水库（水电站）群补偿调节算法的比较研究

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1、华中科技大学硕士学位论文题的目的。对于以发电为主的水库群补偿调节的方法，主要有常规方法、传统优化调度方法和现代智能优化方法等。但时历法和蓄能率分配方法等常规方法不能充分发挥水库的补偿调节能力；动态规划和大系统分解协调等传统优化调度方法存在计算量大、求解速度慢、收敛速度慢、可解释性差等问题；遗传算法、神经网络法和粒子群算法等现代智能优化方法存在物理意义不够明确，受算法随机性影响计算结果不够稳定，针对不同物理对象算法参数不易确定等缺陷，还有待进一步进行研究。总之，梯级水电站群的补偿调节至今少有实用性强、能在生产实践中推广的通用方法。所以，如何解决现有的梯

2、级水电群补偿调节方法的求解速度慢、可解释性差、实用性不强等问题，提出一种计算量小、求解速度快、能够在生产实践中推广的方法，具有重要的研究意义。1.2国内外研究的现状水电站群的补偿调节是水电站群优化调度的一个重要分支。一般认为，水库优化调度的概念于上个世纪四十年代后半期起源于国外。1955年，Little[1]将入库径流描述为马尔科夫随机过程引入到水库优化调度，建立水电系统离散随机动态规划调度模型用于指导水库优化调度，标志着水库调度由主观经验和常规调度图阶段进入系统优化方法阶段。经过二十年左右的发展，到了二十实世纪六十年代后半期，单一水库的优化调度理论

3、[2]已基本完善，水库优化调度问题的研究由已经成熟的单一水库优化调度问题转移到更为复杂的水库群联合优化运行问题上。国外关于水库群联合优化调度的研究开始于上世纪七十年代。1970年，Davis等[3]采用动态规划逐次逼近法(DPSA)求解水电站群优化调度问题；1973年，Windsor[4]最早将线性规划模型如二元规划、整数规划等引入到水库群联合优化调度中进行研究；1975年，Howson等[5]提出逐次优化算法(POA)，将多阶段决策问题分解成一系列两阶段寻优问题，并进行逐时段；1981年，Turgeon[6]采用随机动态规划和逼近法求解并联水电站群

4、发电系统的优化问题；1988年，Hreinsson、Sancho[7]采用线性规划方法用于求解冰岛水电系统某梯级水电站群短期优化调度问题，计算结果较为理2万方数据华中科技大学硕士学位论文想；在同一年，Ahmed[8]先对水库群调度系统进行主成分分析，据此对水库群调度系统的高维模型进行降维处理，并采用随机动态规划模型对得到的降维模型进行求解，最后在加拿大某水库系统中应用该方法进行了实例计算；同年，Brannlund等[9]建立了一个考虑水头变化的非线性网络流规划模型，并用简约梯度法对其进行求解；1992年，Karamouz、Vasiliadis[10]

5、考虑到径流预报的不确定性，提出了一种贝叶斯随机动态规划法(BSDP)对水库群优化调度问题进行求解；2000年，Peng和Buras[11]将非线形规划中隐随机方案的广义梯度下降算法应用于美国缅因州上游的梯级水电站群中得到优化调度决策，但由于要进行线性化处理，所以存在计算时间长、求解速度慢的缺点。我国关于水电站群优化调度的研究稍晚于国外几年，但近年来后来居上，已逐步赶超国外。1981年，张勇传等[12]利用大系统分解协调的思想研究两个并联水电站的联合优化调度问题，把两个水库联合优化调度问题变成两个水库单库优化的问题，通过引入偏优损失变量对单库策略进行协

6、调，进而求得总体最优策略；1983年，鲁子林[13]采用网络分析模型中的最小费用法求解水库群优化调度问题；1987年，张勇传等[14]引入水库水位向量对POA算法进行改进，提出了SEPOA算法，并对最优解的唯一性进行了研究；1991年，吴保生、陈惠源[15]根据逐次优化算法的思想，提出了并联水库群防洪系统优化调度的多阶段逐次优化算法模型，使河道水流状态的滞后影响问题得到了解决，但不能运用于串联水库群；1994年，李寿声、彭世彰等[16]针对灌区多种水源联合运用问题，应用非线性规划理论，求解农业最优种植模式及各种水源最优分配比例问题；1995年，谢新民

7、等[17]利用大系统理论和模糊数学规划方法分析水电站水库群模糊优化调度问题，建立了水电站水库群模糊优化调度模型，提出了一种目标协调－模糊规划法，并用实例证明了其有效性；1996年，万俊等[18]将分解协调法和聚合分解法相结合，建立了一种基于分解协调-聚合分解建模思路的水电站群优化调度复合模型，利用分解协调法求解最优过程，并用聚合分解法计算等效水库的调度函数；1998年，Wang、Chen[19]将网络流规划引入到梯级水电站群优化调度问题中，建立了相关模型；1999年，刘鑫卿、钟琦[20]通过使用水电站水库群优化调度随机统计迭代算法对最优余留效益函数进

8、行计算，得到最优调度规则函数，3万方数据华中科技大学硕士学位论文具有与随动态规划方法相同的最优性，同时该算法