大规模混联水库群长期优化调度

混联水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,应用水力关联矩阵描述混联水库群之间的水力联系,进而应用逐次优化算法(POA)和动态规划逐次渐近(DPSA)算法对该问题在时间和空间上进行降维。以金沙江、雅砻江和大渡河干流10座具有季调节能力以上调节性能的混联水库群作为研究对象,分别采用DPSA和POA-DPSA两种算法对问题进行求解,并初步分析了联合调度对径流的影响。优化结果相对于设计值都有一定程度的提高,且寻优速度较快。     

混联水电站水库群系统优化调度问题的研究

本文研究混联水电站水库群系统优化调度问题,提出一种关联预估法与可变误差多面体法和梯度法配合使用的算法。通过对某电网水电站水库群系统优化调度实例计算,表明该算法收敛速度快、所需机器储存数量少、运算稳定。     

大渡河流域混联水库群长期优化调度

以大渡河混联水电站水库群为研究对象,建立了兼顾不同保证出力情形下以发电量最大为目标的长期优化调度模型,并采用逐步优化算法（POA）及基于变域变步长搜索的POA改进算法求解。结果表明：在总发电量增加前提下,改进算法计算耗时较传统POA缩短约90倍;不同保证出力情形下,梯级、整体考虑惩罚较单库惩罚考虑,其流域多年平均发电量...     

水电站水库群长期联合优化调度

本文根据逐次渐近法(DPSA)的思想,把N库问题分解为在每次迭代中求解单库问题,进而求解了一个水库群长期联合优化调度。本方法还可以考虑径流的时空相关性,使所求水库的最优放水策略是该库蓄水量和其它电站总出力的函数。该方法被用于求解广东电力系统七库联合优化调度取得了满意的数值结果。     

混联水库群联合调度图的绘制探讨

本文建立了混联水库群联合调度图绘制的数学模型,并用动态规划求解,所得结果是合理的,从而克服了Kc判别式法的某些缺陷。     

水电站水库群经济优化调度数学模型与方法研究

本文侧重分析和研究水电站水库群经济优化调度问题，首先建立经济优化调度数学模型；然后利用大系统理论和加速收敛技术，提出一种改进目标协调法；最后进行实例计算、分析和验证．理论分析和实际计算表明，所建立的模型和提出的方法是合理和可行的，具有较强的实用性和通用性．     

水库群优化调度函数

本文在文献[1]的基础上,提出水库群优化调度函数及其参数识别方法,应用T变换改进卡尔曼滤波算法,提高径流预报准确度,从而得以在南昌电网成功实现水库群优化调度.     

电网水电站水库群跨流域补偿调度方法

文中考虑了水能利用最大化、水电站群保证出力以及电网水电负荷空间等应用需求,建立了电网水电站水库群跨流域补偿调度模型,并给出了数学模型求解方法,最后结合广西电网开展模型应用实例分析,表明该模型对于水库群年计划的制定具有一定的指导作用。     

水电站水库群优化调度中NCS模型与NSO模型的递阶优化算法

提出了求解大规模水电站水库群优化调度非凸结构（ＮＣＳ）模型的进阶优化算法；给出将不可分调度（ＮＳＯ）模型所构造的拉格朗回函数转化为可分函数的方法及三级递阶优化算法．     

泉州地区水库群优化调度决策支持系统概述

对小水电资源丰富的泉州地区水库调度自动化系统进行了分析和论述,介绍了优化调度决策支持系统的结构原理、功能和技术特性,实现了对水库水情、雨情的遥测和分析,优化了水库调度。     

水库群优化调度最优决策规律的研究

针对黄河干流龙羊峡、刘家峡水库水电站的水库预报调度至多峰曲线形式，用多项式建模，通过两库的最优调度过程样本采用逐步回归进行率定，建立了两库的最优决策规律。经模拟调度计算验证效果较好，说明了提出的最优决策规律形式的可用性。     

基于改进遗传算法的水库群防洪优化调度

为解决标准遗传算法(SGA)在处理高维复杂问题中寻优能力不足、计算时间过长、易早熟的问题,首先改进映射规则,仅选择部分决策变量进行编码,采取新的映射规则将其解码映射至解空间,实现高维问题的降维;其次使用针对不同约束条件的自适应罚函数对算法收敛性进行改进;最后以北方某流域并联水库防洪调度为例,建立防洪优化调度模型,并运用改进遗传算法进行求解。结果表明,该方法在解决高维复杂水库群防洪优化调度问题时具有求解速度快、寻优结果好的优点,有一定的实用性。     

西江上游水库群联合蓄水优化调度研究

目前西江上游水库群在汛末蓄水期难以蓄满,直接影响其在供水期的综合效益。为此,建立了基于发电、蓄水和生态的多目标优化调度模型,采用逐次逼近动态规划方法进行求解,得到2011～2017年的水库群联合蓄水优化调度过程。结果表明,龙滩水库的蓄水与天生桥一级水库的蓄水具有同步性;因光照水库为龙头水库、岩滩水库开始蓄水时间比其他水库晚,故两水库蓄水受其他水库的影响较小。对于特枯年份,需提前水库群开始蓄水时间及抬高起蓄水位才能蓄满。     

灌区渠首水库群优化调度模型及其求解

建立了梅院泥灌区渠首水库群优化调度的数学模型。针对该模型的特点,借鉴生物体的免疫原理,提出求解该问题的免疫遗传算法。该算法将局部最优解视为抗原,设计了对应的抗体产生机制。实例研究表明,该算法有效地抑制了早熟现象,具有良好的全局收敛性。     

水电站水库群系统优化调度的大系统分解协调方法研究

应用大系统分解协调方法对串联水电站水库群的优化调度问题进行了分析和研究，建立了相应的优化调度模型，并进行了实例计算与分析，得出较好的结果。     

水电站水库群径流补偿调节的非线性规划优化

本文介绍一个非线性模型．它可用来解决水电站水库群径流补偿调节的问题，具有功能和特性：（１）目标函数是经济效益指标的极大化，而不是物理指标（为保证出力和电能）；（）该模型可用于梯级或（和）跨流域的水电站群；（３）它建立于ＧＡＭＳ解题器．     

基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度

针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法.为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略--Ant-proportion,综合考虑全局和局部信息.以漫湾-大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效.     

水库群优化调度理论的研究—SEPOA方法

本文研究确定来水条件下库群优化调度问题,建立了数学模型并提出了状态(水位)极值逐次优化解法(SEPOA),证明了四个定理,这些定理表明,采用SEPOA方法从某一可行调度线开始,计算将收敛稳定于唯一的最优调度线.在水电站的优化调度及库群优化补偿计算中,几乎所有的数学规划方法,如线性规划、非线性规划以及各种动态规划方法都曾采用.这些研究克服了维数障碍,也带来新的问题,如目标函数极值的性质问题,局部极值与整体极值的关系问题,而这些对于实际问题是十分重要的.此外,各种方法的有效程度,极大的决定于实际问题的性质特点和具体条件,而过去这一点往往没有引起足够的重视.水库问题的优化算法,应更多的建立在问题本身所固有的特征和特性上.从这一点出发,我们着重于水库本身的特点,并力求在较为一般的条件下,研究一种算法,并讨论计算的收敛,最优解的存在及唯一性.