西江骨干水库群抑咸调度的自优化模拟模型
水库优化调度的方法
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。
珠江水旱灾害防御“四预”平台建设与应用
第 4 期2023 年 8 月NO.4Aug.2023水利信息化Water Resources Informatization0 引言根据水利部《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》《“十四五”智慧水利建设规划》《智慧水利建设顶层设计》及《水利部关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》[1-4],要求各流域机构率先开展数字孪生流域建设先行先试工作。
珠江水利科学研究院牵头,联合珠江水利委员会(以下简称珠江委)水文局、设计公司、技术中心,充分整合委内资源,贯彻落实《“十四五”数字孪生建设总体方案》及《数字孪生西江(干流大藤峡以下至思贤滘河段)建设先行先试实施方案》[5],开展先行先试建设工作。
对照《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》《水利业务“四预”功能基本技术要求》[6-7]等相关要求,结合珠江委已初步建立的珠江流域水旱灾害防御指挥系统总体框架,攻克重点技术,开发珠江水旱灾害防御“四预”平台[8](以下简称“四预”平台),并应用于珠江流域防汛、抗旱工作。
1 “四预”平台简介“四预”平台作为数字孪生珠江先行先试实施过程中形成的成果,按照智慧水利、数字孪生流域建设要求,以水旱灾害防御预演业务需求为出发点和落脚点,率先在西江流域试点,以北盘江、柳江、郁江、桂江、贺江骨干水系为建设范围。
基于珠江委内信息,搭建水旱灾害防御相关数据底板,构建模型和知识平台,研究水利三维可视化仿真、模型管理及服务等技术,开发“四预”平台。
平台按照业务方向分为防汛“四预”和抗旱“四预” 2 个部分,按照功能可分为“四情”态势感知、分级分类智能预警、多维多尺度场景全链条预演、智能预案生成等模块,为珠江流域水旱灾害防御工作提供支撑。
平台总体框架如图 1 所示。
2 “四预”平台功能2.1 平台功能设计思路针对珠江流域防汛、抗旱 2 个业务应用的需求,在防汛方面,“四预”平台汇集流域雨情、水情、工情、险情、灾情等信息,以及流域预报、水库群调度、重点河段淹没等模型,实现流域雨水汛情动态监控和专业水利模型统一管理,并按照“降雨—产流—汇流—演进”“流域—干流—支流—断面”“总量—洪峰—过程—调度”“技术—料物—队伍—组织” 4 个链条[9],结合预报、预警、预演、预案 4 个环节,运用大数据、人工智能、倾斜摄影建模等技术,模拟分析重要河段大、中、微不同尺度洪水演进与淹没实景,实现调度方案自动生成、人工调优与联动预演,优选最佳调度方案,生成洪水防御预案。
水库调度与管理系统的优化模型研究
水库调度与管理系统的优化模型研究优化水库调度与管理系统是水利工程领域的一个重要课题,研究如何合理、高效地调度水库的水量供应,对于提高水资源利用效率、保障社会经济发展具有重要意义。
本文将对水库调度与管理系统的优化模型进行研究,探讨如何通过优化模型来提高水利工程的运行效率。
首先,水库调度与管理系统的优化模型需要考虑水文条件、水库水情、水需求等多种因素。
在建立模型时,需要收集和分析历史水文资料,预测未来的水文情况,同时还需对水库的运行特点进行深入研究。
通过对水文和水库特点的全面分析,可以建立合理的数学模型,为水库调度提供科学依据。
其次,水库调度与管理系统的优化模型需要考虑多个约束条件。
水库的调度过程中,会受到水库容量限制、洪水调度要求、环境水量保护等多个约束条件的制约。
在建立优化模型时,需要将这些约束条件纳入考虑,确保调度方案的合理性和可行性。
同时,还需权衡不同的约束条件之间的矛盾与冲突,以及水库调度的长期经济效益和社会效益之间的平衡。
第三,水库调度与管理系统的优化模型可以采用多种方法进行求解。
常见的方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
线性规划方法可以较为简单地处理水库调度问题,但对于复杂的系统可能不够灵活;整数规划方法能够处理调度问题的整数约束条件,但对于大规模系统的计算复杂度较高。
动态规划方法可以较为准确地求解动态水库调度问题,但对于长期调度问题计算量也较大。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,适用于求解复杂的非线性和多目标优化问题。
最后,水库调度与管理系统的优化模型需要考虑系统的可行性和鲁棒性。
在建立优化模型时,应该考虑到各种不确定性因素的影响,例如水文预测的误差、水需求变化的不确定性等。
同时还需进行模型的灵敏度分析,评估不同因素对调度方案的影响程度,以及系统在不同条件下的鲁棒性。
通过建立可行性和鲁棒性分析,可以提高水库调度与管理系统的可靠性和稳定性。
综上所述,水库调度与管理系统的优化模型研究是一项复杂而充满挑战的任务。
水利工程水库调度模型研究
水利工程水库调度模型研究水利工程是一门综合性的工程学科,其中水库调度是其中的重要组成部分。
水库调度模型的研究是为了合理规划水库的水量分配,以达到最优的水资源利用效果。
本文将对水利工程水库调度模型的研究进行探讨。
一、背景介绍水资源是人类最为宝贵的资源之一,对于农业、工业和生活都起着至关重要的作用。
而水利工程中的水库调度则是控制水库内的水量,使其在满足各项用水需求的同时,尽可能减少浪费,实现节约用水的目标。
二、水库调度模型的分类根据水利工程的实际需求,水库调度模型可分为静态调度模型和动态调度模型两种。
1. 静态调度模型静态调度模型是指在水库的水库位、入库流量和出库流量等参数均为确定值的情况下,通过建立数学模型,得出最优的水库调度方案。
常用的数学模型有线性规划模型、动态规划模型等,这些模型能够在满足水库调度约束条件的前提下,最大化水资源的利用效率。
2. 动态调度模型动态调度模型是指在水库的参数(如库容、入库流量等)是随时间变化的情况下,通过建立动态模型,实时调度水库的水量。
动态调度模型主要利用数学方法来求解,在考虑水库的水量平衡和供水需求的前提下,实现对水库水量的优化调度。
三、水库调度模型的应用水库调度模型的研究对于水利工程的规划和管理具有重要的意义。
它可以帮助水库管理者制定合理的调度方案,使得水库运行更为稳定,同时提高水资源的利用效率。
1. 洪水调度洪水是水利工程中常见的灾害之一,而准确预测洪水来临的时间和水量则对于及时采取应对措施至关重要。
水库调度模型可以通过建立合适的水文模型,结合历史洪水数据,对洪水进行预测,并制定调度方案,降低洪灾带来的损失。
2. 平衡供水调度水库作为一种重要的调节水源,其用水要求一般具有季节性变化。
通过合理调度,可以实现供水平衡。
水库调度模型可以考虑到季节性需求的变化,利用数学模型进行预测和优化,以实现供水的平衡分配。
3. 生态环境保护调度水库的调度不仅仅关乎人类的生活用水,还与生态环境保护息息相关。
水库调度优化模型及应用研究
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。
水库调度模型及其在水资源管理中的应用研究
水库调度模型及其在水资源管理中的应用研究随着城市化进程的加速,水资源的管理越来越受到重视。
其中,水库的调度管理起到了至关重要的作用。
水库调度模型的研究和应用,也成为了当今水资源管理领域中一个炙手可热的话题。
一、水库调度模型的基本概念水库调度模型是指对水库水文及水工作用进行模拟和预测,以达到最佳调度水平的一种数学模型。
水库调度模型一般分为两种:实时调度模型和非实时调度模型。
实时调度模型主要用于水库实时调度决策中,通过对水库水情数据进行实时监测和分析,建立水库实时水情和调度预测模型。
非实时调度模型则是对水库长期调度管理进行建模和预测,用于制定水库的年度调度计划等。
二、水库调度模型的构建水库调度模型通常由两个主要部分构成,即建模部分和求解部分。
建模部分是指将水库中的水文数据如水位、流量等,以及水库调度决策所需的其他数据如气象数据等,进行采集、处理和建模,形成水库调度模型。
求解部分是指对已构建好的水库调度模型进行求解,得到最优的调度决策方案。
求解方法主要分为两类:传统方法和智能优化方法。
传统方法主要包括线性规划、动态规划、模拟退火等,它们在求解速度和准确度上存在局限性,一般只适合于较小规模的问题。
而智能优化方法则是近年来发展起来的一类方法,主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些方法适用于高维、非线性的水资源管理问题,在求解速度和精度上有一定的保障。
三、水库调度模型在水资源管理中的应用水库调度模型主要用于水库的调度管理和水资源的优化配置。
其具体应用包括以下几个方面:1、水库调度决策水库调度模型可以根据水库实时水情数据、气象数据、时间序列数据等,对水库的日、周、月、季度等不同时间尺度进行调度决策,以实现水资源的合理配置和利用。
2、水资源需求优化配置水库调度模型可以根据不同水资源需求的重要性和优先级,制定最佳的水资源配置方案,以满足城市、农业、工业等各种用水需求。
3、水污染控制水库调度模型可以将污染信息和水域水质模型等纳入模型中,从而实现对水质的预测和调控,有效控制水污染的发生和扩散。
西江生态模拟及调度试验模型建设项目水槽及模型试验场设计
西江生态模拟及调度试验模型建设项目水槽及模型试验场设计施工总承包让他招标公告1. 项目概况西江生态模拟及调度试验模型建设项目位于广东佛山市南海区里水镇珠江水利委员会里水科研实验基地的用地范围内。
其中西江生态模拟及调度试验厅为地上2层,即将建成。
本次招标内容为大厅内水槽及模型试验场建设,建设任务主要包括:变宽水槽、变坡水槽、多槽道试验水槽、鱼类游泳能力试验水槽、鱼类栖息地水力生境型试验场、低水头鱼道工程模型试验场、高水头鱼道工程模型试验场、仿生态型鱼道模型试验场等。
具体工程内容、功能、技术参数及配置要求见本招标文件第五章。
2. 招标条件及招标范围西江生态模拟及调度试验模型建设项目经水利部以《水利部关于西江生态模拟及调度试验模型建设项目水槽及模型试验场建议书的批复》(水规计[2015]464号文)批复实施,建设资金来源为中央财政资金。
项目已具备招标条件,现对本项目水槽及模型试验场设计施工总承包面向国内公开招标。
招标范围包括但不限于:施工图设计(含施工图预算)及相应的建筑安装工程和设备采购等。
其中:建设管理、工程监理等费用不在总承包范围之内。
3. 投标人资格要求3.1投标人必须同时满足下列条件。
(一)设计资质条件:1、具有独立法人资格;2、具备已通过年审的营业执照;3、投标人须具备下列条件之一:①工程设计综合甲级资质;②工程设计水利行业丙级及以上资质;4、设计负责人具有水利水电类专业工程师及以上职称;5、已在广州公共资源交易中心办理企业信息登记卡手续。
(二)施工资质条件:1、具有独立法人资格;2、具备已通过年审的营业执照;3、具有水利水电工程施工总承包叁级及以上资质;4、具有有效的的安全生产许可证;5、施工负责人具有水利水电专业二级建造师及以上注册建造师资格;6、专职安全生产管理人员须取得有效的安全生产考核合格证书C证;7、已在广州公共资源交易中心办理企业信息登记卡手续。
(三)其他要求1、总承包项目经理具有水利水电类专业工程师及以上职称;2、投标人(联合体牵头方和联合体成员)、法定代表人(联合体牵头方和联合体成员)、总承包项目经理、设计负责人、施工负责人在本项目招标公告发布之日前三年内无行贿犯罪记录(须由企业注册所在地或广州市人民检察院出具证明)。
水力发电厂调度与优化的模型建立与仿真
水力发电厂调度与优化的模型建立与仿真水力发电厂是一种利用水流产生机械运动,进而转换成电能的设备。
作为清洁能源的一种,水力发电具有环保、可再生等优势,因此得到了广泛的应用和发展。
而水力发电厂的调度与优化对于确保发电效率和可靠性至关重要。
本文将探讨水力发电厂调度与优化的模型建立与仿真。
第一部分:调度模型的建立在水力发电厂的调度过程中,需要考虑多个因素,如水库水位、发电负荷、流量等。
为了对这些因素进行合理的安排和调度,需要建立相应的调度模型。
1. 水文模型水文模型是调度模型的基础,用于预测水库的入库流量和水位变化。
水文模型可以基于历史水文数据进行建立,采用统计学方法进行预测,也可以采用物理学公式来描述水文过程。
2. 发电机组模型发电机组模型是用于描述水力发电机组的特性和运行规律。
发电机组模型可以根据机组的技术参数和发电机组的运行状态来建立,其中包括机组的发电能力、效率和响应速度等。
3. 负荷模型负荷模型是用于描述电网负荷的变化和需求。
负荷模型可以基于历史负荷数据进行建立,采用统计学方法进行预测,也可以考虑到电价、季节性等因素的影响。
第二部分:调度模型的优化在建立了水力发电厂的调度模型后,可以针对不同的优化目标进行调度优化。
1. 发电效率优化发电效率是指在满足负荷需求的前提下,使得发电机组的出力尽可能地接近额定出力。
为了实现发电效率的优化,可以采用数学规划方法,通过调整发电机组的出力分配来最大化整个系统的效益。
2. 洪水调度优化在水力发电厂的调度过程中,还需要考虑到洪水的影响。
洪水调度优化的目标是在保证防洪安全的前提下,最大化水力发电厂的发电能力。
为了实现洪水调度优化,可以采用动态规划等方法,根据洪水预报情况进行灵活调度。
3. 节能减排优化水力发电是清洁能源,但在实际运行中仍然存在能源浪费和环境污染问题。
为了实现节能减排的优化,可以通过控制水流的流速和流量,减少损耗和泄漏,优化水力发电厂的运行过程。
第三部分:仿真与实例分析为了验证调度与优化模型的可行性和有效性,可以利用仿真软件进行模拟运行和实例分析。
水电站水库实时优化调度模型及其应用概要
水电站水库实时优化调度模型及其应用概要在水电站水库管理中,对水库实时优化调度是至关重要的。
通过建立一定的模型和算法,实现水库水文气象预报数据的分析与处理,水库水位、流量等指标的实时观测与预测,以及以此为基础进行水库优化调度决策的制定和实施,可以最大限度地利用水资源。
本文将介绍一种实时优化调度模型及其应用概要。
实时优化调度模型概述实时优化调度模型是一种以时间为变量、以水库水文和气象数据、水库结构参数及发电机组特性等为基础数据,通过计算机编程模拟、优化运算和决策制定的综合技术。
在水库实时优化调度中,模型主要包括以下几个方面:入库流量预测模型入库流量预测模型是根据水库入库水文数据和气象数据,结合概率论与数理统计方法,建立起来的一种数学分析模型。
该模型可以根据历史气象和水文数据以及当前的气象和水文情况,进行多种统计分析和预测,如时间序列分析、回归分析、灰色模型等,从而实现入库流量的预测,为后续的水库调度决策提供预测数据。
洪峰出库决策模型洪峰出库决策模型主要用于洪水期的水库调度决策,是根据洪水预测模型和水库特定结构参数得出的出库流量计算模型。
该模型可以预测出漫洪期水位、镇流时出流量等参数,从而实现水库出口流量的有效控制,避免因洪水造成的灾害风险。
长期调度决策模型长期调度决策模型主要用于制定较长时期(如几个月到几年)的水库调度方案。
该模型利用历史水文和气象数据,通过多因素分析、概率统计等方法预测未来一段时间内的水文情况和发电需求情况,制定出合理的水库调度方案。
实时优化决策模型实时优化决策模型是根据当前水位、流量、需求等实时信息,通过程序计算出最优化的出库流量,提高水库的发电效益。
该模型包括了智能优化算法、系统实现方案、多维水库调度模型等,可以对实际发电、供水和洪水防御等问题进行实时优化。
实时优化调度模型的应用实时优化调度模型在水库管理中的应用非常广泛。
在实际应用中,为了降低调度系统的误差和改进水文模型及气象预测算法,还可以加入人工智能技术、物联网技术、云计算技术等,使模型更加准确高效。
水电站水库群优化调度方法研究
②考虑水电水库“非结构化”特点, 引入系统识别思想,采用模拟与优化相结 合的方法。研究模型简单,解决速度快, 易于参与决策者,能够快速给出满意的怨 决方案实际“模拟优化调度模型和求解方 法。
三、结语 水库群联合调度是一个涉及面广、极 其复杂的管理和决策问题。随着水文气象 预报和计算机应用技术的不断进步,必将 产生一些适用于水库群联合调度的新理论 和新技术,具有广阔的发展应用前景。 参考文献: …中华人民共和国水利部,中华人 民共和国国家统计局.第一次全国水利普 查公报Ⅱ】中国水利,2016(7):卜3. [2]张勇传,李福生,熊斯毅,等.水 电站水库群优化调度方法的研究D].水力 发电,2016(儿):48—52.
显式随机优化模型(ESO)描述了基 于非确定性水文时间序列和概率分布的 随机流入或其他状态变量。ES0的优势 在于能够更强烈地考虑输入信息的不确定 性。具体的例子可以结合预测信息的可用 程度来建立径流描述模型。引入降雨径 流模型来描述研究盆地的径流量。采用 SDP和BSDP相结合的混合随机动态规 划模型,指导水库发电调度。可以考虑径 流本身的随机性,径流预报的不确定性以 及后期径流概率信息。用于短期和中期径 流预测的贝叶斯随机动态规划模型(TS— BSDP)可以同时考虑确定性流入和不确 定预测流入,使得水电站可以获得更高的 发电效益。主要问题是如果流入量或预测 流入量的分类增加,模型的计算量增加. 容易发生“维灾”问题,因此它在复杂水 库系统调度中的应用较少。ESO的调度 结果往往不如ISO和PSO。可以看出, 如何结合多源信息解决ESO“三维灾难” 问题将是其未来的研究方向。
优化水资源调度模型.docx
优化水资源调度模型摘要随着社会的发展水资源匮乏的问题越来越明显,人们也意识到合理利用水资源的重要性。
本文主要从水的供需量出发,提出了调水、海水淡化、污水处理三管齐下的水资源战略,并分析了其对社会经济和环境的影响。
由于中国疆域广阔且水资源地区分布不均,我们将之分为华东、华南、华中、华北、西北、西南和东北七个地区,并将得到的数据预处理,汇总整理分为该七个区域。
为了清楚2025年水资源的供需状况,我们分别对需水量和供水量按照划分的区域进行了预测。
对丁•需水量,我们先用灰色关联度分析法计算得到影响需水屋最大的因素是人口数最和地区生产总值,并以此建立了计算需水量的多元回归线性模型。
我们用Logistic人口阻滞增长模型预测出2025年各地区人口数最,利用ARIMA模型得到2025年的各地区生产总值。
结合上述名尤线性回归模型求得2025年各地区的需水量(见表6) o对于供水量,作图分析2003年至2013年各地区盂水量的变化规律,并根据规律建立了一元线性回归模型预测出2025年各地区的供水最(见表8)。
利用上述需水最和供水最求差值,从中国南水北调工程启发,建立最优的调水方案。
首先按照南水北调路线和大型水库Z间的距离來确定各地区相互调水的距离,在保证各地需水暈的前提下建立了投资金额最低的调水方案(见表10),利用Lingo 软件计算得出总投资为1949.947亿元。
但该投资方案工作内容大且远距离调水难以实现,于是建立了调水、海水淡化和污水处理三方面协同利用水资源的优化调水模型, 调水方案见表11,总投资为1704. 768亿元。
相对于原有调水方案可节约投资成本245. 179 亿元。
结合实施战略后的预测数据值來分析该战略对经济、环境的影响。
我们提出补给白分率的概念来反映供给情况,从GDP、人口、补给白分率和污水处理量等方面进行分析。
结合数据建立了TOPSIS评价模型,求得正理想解与负理想解的差值,并对之进行排序。
《大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究》范文
《大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人口的不断增长,水资源的需求日益增加,而水资源的分布却极不均衡。
因此,大型梯级引水工程的建设成为了解决水资源空间分布不均的重要手段。
然而,如何有效地进行引水工程的调度,保证其在不同时段、不同地区的水资源供给和分配,成为了当前研究的热点问题。
本文将重点探讨大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究,以期为实际工程提供理论支持。
二、大型梯级引水工程概述大型梯级引水工程是指由多个水库、引水渠道和电站等组成的复杂水系,其目的是在保证防洪、发电等综合效益的同时,实现水资源的合理调配和利用。
这种工程具有规模大、涉及面广、影响因素多等特点,因此需要建立一套科学、有效的调度模型来指导其运行。
三、自主优化调度模型构建针对大型梯级引水工程的特性,本文提出了一种自主优化调度模型。
该模型以水资源利用的最大化为目标,综合考虑了防洪、发电、生态保护等多方面的需求。
模型采用多目标决策分析方法,通过建立数学规划模型,对引水工程的运行进行优化。
1. 目标函数设定:以水资源利用的最大化为目标,同时考虑防洪、发电等综合效益。
2. 约束条件设定:包括水库水位、引水流量、电站发电量等实际运行中的限制条件。
3. 模型求解:采用智能优化算法,如遗传算法、粒子群算法等,对模型进行求解。
四、仿真研究为了验证自主优化调度模型的有效性,本文采用仿真研究的方法。
通过构建大型梯级引水工程的仿真系统,模拟实际运行中的各种情况,对模型进行测试。
1. 仿真系统构建:根据实际工程情况,建立包括水库、引水渠道、电站等在内的仿真系统。
2. 模拟运行:在仿真系统中输入不同的气象、水文等信息,模拟引水工程的实际运行情况。
3. 结果分析:对仿真结果进行分析,评估模型的优化效果和实际应用价值。
五、结论通过自主优化调度模型及其仿真研究,我们可以得出以下结论:1. 自主优化调度模型能够有效地指导大型梯级引水工程的运行,实现水资源的合理调配和利用。
水库调度控制模型的研究
水库调度控制模型的研究一、绪论水库作为一种重要的水利工程设施,发挥着调节水文、防洪抗旱、发电等重要的生产、生活及社会发展作用。
其水位波动对下游流域产生的影响以及水库内部水位的稳定性问题一直是水利工程领域的研究热点。
在这种背景下,研究水库调度控制模型,对于保障水利工程的稳定性、确保水资源的有效利用,具有非常重要的意义。
二、水库调度控制模型的发展历程1. 传统方法最早的水库调度控制方法是传统方法。
传统方法主要是基于观测资料,进行简单的统计分析、经验模型推断,制定调度方案。
这种方法具有易于操作、简单可行等优点,但也存在经验不足、局限性强的问题。
2. 模拟方法随着计算机技术的不断发展和进步,模拟方法开始被引入水库调度控制领域,以此为基础建立的水库调度控制模型也逐渐成为当前研究的主流方法。
模拟方法利用计算机模拟水库内部水文过程、灌溉、发电和其他人类活动,进而预测未来流量、水量变化,制定相应的调度方案。
这种方法具有精度高、结果可靠等优点,但也存在建立模型过程复杂、计算量大等缺点。
3. 物理试验方法物理试验方法通过搭建实验设施,以模型水库代替实际水库进行水文过程的模拟,考察水库在各种不同情况下的水位变化及其对下游影响的情况,从而制定水库调度方案。
物理试验方法具有实验控制、结果真实等优点,但同时也存在设施复杂、实验周期长等局限性。
三、水库调度控制模型的优化策略1. 单目标优化策略单目标优化策略将调度控制的目标定为某一唯一的水位或流量指标,通过对各种不同方案进行比对,选择最优方案实现调度控制。
这种方法具有计算简单、迭代速度快等优点,但对于影响因素比较复杂的情况下,其优化结果还是比较有局限性的。
2. 多目标优化策略多目标优化策略将调度控制的目标定为多种水位、流量参数,并采用多目标优化算法,获得一系列最优解,选择其中最适合的解作为调度方案。
这种方法具有适应性强、求解精度高等优点,可以较好地解决复杂问题的优化问题。
四、水库调度控制模型的研究进展近期的研究工作主要集中于模型的建立及优化算法的设计。
水库调度优化模型的应用研究
水库调度优化模型的应用研究水库调度是水资源管理中的重要环节,其目的是在满足各种用水需求的同时,最大限度地发挥水库的综合效益,如防洪、发电、灌溉、供水等。
随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的加剧,传统的水库调度方法已经难以满足实际需求,因此,研究和应用水库调度优化模型具有重要的现实意义。
一、水库调度优化模型的概述水库调度优化模型是基于数学规划理论和方法,结合水库的水文特性、工程特性以及用水需求等因素,建立的用于求解水库最优调度策略的数学模型。
常见的水库调度优化模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型等。
线性规划模型是最简单的一种,它将水库调度问题转化为线性目标函数和线性约束条件的优化问题。
非线性规划模型则能够更好地处理水库调度中的非线性关系,但求解难度较大。
动态规划模型适用于多阶段决策问题,能够有效地处理水库调度中的时间序列特性,但存在“维数灾”问题,即随着决策变量和阶段数的增加,计算量呈指数增长。
二、水库调度优化模型的建立建立水库调度优化模型需要明确以下几个方面:1、目标函数目标函数是衡量水库调度方案优劣的指标,通常包括经济效益最大化、社会效益最大化、环境效益最大化等。
例如,在发电调度中,目标函数可以是发电量最大化;在供水调度中,目标函数可以是满足供水需求的可靠性最高。
2、约束条件约束条件包括水库的水量平衡约束、水位约束、出库流量约束、用水需求约束等。
水量平衡约束是指水库的入库流量、出库流量和蓄水量之间的关系;水位约束是为了保证水库的安全运行;出库流量约束则是根据下游河道的承受能力和水利工程的运行要求确定的;用水需求约束是指满足各用水部门的水量和水质要求。
3、决策变量决策变量是水库调度中需要优化的变量,如水库的出库流量、蓄水水位等。
4、模型参数模型参数包括水库的特征参数(如库容曲线、泄流曲线等)、水文参数(如降雨、径流等)以及用水需求参数等。
这些参数的准确性直接影响模型的精度和可靠性。
西南干流控制性水库长期发电调度方法
该调度方法需要依赖准确的水文预报信息,通过预测未来一段时间内的河流流量,调整水库的蓄水和发电计划 。基于水文预报的调度方法适用于具有明显季节性变化的水库。
基于气候模式的调度方法
总结词
基于气候模式的调度方法是利用气候模型 预测未来一段时间内的气候条件,根据预 测结果调整水库的发电计划。
VS
详细描述
水库调度原则与目标
调度原则
根据长期发电需求、水文气象条件、水库运行状态等多因素进行综合分析,制定合理的调度方案。
调度目标
实现长期稳定发电,同时兼顾防洪、灌溉、供水等其他功能,确保各项任务的顺利完成。
03
长期发电调度方法
基于水文预报的调度方法
总结词
水文预报是预测河流流量的一种方法,基于水文预报的调度方法是根据水文预报信息,提前安排水库的发电计 划,以满足下游的供水需求。
实例三:某水库应对突发事件策略分析
01
背景介绍
考虑到水库运行过程中可能出现的突发事件,如洪水、干旱等,需要
制定相应的应对策略。
02 03
应对策略分析
根据该水库的特点和可能出现的突发事件类型,分析其应对策略。主 要包括预警机制建立、应急预案制定、调度优化调整等方面。同时, 强调与政府、相关部门的信息沟通和协调配合。
西南干流作为该地区的主要河 流,其控制性水库的长期发电 调度对于保障电力供应、促进
经济发展具有重要意义。
研究现状与发展
国内外学者针对水库调度问题开展了大量研究,提出了许多优化调度模型和方法 。
但是,针对西南干流控制性水库长期发电调度的研究尚不多见,缺乏系统的分析 和研究。
随着技术的发展,越来越多的先进算法点二
优化方法
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火 算法等。这些方法通过不断迭代和搜索,寻找最优解。 选择合适的优化方法需要根据具体调度问题的特点进行 选择和调整。
珠江梯级水库群联合抑咸优化调度方案研究
珠江梯级水库群联合抑咸优化调度方案研究刘晋;黄春华;曾桂珍【摘要】建立了以抑咸为目标的珠江流域梯级水库群优化调度模型,采用优化算法对调度方案进行寻优。
通过珠江流域典型枯水期实测资料进行模拟计算,将优化计算结果与实际调度结果进行对比分析,优化调度模型在提高补水量的发电效率、缓解电量损失方面具有优势,可为珠江枯水期水量统一调度方案的制定提供借鉴。
%As the goal of saltwater tide control, cascade reservoir optimal operation model in Pearl River is established, and optimal algorithm is adopted to search the best ing simulation calculation in the typical drying season in Pearl River, the contras-tive analysis of optimal result and the real operation scheme shows that, the optimal operation model has obvious advantage in raising power generation efficiency with supplementary water and decreasing electricity loss.The model provided reference for the unified regulation of dry season in the Pearl River.【期刊名称】《广东水利水电》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】4页(P9-12)【关键词】珠江流域;水库;抑咸调度【作者】刘晋;黄春华;曾桂珍【作者单位】珠江水利委员会珠江水利科学研究院,水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室,广东广州 510611;珠江水利委员会珠江水利科学研究院,水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室,广东广州 510611;珠江水利委员会珠江水利科学研究院,水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室,广东广州 510611【正文语种】中文【中图分类】TV697.1+1水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室,广东广州 510611)由于受到流域连续枯水、河道下切、海平面上升等原因,珠江河口咸潮活动频繁,影响范围愈来愈大,且持续时间愈来愈长,咸潮上溯已严重影响了港澳及珠三角地区的用水安全。
西江中游河网及梯级水库水动力整体数学模型研究
西江中游河网及梯级水库水动力整体数学模型研究方神光;张文明;徐峰俊;张康;黄一国【摘要】西江中游是珠江流域梯级水库建设和开展防洪调度的重点区域,依托最新实测干支流河道水深地形资料,建立了将梯级水库调度模式和一维河网水动力模型融合为一体的西江中游河网整体水动力学模拟计算平台.提出了从河网、子河网、河道、节点4个层面建立模型的计算顺序,有效解决了水库大坝截断河道导致大坝上下游失去水力联系而使河网不能进行整体连贯计算的技术难题.采用大量实测资料对各河段糙率进行了率定,结果显示西江中游红水河、柳江、黔江、郁江和浔江率定后的综合糙率分别是0.056、0.033、0.055、0.035和0.036;同时对各河段的验证和对典型洪水的模拟计算显示该模型的精度总体上可满足解决工程研究的实际需要,还可为开展西江流域生态水利调度提供技术支撑.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2015(036)004【总页数】5页(P107-111)【关键词】河网;圣维南方程;梯级水库;数值模拟;西江中游【作者】方神光;张文明;徐峰俊;张康;黄一国【作者单位】珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611【正文语种】中文【中图分类】TV131.2珠江主流为西江,发源于云南省曲靖市乌蒙山余脉的马雄山东麓,自西向东流经云南、贵州、广西、广东4省(自治区),至广东省三水的思贤滘,全长2 075 km,集水面积35.31万km2;流域洪水威胁也主要来自西江,如“94·6”流域性大洪水、“96·7”柳江大洪水、“98·6”和“05·6”西江大洪水;其中“94·6”大水,广东、广西受灾人口近1 800万,直接经济损失高达280多亿元[1]。
西江中下游型洪水下的梯级水库调度模拟分析
西江中下游型洪水下的梯级水库调度模拟分析方神光;崔丽琴;张文明;张康【摘要】为探讨西江中游主要梯级水库的拦洪削峰作用,以100年一遇的“05·6”中下游型洪水作为典型洪水,拟定了龙滩、岩滩和西津3个主要大中型水库的4种梯级水库调度方案,采用率定和验证后的西江中游河网及梯级水库水动力数学模型,分别对频率为0.2%、1%和2%的中下游型洪水下的4种梯级水库调度方案进行了模拟计算和分析,结果显示,该水动力学模型能很好的模拟洪水特性参数的时间变化规律以及参与调度水库的运行调度过程;龙滩水库的单库调度方案能有效削减“05 ·6”型中下游洪水下的梧州断面洪峰量级,以龙滩水库调度为主导联合西津和岩滩水库的调度方案能进一步削减下游梧州断面的洪峰,但西津和岩滩水库由于库容有限,分析显示西津或岩滩水库单独调度对“05·6”中下游型洪水的拦洪削峰作用极为有限.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2016(037)011【总页数】6页(P35-40)【关键词】防洪调度;龙滩;岩滩;西津;西江中游【作者】方神光;崔丽琴;张文明;张康【作者单位】珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611;珠江水利科学研究院水利部珠江河口海岸工程技术研究中心,广东广州510611【正文语种】中文【中图分类】TV697.1+2西江是珠江流域的主干,集水面积占西、北江流域面积的88%左右,经济发达的珠江三角洲地区的洪水威胁主要来自西江。
为解决西、北江及珠江三角洲地区的防洪问题,在西江中上游已建或在建有龙滩、大藤峡水利枢纽等大中型梯级水库,结合中下游沿江堤防形成较为完善的堤库结合防洪工程体系,因此洪水期梯级水库的运用和调度对西江中下游洪水影响极为显著。
水库群隐随机优化调度最优决策规律研究
水库群隐随机优化调度最优决策规律研究
任德记;陈洋波
【期刊名称】《水力发电》
【年(卷),期】2002(000)001
【摘要】根据黄河干流调节性能较好的龙羊峡、刘家峡水库的预报调度规律,采用隐随机优化调度方法,选用完全多项式和广义线性多项式优化出最优决策规律,得到较好的调度效果.对水库群优化调度函数的检验表明,考虑龙、刘两水库径流预报函数调度发电量较不考虑效果要好,较常规调度发电量增加达2.3%.
【总页数】4页(P57-60)
【作者】任德记;陈洋波
【作者单位】三峡大学,湖北宜昌,443002;三峡大学,湖北宜昌,443002
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.12
【相关文献】
1.梯级水电站水库群兴利随机优化调度数学模型与方法研究 [J], 李爱玲
2.水库群隐性随机优化调度研究 [J], 陈洋波
3.水库群优化调度最优决策规律的研究 [J], 任德记
4.大系统分解协调法互联电网水库群长期随机优化调度计算 [J], 杨锐
5.发电水库群调度随机优化统计迭代算法研究 [J], 刘鑫卿;钟琦
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第3 8卷第 3期
徐
松, : 等 西江骨干水库群抑咸调 度的自优化模拟模型
拟 线 , 引 导 模 拟 结 果 趋 于 晟 优 目标 值 。 这 种 模 拟 系 统 类 似 于 自适 应 控 制 系 统 ( 图 1。 见 )
制 站 和 国 家 重 要 水 文 站 ,其 控 制 集 水 面 积 3 7 0 6 2 0 k ,控 制 西 江 流 域 面 积 的 9 .% 。 梧 州 断 面 流 量 与 m 26 下游 咸 潮强 度 密 切 相关 ,因 此 以梧 州 站 为抑 成关 键 控制 断 面 。
Ab t a t W i h e u r me t fc nr l n e s l a e i e n t e e t a y o e r R v ri e e t e r, e s h d l g sr c : t te r q i h e n o t l g t a t t rt si su r f a l i e n r c n a s t c e u i o oi h w d h P y h n
云 南 昆 明 6 0 0 ;3 珠 江 水 利 委 员会 珠 江 水 利 科 学研 究 院 ,广 东 广 州 5 0 1 ; 50 0 . 1 6 1
4 江 苏 兴 化 市 水 资 源 管理 办公 室 ,江 苏 兴 化 2 50 ) . 27 0
摘 要 :随 着 近 年来 珠 江 河 口地 区咸 潮 上 溯 ,西 江 流 域 骨 干 水 库 群 作 为 一 复 杂 的混 联 系 统 ,如 何 在 满 足 水 库 综 合 利
2 1 目标 函 数 .
考 虑 到 水 库 群 优 化 调 度 目标 除 抑 咸 外 .还 包 括 梯 级 电 站 发 电 效 益 、 航 运 和 生 态 环 境 等 。 由 《 江 珠
水 资 源 综 合 规 划 报 告 》 知 ,西 江 河 道 内 需 水 量 取 航
图 1 自优 化 控 制 模 拟 系统
关 键 词 :水 库群 调 度 ;抑 咸 ; 自优化 模 拟 技 术 ;西 江
S r o t zt nSmuai d l f yCac d sr o c e uigi j n ie ai e - pi a o i lt nMo e o sa eReev i S h d l xi gR vrB s f mi i o Ke r n n i n n
用 需 求 下 实 现抑 咸 调 度 是 亟 需解 决 的重 要 科 技 问题 。为 此 , 以控 制节 点 抑 咸 流 量 为 目标 ,将 模 拟 与 优化 方 法 相 结 合 , 利 用 自优 化 技 术 ,建 立 了西 江 流域 骨 干 水 库 群 抑 咸 调 度 的 自优 化 模 拟模 型 。 并 以 特 枯 年 份 实 测 流 量 进 行 算 例 分 析 , 研 究 成 果 表 明 ,所 建 模 型 仿 真 程 度 高 ,计 算 速 度 快 。
b ta a i . a i g t e f ws i o t lp i t str e s h ef o t z t n s h d l g smu a in mo e fk y e me ts me t me T k n h o n c nr on sa ag t,t e s l p i ai c e u i i lt d lo e l o - mi o n o
Ree rhIsi t, e r Rie tr suc sC mmiso , a g h u5 0 , a g o g C ia sac n tue P al v r t Wae o re o Re sin Gu n z o 1 61 Gu n d n , hn ; 1
4 X nh a i tr eore n gm n fc, igu 2 7 0 J ns, hn) . igu t Wa sucs Cy eR Maae et f eXn h a 50 ,i gu C ia Oi 2 a
中 图分 类 号 :2 2 V 9 . (6 ) 0 3 ;T 6 71 2 7 2 文 0 — 0 4 0 0 5 — 3 2 2 1 )3 0 2 — 3
全 球 气 候 变 化 、海 平 面 上 升 、河 道 无 序 采 砂 、 河 道 外 用 水 增 加 、 下 游 贮 水 能 力 不 足 等 造 成 珠 江 河 口 地 区 咸 潮 上 溯 现 象 日益 严 重 。 澳 门 及 珠 海 等 地 供
o e acd sr i iagR vr ai i a pr n i u h ntecm rh nieuizt nbn f s a o f ycsaer e or i Xj n ie bs ni ot ts ew e o pe es ti i e et mut l k e v sn i ns m a s h v la o i s s
自优 化 模 拟 就 是 在 模 拟 模 型 中 嵌 入 优 化 结 构 , 使 模 拟 流程 由开 环结 构 变 为 闭环 控 制 。其 基本 思 路 是 :在 给 定 初 始 控 制 线 的 一 般 模 拟 模 型 中 。加 人 一 个 在 线 辩 识 结 构 ,模 拟 计 算 的 输 出 结 果 经 辩 识 后 自 动 生成 对 系统进 行 控制 的反 馈修 正量 反 馈到输 入 端 : 然 后 按 新 的 输 入 重 新 模 拟 , 引 导 结 果 白行 趋 向 最 优 值 。 该 方 法 既 有 一 般 模 拟 方 法 仿 真 性 强 的 特 点 , 又 有优 化 功 能和计 算 速度快 的优点 。 自优 化 模 拟 技 术 的 核 心 在 于 灵 活 利 用 调 蓄 工 程 ( 库 )具 有 最 优 决 策 域 的 特 点 。 自优 化 模 拟 技 术 是 水 雷声 隆[ 在 进行 南 水 北 调 东线 工 程 规 划 中提 出 的 . 1 ] 等
1 自优化模拟原理及其在水库调度 中的应用
一
作 者 简 介 :徐 松 (9 6 ) 17 ~ ,男 ,湖 北 宜 昌 人 ,博 士 , 主要 从 事
流域资源管理 与规划工作.
般 模 拟 技 术 通 过 模 拟 获 得 对 某 一 输 入 的 输 出
l 翻
W t 只 r o 3 o3 a r e V1 8N. e .
meh d a d u i g s l 一 p i z t n tc nq e .T e c s t d b s d o a u e lw i xr o d n r r e r i t o s n s ef 0 t n miai e h i u s h a e su y a e n me s r d f n e t r i a y d y y a s o o a c n u td a d t e r s lss o t emo e a o d smu ai n a d h g ac lt n s e d o d ce n e u t h w d l sa g o i lt n i h c u ai p e . h h h o l o
csaersro nXj n i rbs o a w t iecnrl setb se ycm ii iua o n pii t n acd eevi i iagRv ai frs tae t o t s lh db o bnn s linad ot z i r i e n l r d oi a i g m t m ao
f r S l1a e d n r l o a t t r Ti e Co to v
X og 2T nBn, hp n WuH a x 4 uSn , a i Ma ieg Z , un i a ( C l g f t osrac dH do o e nier g H h i n esy N ni 10 8 J ns, h a 1 o ee e C nevnya yrp w r gnei , o a U i ri, aj g2 09 ,i gu C i ; . l o Wa r n E n v t n a n
运 需 水 、 生 态 需 水 和 压 咸 需 水 用 值 三 项 需 水 的 外 包
线 : 武 宣 站 15 0 m3 、 贵 港 41 / 、梧 州 2 1 0 0 / s 3 m3 s 0 m3 。 其 中 ,关 键 控 制 断 面 梧 州 站 的 生 态 流 量 / s ( 含 航 运 需 水 ) 为 18 0 m3 。在 抑 咸 调 度 中抑 咸 是 尽 量 0 / s 满 足 的 硬 指 标 , 在 建 模 时 以 控 制 断 面 流 量 的 形 式 将
2 C I n a ne ain o r n e t n o, t .Ku mi g 6 0 0 , n a , h n ; . e r Rie d a lc . P Yu n n I tm t a P we v s ol I me t .L d, n n 5 0 0 Yu n n C ia 3 P a l v rHy r u i C
其 作 为 强 制 性 约 束 纳 入 数 学 模 型 。 则 ,原 多 目标 优
化 问 题 转 化 为 在 满 足 抑 咸 约 束 和 航 运 、 生 态 条 件 下 的 发 电 目标 优 化 问 题 。 发 电效 益 E 可 用 函数 表 示 . 即
西 江 骨 干 水 库 群 抑 成 调 度 的 自优 化 模 拟 模 型 。
馈控 制方 式) ,才 能 使 输 出结 果 反 馈 到 输 入 端 ,并 生
成 对 系 统 进 行 控 制 的 反 馈 控 制 量 , 自动 形 成 控 制 模
收 稿 日期 :2 1- 9 1 0 10—5 基金项目: “ 十一 五 ” 专 项 课 题 (0 9 X04 3 0 1 2 ; 利 部 水 2 0 Z 7 2— 0 — ) 水 公 益性 行 业 专 项 基 金 资 助 项 目(0 9 13 ) 2 0 0 0 5
Ke od :acd sro ceuig sl a riecnr ;efot i t ns ua o cnq e Xj n i r yW r s csaer e ish d l ; aw t d ot lsl pi z i i lint hiu ; iagRv ev r n t et o - m ao m t e i e