清江梯级水库群联合优化调度策略研究

"清江梯级水库群联合优化调度图研究 (2008年)" 这篇论文主要探讨了清江梯级水库群的中长期调度问题，旨在提高水库群的发电效率。作者通过引入新的概念和技术，构建了一套优化的调度策略。 首先，论文针对清江梯级水库群的调度难题，提出了基于最优调度结果的调度图型式。这种型式考虑了水库群的整体效益，而非单个水库的独立操作。在此基础上，他们引入了“可能出力”的概念，这是一种衡量水库群在特定条件下能够达到的最大发电能力的指标。 接下来，研究人员对水库群进行了聚合处理，建立了梯级总出力与梯级可能出力之间的数学关系。这一关系有助于理解水库群的整体性能和潜力。然后，他们依据总出力是否达到保证出力（即确保发电需求的最低出力）来进行决策分解，从而制定出一系列二维水库调度图，这些图描述了水库群的联合调度规则。 为了实现这一调度策略，论文建立了一个基于模拟的优化模型。该模型采用了多目标遗传算法NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ），这是一种高效的全局优化算法，能够处理多个相互冲突的目标函数。通过NSGA-Ⅱ的优化计算，论文得到了一组优良的联合优化调度图。 模拟计算结果显示，对于1951年至2005年的实测径流数据，采用优化调度图相比常规调度方案，年均发电量可以增加2.62%。此外，对于由两种随机模拟方法生成的水文径流系列，优化调度图也能使年均发电量分别提升1.77%和2.52%，显示出明显的经济效益。 关键词：梯级水库群、优化调度、联合调度图、聚合水库 这篇论文的研究对水资源管理和水电工程的实践具有重要的指导意义，它提供了一种有效提高水库群发电效率的方法，对于类似地理环境下的水电站管理具有借鉴价值。同时，采用的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ也是优化问题解决的一个有力工具，对于其他领域的复杂优化问题也具有参考价值。