钦江流域水库多目标调控的研究

钦江流域水库多目标调控的研究

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时间:2019-03-08

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1、钦江流域水库多目标调控研究摘要水库调度在水资源的开发、利用以及管理中占据着十分重要的地位,并且已经成为国内外学者的热点研究问题。水库优化调度主要分成两部分工作,即模型化和最优化。系统的模型化是指尽可能的将真实的水能系统用数学模型模拟出系统各要素之间的关系。最优化是指运用一定的数学方法,对已经建立的数学模型进行求解,寻找最优解。随着水库调度研究的进展,我国的大江大河已经有相当一部分被研究,并且取得很好的研究成果。但是这些成果还没有获得广泛的通用性,对一些中小流域可能还有所欠缺。随着经济的快速发展,钦江作为北部湾经济区的主要水源河流,存在水资源时空分布不均、部分地区水资源利用率和

2、保证率不高、以及水环境和水灾害等问题。基于以上情况,本文以广西壮族自治区钦州市钦江流域为例,分别建立以发电量最大为目标,以供水保证率为目标以及以生态效益、社会效益和经济效益组成的综合利用效益最大为目标的三个不同的调控模型,采用逐步优化算法(POA)和遗传算法(GA)这两种优化算法,以1957年~2007年的水文数据进行生态需水分析,以2001年,--,2007年的数据进行水库调度计算,对不同目标的调控模型所得到的调度结果进行比较分析,选取适合钦江流域水资源的长久分配与利用的优化调度方案,其结果可以对钦江流域水资源利用提供一定的参考依据。关键词:钦江流域水库调度多目标生态需水S

3、tudyonMulti—objectiveControloftheReservoirofQinjiangRiverBasinABSTRACTReservoiroperationoccupiesanimportantpositioninthewaterresourcesdevelopment,utilizationandmanagement,andhasbecomeahotissueofscholarsbothathomeandabroad.Themainworkofreservoiroptimaloperationisdividedintotwoparts,modelinga

4、ndoptimization.Themodelingofsystemistosimulaterealwaterresourcessystemasfaraspossibleandreflecttherelationshipbetweenvariouselementsofthesystembyusingcertainmathematicalmodel.Optimizationistosolvetheestablishedmathematicalmodelbyusingcertainmathematicalmethodandsearchfortheoptimalsoll】ti011

5、Withthedevelopmentofreservoiroperationresearch,quiteapartofmajorriversofChinahavebeenstudiedandgetgoodresults.Buttherearestillnot谢derangeofversatilityintheseresults,eventheremaybelackingforsomesmallandmedium-sizedbasin.Withtherapiddevelopmentofeconomy,asthemainwatersourcefiverofBeibuGulfEco

6、nomicZone,thereareproblemssuchasunfairdistributionofwaterresourcesintimeandspace,lowutilizationrateandassurancerateofwaterresourcesinpartoftheregion,waterenvironmentpollutionandwaterdisasterinQinjiangriver..Basedonthesituationabove,thispapertakingQinjiangfiverbasininQinzhouCity,GuangxiZhuan

7、gAutonomousRegionforallexample,establishedsingletargetpowergenerationdispatchingandsingletargetwatersupplyguaranteeratedispatchingandmulti—objectivereservoirregulationmodelsynthesizingwatersupply,powergenerationandecology.Usingthemodelgraduallyoptimizeda

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