水库优化调度与厂内经济运行耦合模型研究
基于遗传算法的水库调度优化模型设计
基于遗传算法的水库调度优化模型设计1. 引言水资源是人类生存和发展的基础，而水库是重要的水资源调度和管理工具。
为了实现水库的有效调度，提高水资源利用效率，许多学者和研究人员提出了各种各样的优化模型。
其中，基于遗传算法的水库调度优化模型因其优越的搜索能力和全局优化能力而备受关注。
本文旨在设计一种基于遗传算法的水库调度优化模型，以实现对水库运行规则进行有效优化。
2. 研究背景2.1 水库调度问题在实际生产中，由于气象、降雨等因素不确定性以及供需矛盾等问题，对于水库运行规则进行合理设计和优化是一项具有挑战性的任务。
传统的方法多以经验为基础，缺乏系统性和科学性。
2.2 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程中生物遗传机制而发展起来的一类搜索、优化方法。
其通过模拟自然选择、交叉、变异等过程来搜索最佳解决方案。
3. 研究方法3.1 问题建模首先需要将水库调度问题建立为数学模型。
考虑到水库调度问题的复杂性，本文将考虑多目标优化问题，包括最大化水库蓄水量、最小化泄洪量、最小化调度成本等。
同时，还需要考虑到供需平衡、洪水控制等约束条件。
3.2 遗传算法设计基于问题建模的基础上，设计遗传算法来求解优化问题。
遗传算法包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评估等步骤。
其中，选择操作通过适应度函数来评估个体的适应度，并选择适应度较高的个体作为父代进行交叉和变异。
3.3 优化模型求解通过遗传算法求解优化模型，并得到一组较优的调度方案。
为了验证模型的有效性和鲁棒性，需要进行多次实验，并对实验结果进行统计分析。
4. 实验结果与分析通过对一实际水库进行调度方案设计并利用遗传算法求解得到了一组较优解。
与传统方法相比，基于遗传算法的水库调度优化模型在蓄水量和泄洪量方面均取得了显著改善。
同时，在供需平衡和洪水控制方面也取得了较好的效果。
5. 结论与展望本文设计了一种基于遗传算法的水库调度优化模型，并通过实验验证了模型的有效性和鲁棒性。
水资源优化调度模型及算法研究
水资源优化调度模型及算法研究一、绪论随着人口的不断增加和经济的不断发展，水资源的供需矛盾日益凸显。
为有效保障水资源的合理利用和管理，研究水资源优化调度模型及算法迫在眉睫。
本文旨在探讨水资源优化调度模型及算法的研究进展。
二、水资源优化调度模型1. 基于线性规划的水资源优化调度模型线性规划是一种常见的数学方法，可以用于优化许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于能够快速得到一个最优解。
线性规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad cx $$$$ s.t. \quad Ax \leq b $$其中，x是优化变量，c和A是常数矩阵，b是常数向量。
这个模型的含义是在满足约束条件Ax≤b的情况下，使目标函数cx最大化。
2. 基于动态规划的水资源优化调度模型括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以考虑到历史时刻的决策对未来的影响。
动态规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad \sum_{t=1}^{T}f_t(x_t,u_t) $$$$ s.t. \quad x_{t+1}=g_t(x_t,u_t) $$其中，x是状态变量，u是决策变量，f是收益函数，g是状态转移函数。
这个模型的含义是在满足状态转移方程x_{t+1}=g_t(x_t,u_t)的情况下，使收益函数f最大化。
3. 基于遗传算法的水资源优化调度模型遗传算法是一种常见的优化方法，可以用于许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在多个解空间中搜索最优解。
遗传算法模型的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是种群数量。
这个模型的含义是在种群中搜索最优解x。
三、水资源优化调度算法1. 基于模拟退火的水资源优化调度算法括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在温度下降的过程中逐渐减小搜索范围。
模拟退火算法的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是样本数量。
长江三峡水库枢纽调度优化研究
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。
水资源管理与调度模型研究
水资源管理与调度模型研究在水资源管理与调度模型研究中，有效地管理和分配有限的水资源对于促进水资源可持续利用和保护环境至关重要。
本文将探讨水资源管理和调度模型的研究进展，以及其在实践中的应用。
1. 水资源管理的重要性水是生态系统和人类社会发展的基本要素，但由于全球水资源的有限性和不均匀分布性，水资源管理面临诸多挑战。
有效的水资源管理可以保障人类生活需求，促进经济发展，维护生态平衡，并应对气候变化的影响。
2. 水资源管理模型的分类为了实现水资源的合理调度和管理，学者们提出了各种水资源管理模型。
根据不同的应用场景和目标，这些模型可以分为决策支持模型、优化模型和协调模型等。
2.1 决策支持模型决策支持模型主要用于协助决策者在不确定的环境中做出正确的决策。
它们运用数学工具、模型和算法来评估不同决策方案的效果，并为决策者提供决策建议。
例如，模糊综合评价模型、层次分析法等。
2.2 优化模型优化模型的目标是通过优化水资源调度策略来实现利益最大化或者成本最小化。
这些模型通常基于数学规划方法，包括线性规划、整数规划、动态规划等。
优化模型可以帮助决策者选择最佳的水资源调度方案，以满足水资源的各种需求和限制条件。
2.3 协调模型协调模型主要用于解决水资源调度中的协作与冲突问题。
它们通过综合考虑多个相关方的利益和目标，设计出一种协调的水资源调度方案。
协调模型通常使用博弈论、多目标规划等方法。
这些模型可以帮助解决不同水资源利益相关方之间的冲突，实现资源的有效利用和分配。
3. 水资源调度模型的应用案例水资源调度模型在实际应用中取得了一定的成果。
以下是一些典型的案例：3.1 水资源调度模型在灌溉系统中的应用灌溉是农业生产中最重要的用水领域之一。
通过运用水资源调度模型，可以帮助决策者制定灌溉规划，实现合理的水资源利用和节约。
例如，基于优化模型的灌溉调度系统能够在满足农田灌溉需求的前提下，最大限度地减少用水量，提高农田水分利用效率。
水库群联合优化调度方案研究
水库群联合优化调度方案研究摘要：本研究基于水库群聚合虚拟法、利用逐步优化算法,制定了聚合虚拟水库的联合供水调度方案,并采用分水比例法确定了各成员水库共同供水任务的分配比例。
结果表明:该方案可满足各类型的用水需求,利用该优化调度模型可制定科学合理的水库联合供水优化调度方案,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，可为枯水期水量统一调度方案的制定提供借鉴。
从而为该地区的水资源配置提供参考。
关键词：水库群;联合供水;优化调度前言：20世纪60年代以来，国内外诸多学者对水库优化调度理论和方法进行了研究，但主要是针对单个水库或单个目标开展工作。
进入21世纪以来，随着大批水库电站的建成和投入使用，中国已形成了一批巨型水库群，如黄河上游、长江上游、第二松花江、三峡梯级和清江梯级水库群等，中国水电工程已经进入了由建设到管理运行的关键转型期，国家能源发展战略规划对中国的水电发展提出了新的要求，因此开展水库群联合调度是顺应“节能发电”与“洪水资源化”的时代需求，具有重大的理论价值和现实意义。
近年来，随着水文气象预报精度的提高、系统决策科学理论的日益完善和计算机软硬件技术的快速发展，为水库群联合优化调度创造了条件。
由于入库径流的随机性，决策过程的动态性、实时性和数学模型、优化技术的局限性，使得水库调度决策问题呈现出非结构化的特点，水库群联合调度决策是一个非常复杂的过程。
从不同的角度分类，水库调度决策可分为很多不同类型。
按水库的功能目标可分为防洪调度、兴利调度和综合利用调度;按水库数量可分为单库调度、梯级水库调度和水库群联合调度;按调度周期可分为短期调度和中长期调度;按调度方式可分为常规调度和优化调度。
本文重点综述近年来国内外库群联合优化调度方法研究应用进展，并探讨今后库群联合调度的发展趋势。
一、水库群联合调度原则和目标函数1.1 联合调度的基本原则对以防洪为主的水库群，应采用补偿方式调度，一般以梯级水库的上游水库或距防洪保护区较远的并联水库先行补偿，使控制洪水比重较大、对洪水的调节能力较高、距下游防洪保护区较近的水库最后控制泄量;对以灌溉及供水为主的水库群，以总弃水量最小拟定各个水库的蓄放水次序，梯级水库上游水库应先蓄水后供水，库群中如有调节能力高、汛期结束较早的水库应先蓄水，在供水期按总供水要求进行补偿调节;对于以发电为主的水库群，在满足系统正常供电要求的前提下，以总发电量最大拟定各个水库的蓄放水次序，梯级水库上游水库一般应先蓄水后供水;对并联水库则需采用一些方法(如判别式法、库容效率指数法)，根据各库具体情况判别来确定最佳的蓄放水次序。
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。
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。
水库洪水预报-调度-演进一体化模型研究及应用
第 1 期2024 年 2 月NO.1Feb.2024水利信息化Water Resources Informatization0 引言我国东南沿海山区受季风影响显著，年内降雨分配严重失衡，3—10 月降雨量约占全年降雨量的90％，导致洪涝漫溢成灾。
浙江省温州市东临东海，汛期常遭受台风暴雨引起的洪水灾害，灾害类型包括水库超汛泄洪、山洪灾害、城市内涝[1]。
水库的兴建能够有效缓解洪灾威胁，通过水库预报调度，预判洪水量级，腾出库容以达到均匀泄流目的。
当前，大中型水库防汛防台主要面临库区管理不力、下游河道防洪能力不足、洪水预测调度能力薄弱等问题[2]。
同时受厄尔尼诺现象影响，季风气候愈加多变，城市化进程加快导致洪灾损失不断增大，使得温州市防汛防台形势更加严峻，对水库防洪功能提出了更高要求。
由于单一模型的局限性，国内外学者已对水文、水动力模型耦合进行了大量研究与应用[3-8]。
在实际应用场景中，可根据流域或水库防洪情景，选取合适的水文水动力耦合模型，为洪涝灾害模拟预报提供技术支持[9]1140。
水库作为我国目前应用最广泛的防洪工程措施之一，利用水文、水动力模型对水库预报调度和下游洪水演进进行一体化模拟分析，是水库防汛调度业务数字化、智慧化转型升级的重要手段[10]，对提升水库防洪能力、保障下游社会经济安全至关重要。
本研究以温州市泽雅水库及下游河道为研究对象，构建三水源新安江模型并利用马斯京根河道演算法进行水库和区间洪水预报，构建水库调度模型用于泄洪控制，构建一/二维水动力模型用于水库下游洪水淹没模拟，形成流域洪水预报-调度-演进一体化模型，并将一体化模型集成接入泽雅智慧水库平台，提高防汛决策部署能力。
1 研究区概况泽雅水库位于戍浦江中游，水库集雨面积为102 km2，是一座集供水、防洪于一体的中型水库。
戍浦江位于瓯江下游右岸，流域面积为 247 km2，地势整体呈西南高、东北低，山区面积占比达90%以上。
水利系统运行优化模型的研究与设计
水利系统运行优化模型的研究与设计
水利系统是现代社会重要的基础设施之一，其运行优化对于保障社会的用水安全、防洪减灾、农田灌溉等方面至关重要。
为了提高水利系统的运行效率、降低运行成本，研究和设计水利系统运行优化模型成为了一个热门的研究方向。
水利系统运行优化模型是一个复杂的数学模型，目的是在满足水需求的同时最小化系统运行成本或最大化系统效益。
这个模型涉及到多个影响因素，如水源供给、水质要求、水资源分配、管网设计以及水泵站的运行等。
为了建立这个模型，需要采集大量的数据并进行合理的处理和分析。
在水利系统的运行优化模型中，常用的数学方法包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟退火算法等。
线性规划适用于将目标函数和约束条件均为线性的问题，可以用于解决水资源的配置问题。
整数规划又进一步考虑到了水管网设计中的离散变量问题，可以获得更加精确的优化结果。
动态规划则适用于处理多时段的决策问题，可以考虑到不同时段的水需求变化情况。
模拟退火算法则可以用来求解非线性的优化问题，因为水利系统中的许多问题往往是非线性的。
除了数学方法外，水利系统运行优化模型还需要考虑到一些现实的约束条件。
例如，水质要求、供水的稳定性、运行的可行性等等。
这些约束条件需要在模型中进行合理的设定和考虑，以确保模型的结果能够符合实际情况。
水利系统的运行优化模型研究不仅可以促进水资源的合理利用，还可以提高水利系统的运行效率，减少水资源的浪费。
未来，随着科技的不断进步，水利系统运行优化模型将会越来越加复杂和精细化。
我们相信通过不断的研究和设计，水利系统的运行优化模型将为社会的可持续发展作出更大的贡献。
水库调度调研报告
水库调度调研报告水库调度调研报告一、调研目的水库调度是对水库水量进行合理安排和分配的过程，旨在实现最大限度的水资源利用和水库防洪效益。
本次调研的目的是了解水库调度的现状和问题，并提出相关改进建议，以进一步推动水库调度工作的科学化、规范化和高效化。
二、调研方法1. 文献调研：查阅相关企业和研究机构的调研报告、论文和政策文件，了解水库调度的理论背景和实践经验。
2. 实地调查：选择控制性较强且具有代表性的水库进行实地调查，包括对水库乃至周边地区的物理环境、工程设施和人工运维等情况的了解。
3. 访谈调查：与相关水利部门的工作人员、研究人员以及水库的管理者进行访谈，了解其对水库调度的认识、经验和问题。
三、调研结果1. 运维管理不规范：部分水库存在调度不科学、安全措施不到位的问题，导致水资源无法充分利用，甚至产生了一些环境和安全隐患。
2. 缺乏先进的调度技术：部分水库调度依赖于传统经验和观测，缺乏先进的调度技术和模型支撑，无法充分考虑气象、水文等变化因素，影响了调度效果。
3. 缺乏调度信息共享机制：不同部门之间对水库调度的信息共享不畅，导致信息不对称和决策滞后，影响了水库调度的科学性和及时性。
四、改进建议1. 建立科学的调度规划：制定水库调度的科学规划和指导方针，充分考虑气象、水文等相关因素，合理安排、分配和利用水资源。
2. 引进先进的调度技术：引入先进的水库调度技术和模型，提高水库调度的准确性、及时性和稳定性，以实现最大限度的水资源利用和防洪效益。
3. 建立跨部门的信息共享机制：建立水库调度信息共享平台，实现相关部门之间的数据共享和交流，促进调度决策的科学化和及时性。
4. 加强运维管理和安全措施：加强对水库的运维管理和安全措施，确保水库设施的稳定运行和安全使用，减少环境和人身安全隐患。
5. 加强人员培训和技术支持：加强对水库管理人员的培训和技术支持，提升其水库调度和运维管理的专业能力和水平，确保水库调度工作的质量和效果。
长江上游水库群多目标优化调度模型及应用研究_水库群调度规则及蓄放次序
水利学报2014 年10 月SHUILI XUEBAO第45 卷第10 期文章编号：0559-9350（2014）10-1175-09长江上游水库群多目标优化调度模型及应用研究Ⅱ：水库群调度规则及蓄放次序黄草1，2，王忠静1，2，鲁军3，丁毅3（1.清华大学水利水电工程系，北京100084；2. 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京100084；3. 长江勘测规划设计研究院，湖北武汉430010）摘要：水库群联合调度中水库的协同调度规则和蓄放水次序是关键问题。
在讨论多目标水库群联合调度的规则制定方法的基础上，依据“长江上游水库群多目标优化调度模型及应用研究（I）：模型原理及求解”一文中推荐的多目标协调方案，统计得出长系列调度和多年平均水文条件下的各水库联合调度规则图，并讨论了其适用条件。
进一步分析了推荐方案下水库群联合调度的汛前放水和汛末蓄水次序。
研究表明，在多年长系列联合优化调度下，长江上游具有调蓄库容和防洪任务的11 座多目标混联水库群，其蓄放水次序具有统计规律。
出现概率最大的优化放水次序为：三峡—水布垭—锦屏I 级—溪洛渡、构皮滩、二滩—紫坪铺、瀑布沟—隔河岩、宝珠寺、向家坝；优化蓄水次序为：锦屏I级—二滩、水布垭—隔河岩—溪洛渡、瀑布沟、紫坪铺、宝珠寺、构皮滩—向家坝—三峡。
对于串联梯级水库群，上游水库先放水，下游水库后放水；上游水库先蓄水，下游水库先蓄满。
关键词：长江上游；水库群；优化调度规则；优化放水次序；优化蓄水次序中图分类号：T V697.1 文献标识码：A doi：10.13243/ki.slxb.2014.10.0051 研究背景长江流域水量丰沛，水能资源丰富。
随着三峡水库等工程的陆续建成，长江上游干支流控制性水库群初步形成，将在流域水资源综合利用中发挥重要的作用。
然而，随着越来越多的水库投入运行，一些矛盾也逐渐凸显出来，长江上游水库群的调度问题受到越来越广泛的关注。
水库多目标优化调度
水库多目标优化调度水库是人类对水资源进行调控和管理的重要基础设施之一，其优化调度对于实现水资源的高效利用、水文气象灾害的防控以及保障区域经济社会可持续发展具有重要意义。
随着水资源需求日益增加和水环境保护要求的提高，水库优化调度面临着更为复杂的多目标问题。
本文将从问题提出、优化模型建立、算法求解和实施效果评价等方面进行探讨。
1. 问题提出水库多目标优化调度的核心问题是在满足多个目标的约束条件下，确定最优的水库调度策略。
常见的水库调度目标包括：保障下游河流生态环境、满足上游农田灌溉和城市供水需求、发电优先等。
同时，还需考虑到水库间的相互影响以及水文气象条件的变化等因素。
因此，水库多目标优化调度问题是一个典型的复杂动态规划问题。
2. 优化模型建立为了解决水库多目标优化调度问题，需要建立相应的优化模型。
优化模型的基本思想是将水库调度过程转化为一个数学规划问题。
常用的数学规划方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
根据具体的调度目标和约束条件，选择适合的优化模型。
以线性规划为例，假设有n个水库，目标是最大化发电量和满足下游灌溉需求。
建立线性规划模型如下：目标函数：Maximize Σ(wi * xi + si * yi)约束条件：1) Σ(xi) ≤ Qmax （发电容量约束）2) Σ(yi) ≤ Imax （灌溉需求约束）3) Σ(mij * xi) ≤ Dmaxj （下游需求约束）4) xi, yi ≥ 0 （调度决策变量非负）其中，wi和si分别表示第i个水库单位发电产量和灌溉效益；xi和yi分别表示第i个水库的发电量和灌溉量；mij表示第i个水库供水给第j个下游区域的单位供水量；Qmax、Imax和Dmaxj分别表示发电容量上限、灌溉需求上限和下游需求上限。
3. 算法求解对于复杂的水库多目标优化调度问题，常常采用启发式算法进行求解。
常见的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
基于遗传算法的水库调度优化模型设计
基于遗传算法的水库调度优化模型设计基于遗传算法的水库调度优化模型设计一、引言水资源是人类生存和发展的基本物质基础，合理调度水库是水资源管理的重要内容。
传统的水库调度方法多采用数学规划模型，但由于水库调度问题的非线性特点，传统的数学规划方法往往难以求解较大规模和复杂的水库调度问题。
因此，利用进化算法求解水库调度问题成为一种有效的方法。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，具有全局搜索能力、自适应性和鲁棒性等特点，适用于求解非线性、非凸优化问题。
本文基于遗传算法，设计一个水库调度优化模型，能够有效求解水库调度问题。
二、问题描述水库调度问题是通过合理控制水库的入库和出库，使得水库的总供水量满足要求，同时尽量减少洪水灾害和水资源浪费。
水库调度问题属于动态优化问题，即每个时期的调度决策会影响以后的调度结果，因此需要基于历史数据和未来预测来进行调度决策。
水库调度优化模型的目标是确定每个时期的入库和出库，使得水库供水量达到要求、最大化发电量，同时最小化洪水发生的概率和水资源的浪费。
模型的输入包括历史水文数据、天气预测数据和调度要求，输出为每个时期的入库和出库决策。
三、遗传算法设计1. 编码设计为了能够使用遗传算法求解水库调度问题，需要将问题转化为遗传算法的适应度函数。
本文选取每个时期的入库和出库作为遗传算法的基因编码，每个基因对应一个时期的水量。
编码的取值范围根据水库容量和供水要求来确定。
2. 初始化种群根据编码的取值范围随机生成初始种群，种群的大小可以根据计算资源的限制来确定。
每个个体（解）都是一个水库调度方案。
3. 交叉操作选择两个个体进行交叉操作，将其基因进行互换，产生两个新的个体。
交叉点可以根据需要进行随机选择。
4. 变异操作对个体进行变异操作，即对某些基因进行随机变化。
变异操作可以增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
5. 选择操作根据适应度函数对种群进行评价，根据一定的概率选择出下一代的个体。
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告一、研究背景与意义梯级水库群是指由多个水库协同调度完成不同目的的水库群，通常包括水能调峰、供水、灌溉等多种用途。
梯级水库群的优化调度能够最大限度地发挥水资源的综合效益，提高水资源利用率，实现节约用水。
因此，对梯级水库群优化调度研究已经成为水文学和水资源管理领域中的研究热点之一。
目前，国内外学者已经开展了大量的梯级水库群优化调度研究，提出了多种优化调度方法和模型。
然而，这些方法和模型普遍存在着以下问题：一是大多数模型采用静态优化方法，难以应对实际水文情况的变化；二是很多模型只考虑单一目标，难以兼顾多目标调度的需求；三是很多模型对于不确定因素处理不够充分，对于水库调度的实际效果存在一定的风险；四是在模型计算时未充分考虑水库蓄水量和出流量的限制条件，导致计算结果不够准确。
基于此，本研究旨在从动态和多目标的角度出发，构建梯级水库群优化调度的动态最优化模型，应用该模型进行优化调度探究，提高梯级水库的调度效率和水资源的综合利用效益。
二、主要研究内容及研究计划1. 研究目标本研究的核心目标是构建梯级水库群的动态最优化模型，使水库的调度能够适应不同水文情况的变化，同时兼顾多种调度目标，并对不确定因素进行全面考虑。
通过对该模型的应用，进一步提高梯级水库群的调度效率和水资源的综合利用效益。
2. 主要研究内容（1）分析梯级水库群的特点和调度需求，探讨不同调度目标的权衡和取舍。
（2）基于各水库的水文情况和调度要求，构建系统动态模型，并建立动态规划模型，求解梯级水库群的最优调度策略。
（3）建立模型的模拟测试平台，利用真实水文数据进行模拟计算，并通过对不同目标的仿真比较，验证模型的实效性和实用性。
3. 研究计划及预期成果研究时间为两年，计划分三个阶段进行：（1）第一年：完成对梯级水库群调度问题的研究，探讨不同调度目标的权衡和取舍，建立系统动态模型。
（2）第二年：基于动态规划方法，构建梯级水库群的动态最优化模型，求解最优调度策略；同时，应用仿真测试对模型的效果进行验证。
水库泄洪调度优化模拟研究
水库泄洪调度优化模拟研究第一节：引言水资源是人类生存与发展的重要基础，而水库作为调节水资源的主要手段之一，在现代化建设中扮演着重要的角色。
然而，在强降雨天气和暴雨天气的情况下，水库的泄洪问题成为了许多地区面临的严重问题。
为了给出科学合理的泄洪调度方案，许多学者和工程师致力于水库泄洪调度优化模拟研究。
本文将深入探讨水库泄洪调度优化模拟研究。
第二节：水库泄洪调度的研究现状对于水库泄洪调度问题的研究，已经有了一定的发展。
早期的研究主要集中在基于经验和经验规则的泄洪决策，该方法依赖于历史数据和经验知识，缺乏对未知情况的预测和决策。
近年来，随着计算机技术和数学模型的不断发展，基于模型的优化泄洪决策方法得到了广泛应用。
该方法使用数学模型和软件工具模拟水库操作和河流流量，得出最优泄洪调度方案。
其中根据交通量、污染程度等因素构建的水文学和水动力学模型是水库泄洪调度优化模拟研究的重要方法。
第三节：水库泄洪调度的模拟研究方法在进行水库泄洪调度的模拟研究时，需要用到一定的数学模型和软件工具。
本文将介绍两种常用的模拟方法及其工具。
3.1方法一——解析模型法解析方法是一种基于物理模型的方法，通常在大尺度水文和水动力学方面得到广泛应用。
解析模型可以根据包含水库特性和入流预报的方程组来预测水库水位和泄洪量。
水位和泄洪量可以根据不同的运算策略来选择，以确保达到最合适的泄洪策略。
其中，著名的解析模型包括HEC-HMS（Hydrologic Engineering Center’s Hydrologic Modeling System）和HEC-RAS（Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System）。
3.2方法二——数值模拟法数值模拟方法是一种基于计算机辅助的方法，通常在水资源管理、河流流量、物化过程等方面得到广泛应用。
数值模拟法可以通过网格化区域，建立水文学和水动力学模型，并基于预测的入流量、水库水位和折算泄洪流量来实现泄洪决策。
水库优化调度
摘要各种水文预报产品已应用于实时水库调度，包括确定性径流预报（DSF），DSF 的基于概率径流预测（伪PSF，pPSF），总体或概率径流预测（实时PSF，rPSF 表示）。
DSF的代表在确定性的预测误差的形式预测的不确定性，PPSF的预测不确定性的一个给定的DSF的条件分布，并rPSF概率的不确定性分布。
与以往的研究，治疗专案水库运行模式输入的预报产品相比，本文试图参与各种预报产品的不确定性的动态演化模型，并探讨了实时水库调度决策其效果。
通过一个单目标的实时水库运行模式的一个假设的例子，结果表明，预测的不确定性发挥显著作用。
效用函数的测量，水库的运作效率，降低预测的不确定性增加，但幅度取决于用于预测产品。
在一般情况下，水库运行与rPSF的效用是一个完美的预测获得的效用几乎一样高。
同时，DSF和PPSF公用事业彼此相似，但不如rPSF高。
此外，径流变异和库容可以改变的预测不确定性的影响程度，但不相对优点的DSF，PPSF和rPSF。
介绍进展，在气象预报，水文模型，和水文气候的遥相关关系有显著改善径流预报精度和交货时间[3,22,24,28]，并提供巨大的机会，以提高水资源系统的操作效率[23,25，29,39]。
近年来，预报产品，特别是长期径流预报（与铅的时间超过15天），已应用到水库调度和水资源管理（如[23,25,29,39]）。
此外，预测精度和交货时间，经营策略也影响了径流预报实时水库运行[4,20,39]利用效率。
作为一种常见的做法，水库运行曲线，每一年左右的经营期为一个目标存储级别，采用实时水库调度的指导方针，以及运作规划[18,34]。
运行曲线确定历史径流记录[20,34]，它们反映了适合于不同的历史场景，而不是实时的径流条件下水库的经营决策。
因此，即使是完美的径流预测不能改善水库的运行效率，运行曲线[39]。
在最近的许多研究，水库运行曲线已被替换实时水库优化和仿真模型，这是为了提供更加灵活和高效的方法，利用各种径流预报产品[8]的。
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。
关于水库兴利优化调度探析
关于水库兴利优化调度探析水库是一种重要的水资源调节设施，其在保障人民生活用水、农田灌溉、防洪减灾等方面都发挥着重要作用。
对水库的兴利优化调度具有重要意义。
本文将对水库兴利优化调度进行探析，以期能更好地发挥水库的作用，实现资源的最大化利用。
一、水库兴利优化调度的现状目前，我国水库的兴利优化调度存在一些问题。
首先是水资源利用效率不高。
由于水库兴利调度受到多种因素的制约，导致在一定程度上浪费了水资源。
其次是对水库运行数据的分析不足。
目前，对水库运行数据的分析还比较粗糙，没有充分挖掘数据中潜在的规律和内在联系，导致了水库运行的局部最优，而不是全局最优。
再次是缺乏科学合理的兴利调度方案。
由于兴利调度受到多种因素的影响，现有的调度方案在兼顾各种因素的情况下，往往难以找到一个最佳的方案，导致了兴利效率的下降。
针对水库兴利优化调度存在的问题，需要采取一些关键技术进行改进。
首先是建立水库运行数据的高精度模型。
通过建立精确的水库运行数据模型，可以更加准确地预测水资源的变化情况，为兴利调度提供更为科学的依据。
其次是加强对水库运行数据的分析。
通过对水库运行数据的深入分析，可以挖掘出数据中的规律和内在联系，为兴利调度提供更为科学的依据。
再次是建立科学合理的兴利调度方案。
通过对水库运行数据的分析，根据实际情况制定科学合理的兴利调度方案，使得水资源得到更好的充分利用。
水库兴利优化调度具有重要的意义与价值。
首先是提高水资源利用效率。
通过水库兴利优化调度，可以实现水资源的合理分配和充分利用，提高水资源的利用效率。
其次是提高水库的经济效益。
通过水库兴利优化调度，可以提高水库的兴利效率，增加水库的经济效益。
再次是提高水库的社会效益。
通过水库兴利优化调度，可以保障人民生活用水、农田灌溉、防洪减灾等方面的需求，提高水库的社会效益。
水库兴利优化调度具有重要的意义与价值，但在实践中还存在一些问题，需要采取相关的技术进行改进。
希望通过不断的努力，可以更好地发挥水库的作用，实现资源的最大化利用。
水库运行管理模型研究
水库运行管理模型研究第一章绪论1.1 研究背景水资源是人类生存和发展必不可少的资源，而水库是贯穿水资源管理体系的重要组成部分。
水库运行管理模型的研究可以为水资源管理提供科学依据，从而实现有效的水资源利用以及保护管理。
1.2 研究目的本文旨在对水库运行管理模型进行研究，并阐述其应用价值和实际意义，以期为水资源管理提供科学依据和管理决策参考。
1.3 研究方法本文主要采用文献调查和分析、案例研究和实地调研等方法，对水库运行管理模型进行综合研究和分析。
第二章模型概述2.1 模型定义水库运行管理模型是一种通过对水库水量、入库水情、降雨等因素进行分析，建立模型并对模型进行模拟和评价，以实现水库的有效利用和保护管理的模型。
2.2 模型组成水库运行管理模型主要由数据采集系统、模型结构设计、模型参数估计、模拟评价等模块组成。
2.3 模型类型水库运行管理模型主要包括传统的统计模型和计算机模拟模型两种类型，其中计算机模拟模型主要包括神经网络模型、遗传算法模型和模糊系统模型等。
第三章模型应用3.1 水库设计水库运行管理模型可通过对水库库容、坝高、水位等要素进行分析，进行水库设计和规划，以期实现水库的最有效利用。
3.2 模型预测水库运行管理模型可通过对气象、降雨和水文等数据进行分析和预测，提前预测水库的水位以及出力情况，为水资源管理提供决策参考。
3.3 模型管理水库运行管理模型可通过对水库输入参数进行控制和调整，以控制和管理水库的进出水流量、水位、蓄水量等参数，从而实现对水库的管理和保护。
第四章案例研究4.1 成都市岷江水库岷江水库是四川省成都市的一个重要水库，本模型以该水库为研究对象，通过对岷江水库进行数据采集、模型建立和参数估计等过程，建立了水库运行管理模型，实现了对该水库的管理和保护，为成都市的水资源管理提供了重要的决策参考。
4.2 江苏省大通河水库大通河水库是江苏省的一个重要水库，本模型以该水库为研究对象，通过对大通河水库的水文、气象数据进行分析和预测，提前预测了该水库的水位和出力情况，为江苏省水资源管理提供了重要的决策参考。
关于水库兴利优化调度探析
关于水库兴利优化调度探析水库是重要的水资源调控工程，对于调节地表水资源的流量、保障灌溉等方面具有重要意义。
在现代社会发展的背景下，随着各种用水需求的增加，对水库的兴利优化调度也提出了更高的要求。
本文将探讨水库兴利优化调度的相关问题，分析其现状和存在的问题，并提出相应的解决途径，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、水库兴利优化调度的意义和现状水库兴利优化调度是指通过合理的调度方案来保障水库的多种功能，如供水、发电、防洪等，以实现水资源的最大效益。
在当前社会发展的需求下，对水资源的需求种类繁多，对水库的利用方式也提出了更高的要求。
传统的水库调度方式可能已经不能满足现代社会的需求，因此需要对水库兴利优化调度进行深入研究和实践。
目前，我国水库兴利优化调度的现状是，虽然在理论上我们已经有了许多对于水库调度方面的研究成果，但是在实践中往往存在一些问题。
由于水库调度涉及到多方面的利益问题，存在一定的利益博弈和竞争，因此在实际操作中难免会出现一些局部的非最优调度情况。
由于水文气象条件的不确定性，水库的实际调度难免受到一定的限制，很难做到百分之百的最优调度。
由于水库的调度往往还需要考虑到一些生态环境、社会经济等方面的因素，因此难免会出现一些难以权衡和衡量的矛盾和冲突。
这些问题都制约了水库兴利优化调度的实际效果。
针对以上存在的问题，我们可以从多个方面来解决水库兴利优化调度的问题。
首先是在水库调度目标的确定上，可以应用多目标优化的方法，通过建立多目标优化模型，求解出一组最优解，以实现多种目标之间的合理协调。
其次是在应对不确定性方面，可以采用鲁棒优化的方法，通过对模型的参数做出一定的约束，使得调度方案对不确定性具有一定的稳健性。
再次是在调度方案的制定上，可以采用智能算法的方法，通过对调度方案的搜索和优化，求解出最优的调度方案。
最后是在调度实施方面，可以建立一个完善的水库调度管理系统，通过对各方面的利益进行权衡和协调，来实施最优的调度方案。
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究 ，必 然 造 成 单 个 优 化 模 型 对 实 际 情 况 反 映 的 片 面
性 ，从 而 难 以 得 到 与 实 际 情 况 相 符 合 的 优 化 结 果 ； 同 时 综 合 出 力 系 数 ｋ与 水 头 、 流 量 、 机 组 设 备 等 多
ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｓ ｉ ｖ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ａ ｒ ｅ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ｙ ｃ ａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｋ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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Ｋｅ ｙ Ｗ ｏ ｒ ｄｓ ： ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｏ ｉ ｒ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｅ ｃ ｏｎ ｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｈ ｙ ｄ ｒ ｏ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐｌ ａ ｎ ｔ ； ｃ ｏ ｕ ｐｌ ｅ ｄ ｍｏ ｄｅ ｌ ； ｃ ｏ ｍｐｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｙ
水 力 发 电
第４ ３ 卷 第 ３期
２ ０ １ ７年 ３月
水 库 优 丫 匕调 度 与 厂 肉 经 济 运 仟
耦 舍 模 型 研 究
方 洪斌 ，王 梁 ，周翔 南 ，李 克 飞
（ 黄 河 勘 测 规 划 设 计 有 限公 司 ，河 南 郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ ３ ）
摘 要 ：以 陆 浑 水 库 及 水 电站 为研 究 对 象 ，以 发 电 流 量 作 为 耦 合 参 数 ，综 合 出力 系 数 ｋ作 为 反 馈 调 节 参 数 ，构 建 了
水库优化调度 和水 电站厂内经济运行耦合模型 ，通 过对水电站不同运行 工况下 值数据库 的调用 ，采 用动态 规划方
法 和 递 推 优 选 算 法 联 合 求 解 耦 合 模 型 。通 过 与 对综 合 出 力 系 数 ｋ取 定 值 的方 案 对 比表 明 了所 构 建 耦 合 模 型 的 有 效 性
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｌ ｆ ｏ ｗ ａ ｓ ｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｓ ｆ ｅ ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ
ห้องสมุดไป่ตู้
ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｃａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｖ ａ ｌ ｕｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｕ ｐｌ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ １ ．
因 素 有 关 ，将 其 按 定 值 计 算 势 必 造 成 理 论 结 果 与 实 际情 况 偏 差 ， 并 最 终 影 响 优 化 调 度 方 案 的 选 择 。 鉴 于 现 有 研 究 的 不 足 ，本 文 建 立 了 水 电 站 不 同 运 行 工
ｃ ｏ ｎ ｄｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ． Ｔｈｅ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｕｐ ｌ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈａ ｔ ｏ ｆ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｈｅ ｍｅ ｗｉ ｔ ｈ ｆ ｉｘ ｅ ｄ ｋ ， ａ ｎｄ ｄ ｅ ｍｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ
ＦＡＮＦ Ｈｏ ｎ ｇ ｂｉ ｎ， Ｗ ＡＮＧ Ｌｉ ａ ｎｇ ， ＺＨＯＵ Ｘｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ， ＬＩ Ｋｅ ｆ ｅ ｉ
（ Ｙｅ ｌ ｌ ｏ ｗ Ｒｉ ｖ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｃｏ ． ，Ｌ ｔ ｄ ． ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ ３ ， Ｈｅ ｎ ａ ｎ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
与合理性 。
关 键 词 ：水 库 调 度 ；厂 内 经 济 运 行 ；耦 合 模 型 ；综 合 出 力 系 数 ｋ ；陆 浑 水 库
Ｓｔ ｕｄ ｙ ｏ ｎ Ｃｏ ｕｐｌ ｅ ｄ Ｍ ｏ ｄｅ ｌ ｏ ｆ Ｅｃ ｏ ｎｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏｒ Ｈｙ ｄｒ ｏ ｐｏｗｅ ｒ Ｐｌ ａ ｎｔ ａｎ ｄ Ｒｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｏｉ ｒ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａｔ ｉ ｏｎ
ｅ ｏ ｅ ｆｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ： Ｌｕｈ ｕ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｏ ｉ ｒ
中 圈 分 类 号 ：Ｔ Ｖ ６ ９ ７
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：０ ５ ５ ９ ・ ９ ３ ４ ２ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ — ０ １ ０ ２ — ０ ４
０ 引 言