产力手段等方法,以及长江三峡水库运行实例的观测以及相关数据分析,以求得最佳的长江三峡水库枢纽调度方案。
长江三峡水库枢纽在挖掘水能、调度用水、防洪等方面都具有重要意义。
随着国家生态建设和区域协调发展战略的推进,长江三峡水库枢纽的调度优化研究将成为探讨长江水域及其流域生态、经济、社会等协调发展模式的重要基础。
在未来,长江三峡水库枢纽调度优化的研究将面临更高的挑战,同时也将为其管理部门提供更加有效、稳定、可持续的水资源调度策略,从而使得长江三峡水库枢纽真正成为长江流域水资源利用的“活”库、可持续发展的支撑点。
关于水库兴利优化调度探析1. 引言1.1 背景介绍水库是我国重要的水利工程之一,它在调节水资源、防洪抗旱和发电等方面起着至关重要的作用。
由于水库的建设和管理存在一定的局限性,导致水库在实际运行中存在诸多问题,如水资源的浪费、发电效率不高等。
对水库进行兴利优化调度变得尤为重要。
随着科技的不断进步和研究的深入,人们越来越认识到水库兴利优化调度的重要性。
通过科学合理的调度,水库可以更好地发挥水资源的作用,提高发电效率,减少水资源的浪费,实现可持续发展。
采用先进的调度方法和技术,对水库进行兴利优化调度已成为当前水利工程领域的研究热点。
本文将就水库兴利优化调度进行探讨,深入分析水库兴利调度模型的构建、兴利优化调度方法的探讨、水库兴利调度实践案例的分析、水库兴利管理经验的总结以及风险分析与对策建议,旨在为水库管理和调度提供一定的参考和借鉴。
【背景介绍】部分将在下文中逐一展开。
1.2 问题阐述水库作为重要的水资源调控工程,在实际运行中存在着诸多问题和挑战。
兴利优化调度是一个关键的议题,涉及到水资源的合理利用和水库的运行效率。
在实际操作中,水库的调度往往面临着多方面的问题,如如何在满足灌溉和供水需求的前提下最大化发电效益、如何在洪水来临时有效减轻洪峰,等等。
在实际操作中,水库调度问题也受到了诸多因素的影响,如气候变化、水资源供需矛盾、水质保护等。
传统的水库调度方法往往存在一定的局限性,无法充分考虑到多种因素之间的相互影响,导致调度效率较低,难以充分发挥水库的效益。
如何在水资源调度中充分考虑到各种因素的影响,建立合理的兴利优化调度模型,成为当前水库管理中的一个重要挑战。
通过深入研究水库兴利优化调度问题,可以提高水库运行效率,优化水资源配置,从而实现水资源的可持续利用。
1.3 研究意义水库是人类利用自然资源的重要项目,对于解决干旱缺水、防洪灾害、发展农业和工业等具有重要意义。
随着社会经济的发展和人口的增加,水库兴利优化调度成为了水资源管理的关键环节。
第1篇一、前言随着我国水利事业的发展,水库在防洪、灌溉、发电、供水、生态等方面发挥着越来越重要的作用。
为确保水库安全运行和充分发挥其综合效益,我单位高度重视水库运行调度工作,现将2021年度水库运行调度工作进行总结。
二、年度工作回顾(一)水库基本情况我单位负责管理的XX水库位于XX省XX市XX县,是一座以防洪、灌溉、发电、供水、生态等综合利用为主的中型水库。
水库总库容为XX亿立方米,有效库容为XX亿立方米。
水库流域面积为XX平方公里,控制流域内径流总量为XX亿立方米。
(二)年度工作重点1. 加强水库安全管理:严格执行水库大坝安全管理规定,定期开展大坝安全检查,确保大坝安全运行。
2. 优化水库调度运行:根据水库设计规范和实际情况,制定年度水库调度运行计划,合理分配水资源,确保水库综合效益最大化。
3. 强化水库运行监测:加强水库水文、气象、水质等监测,及时掌握水库运行状况,为调度决策提供科学依据。
4. 提高水库管理水平:加强水库运行管理队伍建设,提高管理人员业务素质,确保水库安全、高效运行。
(三)年度工作成果1. 水库安全运行:2021年,水库未发生任何安全事故,大坝安全状况良好。
2. 优化调度运行:根据年度调度运行计划,合理分配水资源,确保了水库综合效益最大化。
水库发电量、供水量、灌溉面积等指标均达到预期目标。
3. 强化监测工作:全年共开展水库水文、气象、水质等监测XX次,及时掌握水库运行状况,为调度决策提供科学依据。
4. 提高管理水平:加强水库运行管理队伍建设,开展业务培训XX人次,提高管理人员业务素质。
三、存在的问题1. 水资源供需矛盾:随着人口增长和经济发展,水资源供需矛盾日益突出,水库供水压力增大。
2. 水库老化问题:部分水库设施设备老化,影响水库安全运行和综合效益发挥。
3. 运行管理能力不足:部分水库管理人员业务素质有待提高,影响水库安全、高效运行。
四、下一步工作计划1. 加强水资源管理:积极开展水资源调查评价,优化水资源配置,提高水资源利用效率。
水库优化调度名词解释水资源优化调度(optimal regulation on water resources )采用系统分析方法及最优化技术,研究有关水资源配置系统管理运用的各个方面,并选择满足既定目标和约束条件的最佳调度策略的方法。
水资源优化调度是水资源开发利用过程中的具体实施阶段,其核心问题是水量调节。
中文名水资源优化调度定义将位于某地区、具有某种水质、在一定时刻具有某种概率分布的天然径流,通过水工程调节成在指定地区、具有规定质量并在一定时刻具有一定保证率和破坏深度的供水量。
这种调节通过水资源配置系统来完成。
系统中同时具有硬件(水库、大坝、水电站、井群等)和软件(水位、调度策略、水费制度等)两方面的元件。
在需水过程和系统硬件已定的情况下,水资源优化调度就是充分利用天然径流的不同步性和各个水库库容特性的差异,最大限度地发挥水资源的综合利用效益。
方法与步骤水资源优化调度在理论上属于多目标的随机序贯决策问题。
其调度目标通常涉及到防洪、发电、城市与工业供水、灌溉及防止水库淤积和生态环境保护等。
为减少问题的复杂性,可根据实际情况将各目标赋予权重,或将次要目标化为约束条件,从而使问题成为单目标随机序贯决策问题。
调度决策一般由日、旬或月作出。
任一时段决策所导致的水资源配置系统状态(水位、库容)则成为余留期决策的初始条件。
而余留期最佳调度策略的期望效益是初始条件的函数。
因此任一时段的调度策略的作出均应不仅对于当前时段是最优的,而且还应使其所导致的时段末系统状态对于余留期最佳策略而言是最好的初始条件、天然径流的随机性使得水资源优化调度十分复杂。
根据对天然径流随机性的处理,可分为随机型和确定型两类调度方法。
水资源优化调度的工作步骤一般为:①明确调度目标及各类约束条件;②建立适当模型并选择优化方法;③分析结果并形成调度方案;④利用行政及经济手段促进调度方案的执行;⑤利用实际调查或其他调度方案的模拟,确定是否有必要改进目标、模型、求解方法、调度规则及水费体系等。
水库调度优化模型及应用研究一、引言水库调度是水资源管理的重要环节,其目的是在满足各种约束条件的前提下,实现水资源的高效利用和综合效益最大化。
随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的日益突出,传统的水库调度方法已经难以满足实际需求,因此,研究和建立更加科学合理的水库调度优化模型具有重要的现实意义。
二、水库调度的基本概念和任务(一)水库调度的定义水库调度是指根据水库的来水、用水需求、水库特性以及其他相关因素,通过合理控制水库的蓄放水过程,以达到防洪、兴利、发电、灌溉、供水等目标的管理活动。
(二)水库调度的任务1、防洪调度确保水库在洪水期间能够有效地削减洪峰流量,保障下游地区的防洪安全。
2、兴利调度合理分配水资源,满足发电、灌溉、供水等兴利部门的用水需求,提高水资源的利用效率和经济效益。
3、生态调度考虑水库下游生态环境的需求,维持河流生态系统的稳定和健康。
三、水库调度优化模型的类型(一)确定性优化模型确定性优化模型基于确定性的来水和用水条件进行建模,常见的有线性规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
1、线性规划模型通过建立线性目标函数和线性约束条件,求解最优调度方案。
但对于复杂的水库调度问题,可能存在线性化误差。
2、非线性规划模型能够处理目标函数和约束条件中的非线性关系,但计算复杂度较高。
3、动态规划模型将水库调度问题分解为多个阶段,通过递推求解最优决策序列,但可能存在“维数灾”问题。
(二)随机性优化模型考虑来水和用水的不确定性,采用随机变量来描述,如随机动态规划模型、蒙特卡罗模拟模型等。
1、随机动态规划模型在动态规划的基础上引入随机变量,能够更好地处理不确定性,但计算量较大。
2、蒙特卡罗模拟模型通过大量随机抽样来模拟水库调度过程,评估不同调度方案的效果,但结果的准确性依赖于抽样数量。
(三)智能优化算法模型如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等,具有较强的全局搜索能力和适应性。
1、遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择来寻找最优解。
水库调度研究现状及发展趋势摘要:实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系,从而实现科学利用水能资源的重要手段,符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求,是实现节能减排目标的重要途径,对贯彻落实科学发展观,促进流域又好又快发展具有重要意义。
本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势,对工程实际具有重要的理论意义。
关键词:水库;优化调度;研究形状;发展趋势随着水电发展的规划推进落实,大型流域梯级水库群将逐步形成,其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益,同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。
在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系,开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究,统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求,结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法,实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化,对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。
1 水库调度研究现状水库调度研究,按其采用的基本理论性质划分,可分为常规调度(或传统方法)和优化调度[2]。
常规调度,一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以一定的最优准则为依据,以水库电站为中心建立目标函数,结合系统实际,考虑其应满足的各种约束条件,然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组,使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。
常规调度常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程,制定调度图或调度规则,以指导水库运行。
它以实测资料为依据,方法比较简单直观,可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等,所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。
但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案,调度结果一般只是可行解,而不是最优解,且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。
优化调度为了充分利用有限的水资源,国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。
其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型,二是寻找求解模型的优化方法。
1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。
1955年美国人Little[4]采用Markov过程原理建立了水库调度的随机动态规划模型,并将其成功地应用到美国大古力水电站调度中,标志着用系统科学的方法研究水库优化调度的开始。
水库优化调度研究与入库径流过程紧密相关,按入库径流过程描述的特点,水库优化调度可分为显随机优化和隐随机优化两类途径。
显随机优化调度显随机优化调度的特点是将入库流量描述为某种类型的过程(如独立随机序列或马尔柯夫过程),然后基于径流的随机描述,建立水库优化调度的随机模型。
如:Ubetkob 提出了类似于Little提出的随机动态规划模型,Gaessford (1958)等对该模型进行了改进,提出了机会约束条件下的模型;Askew(1974), Rossman(1977)又用概率约束代替机会约束;Loucks[5]等(1970)提出无折扣马氏决策规划模型的策略迭代法;Butcher (1971)等改进了策略迭代法,用值迭代求解;Jcaobs等(1995)利用Benders分解方法,解决了随机线性规划问题,并应用于加利福尼亚北部的太平洋水库库群系统;Seifi and Hipel[6]将两阶段随机线性规划方法应用于Great Lakes Reservoir Systems,采用内插点的方法解决了大规模的问题Tejada-Guibert等将随机动态规划应用于加利福尼亚的Thinty-Shasta水库群;由于应用随机动态规划求解水库群优化调度,当水库数目较多时通常遇到“维数灾”,Hall在1970年提出了克服维数灾问题的方法,将所有水库群聚合成一个等价的水库,Valdes等把这一技术应用到Venezuela的四个水库的水库群系统,进行空间和时间的分解,最终由等价水库月调度策略得到每天的调度策略;Ahmed等(1988)在水库群调度中,首先对系统进行主成分分析((PCA),寻找一个降维模型,然后利用随机动态规划模型对降维模型进行求解;Karamouz等(1992)提出了一个贝叶斯随机动态规划(BSDP) ; Admas and Ponnambalam (1996)试图采用每次迭代两三个状态变量的方法,得出的结果是固定下泄策略具有一定的空间相关性,Archibald等(1997)提出了相似的方法解决三维的随机动态规划问题等。
在我国,水库优化调度始于上世纪70年代,首先进行的也是显随机水库优化调度研究;如谭维炎、黄守信(1963)根据动态规划与Markov[5]过程理论,建立了一个长期调节水电站水库的优化调度模型,并在狮子滩水电站的优化调度中得到应用;张勇传、熊斯毅(1979)在建立拓溪水电站水库优化调度模型时,用时空离散简单Markov过程描述径流过程,面临时段入流则由短期预报提供,寻优方法采用可变方向探索法,虽然绘制优化调度图仍用Bellman最优化原理,但由于引进了惩罚项,因而提高了调度的可靠性;施熙灿、林翔岳等(1982)在研究枫树坝水电站优化调度时,提出了保证率约束下的Markov决策规划模型;李爱玲(1998) [7]针对黄河上游梯级水电站群的兴利优化调度问题进行研究,对这一多阶段非线性随机决策问题,应用值迭代方法求解,由于对区间入流用“二元相关进行描述”,有效避免了“维数灾”问题;王金文、王仁权等(2002)等采用逐次逼近随机动态规划方法求解水库群优化调度,其基本思想是,每次仅对一个水库采用随机动态规划求解,并假定其他水库的蓄水过程已确定为多年平均蓄水过程,并以闽江流域水电系统为例进行了研究,但本文作者发现,该方法存在一定的缺陷,由于具体下泄策略是基于假设当前蓄水水位和每月入流已知情况下得到的,因此不能生成通用的库群调度规则;同年,台湾海洋大学黄文政教授应用遗传算法结合随机动态规划方法,研究了台湾地区石门和翡翠水库的联合优化调度,结论是该方法虽能从一定程度上减轻“维数灾”,但计算时间还是过长;刘涵(2006)将电力系统研究中采用的序列运算理论应用到鸟江梯级水库发电调度中,建立了水库随机调度的序列运算理论,提出了水库随机调度过程中各变量的序列化方法等。
在梯级水库显随机优化调度中,虽然国内外专家学者试图通过各种手段降低梯级水库随机优化调度中存在的“维数灾”问题,但大量的科研工作的实践证明,多水库系统的径流随机描述必须考虑到各水库入库径流存在时间和空间上相互关联的复杂情况,而略为复杂的径流随机描述就会给多库联合调度模型的求解带来无法承受的计算工作量,显随机优化模型只适用于不超过三个水库联合运行的优化调度问题。
隐随机优化调度隐随机水库优化调度的特点是采用人工生成的径流序列或历史径流序列(当研究对象具有足够长的历史径流序列时)作为入库径流的过程描述,采用确定性优化方法求解问题的最优解;然后将径流序列、最优运行轨迹相应的蓄水位状态序列及水库泄水决策序列等作为水库运行要素的实验观测数据,通过回归分析确定水库放水决策与相应的运行要素之间的回归方程作为水库的调度函数,用以指导水库运行调度。
由上述可以看出,水库调度的确定性优化方法不能作为独立的优化调度途径,而是作为隐随机优化调度的一个重要组成部分。
隐随机水库优化调度的常用方法有线性规划、非线性规划、网络分析、动态规划及其改进算法、模拟优化以及近年来兴起的智能进化算法、神经网络、模糊数学等方法。
Dorfman (1962)首先提出了水库优化调度隐随机线性规划模型;Mannos等曾用线性规划模型直接寻求水库最优运行策略;Windsor (1973)进行了水库群联合调度的线性规划研究,主要有非凸集性的二元规划、整数规划、混合整数规划等线性模型;Needham[6]等将混合整数规划方法应用于Lowa and Des Moins Rive:的水库调度时,指出该方法的计算效率很低; Williams等将线性规划与动态规划相结合的模型((LP-DP)应用于加利福尼亚中心流域工程优化调度系统(CVP)的实时调度中等。
非线性规划能有效处地处理许多其他数学方法不能处理的不可分目标函数和非线性约束问题,如逐次线性规划((SLP)、逐次二次规划(SQP)、增量拉格朗口方法、广义梯度下降法等。
Barros等(2003)把逐次线性规划方法应用于世界上最大的水电站Brazilian水电站,研究结果表明了该方法计算精度与计算时间都能满足调度需要;为了避免大规模二次规划问题由于时间间隔划分而产生的潜在的时间较长的问题,Peng and Buras(2000)把隐随机方案的广义梯度下降法应用于美国莱茵河上游的梯级水库中,采用人工生成未来12个月的入库径流,从当前月开始计算得出优化调度决策,但是像其他隐随机优化方法一样,由于对每组人工径流系列只产生惟一一个决策,因此带有随机性的泄流规则难以实现;李寿声、彭世彰(1987)结合一些地区的水库调度实际问题,拟定了一个非线性规划模型,用于解决满足多种水源分配的水库最优引水问题。
大量研究结果表明,应用非线性规划求解梯级水库,通常需要进行线性化处理,存在计算时间较长的问题。
模拟模型是大型水资源系统调度中常采用的方法。
最早的水资源系统模拟是在1953年由美国陆军工程师团在计算机上模拟了密西西比河支流密苏里河上的6座水库运行策略,模拟的目的是使整个系统的发电量最大,同时又能满足防洪、灌溉和航运在各个不同时期的用水要求,1855年Morrice and Allon研究了尼罗河流域系统17座水库水电站的优化规划问题。
在我国,西安理工大学黄强教授在研究黄河上游梯级水库联合调度时,采用模拟优化方法进行长系列计算,根据模拟计算结果,应用回归分析方法,得出了龙羊峡多年调节水库年末消落水位变化规律;刘鑫卿、钟琦(1999)给出了发电水库群优化调度随机统计迭代计算法,通过模拟调度,计算最优余留期效益函数,从而得出最优调度规则,结论是其最优性与随机动态规划相同;张雯怡(2005)等根据长系列模拟计算结果,采用改进的神经网络法,研究了洪家渡多年调节水库年末消落水位变化规律等。
应用模拟优化模型求解水库调度,虽然不一定能找到问题的最优解,但可以在调度中加入调度者的经验等重要信息,找到决策者满意的满意解。
“满意才会应用,应用才会有价值”。
动态规划(DP)是由Bellman (1957)提出的用于解决多阶段决策过程最优化问题的一种数学方法。