耦合径流预报的水库群实时发电调度模型建模及多目标求解方法研究

The head calculation error and runoff forecasting errors of cascade reservoirs' modeling restrict the optimal scheduling technology which applied in real time generation scheduling. The key to develop effective cascade reservoir's real-time generation scheduling policy is clarifying the dynamic characteristic of reservoir parameters with the artificial regulation process of power plant operation and reducing the impact of runoff forecasting error in the accuracy of scheduling. This proposal has suggested a focus on the forecast - simulation - optimization integration mode of reservoir's real-time generation scheduling Firstly, according to fit mapping relationship between the water level along watercourse and the flow of boundary section, a fine computational domain boundary of the cascade reservoir real-time scheduling model is established to reveal temporal and spatial variation law of reservoir characteristic parameters in the process of artificial regulation. Secondly, a runoff combinatorial forecasting method of cascade reservoirs is proposed, which is aimed the minimal impact to scheduling model benefits caused by forecasting error in order to study the error influence to scheduling model effectiveness. Lastly, a forecast - simulation - optimization integration scheduling model is established. An efficient multi-objective solving method of this model is studied to propose a cascade reservoirs' multi-model cooperative scheduling policy. The results will provide theoretical guides and technical support to the policy-making of cascade reservoirs real-time scheduling under the influence of runoff prediction error.

梯级水库群优化模型建模的水头计算误差和径流预报误差等因素制约了优化调度技术在流域梯级水库群实时发电调度中的应用。明晰电站运行过程中水库特征参数随人工调蓄过程的动 态特性、降低径流预报误差对调度精度的影响是有效制定梯级水库群实时调度策略的关键。本课题主要围绕水库群实时发电调度的预报-模拟-优化一体化运行模式问题，拟合河道沿程水位 与出入口断面流量间映射关系，建立梯级水库实时发电调度模型精细化水头计算方式，揭示水库特征参数在人工调蓄过程中的时空变化规律，提出梯级水库群入库径流组合预报方法，推求预报误差对梯级水库调度目标效益影响最小的入库径流组合方式，研究径流预报组合方式对调度模型的效益影响，建立预报-模拟-优化多模型耦合方式，研究模型多目标高效求解方法，提出多维时空背景下梯级水库群多模型协同调度策略。研究成果将对径流预报误差影响下流域梯级水库群实时调度策略的制定提供可靠的理论基础和技术支撑。

研究工作提出了一种集成中长期模型的循环优化方法。机会约束方法用于描述长期模型中的客观利益。研究工作提出了蒙特卡罗人工蜂群算法（MABC）来解决长期模型并使用确定性版本的MABC来解决中期模型。月度长期模型的目标是在整个调度期间最大化发电量。由长期模型提供的第一调度周期水平的终端水被用作考虑实际流入和中期约束的媒介模型的边界条件。为了验证该模型的有效性，该方法应用于中国长江三峡水电站梯级水库。.结果表明：（1）机会约束可以反映客观收益与可靠性价值之间的关系。 （2）长期模型中可靠性的参数设置与中期模型采用的实际流入的水文频率有关。考虑到水文情景，可以通过长期模型的可靠性值选择来提高优化效益。 （3）集成模型可以处理中期模型中的不同目标函数。然而，在整个长期调度期间，在目标函数和约束的一致性的情况下，可以保证集成模型的有效性。.针对概念性水文模型参数优化率定问题，研究工作以大、小径流过程对应的水文特性为切入点，考虑流域水文系统不同产汇流特性，提出一种多目标文化自适应仿电磁学算法求解水文模型参数率定问题，并基于MOCSEM的优化结果，提出了一种简便的自识别参数组合预报方法。在此基础上，将MOCSEM算法应用于概念性水文模型——新安江模型的参数多目标优化率定，与其他算法进行对比分析，应用本研究提出的自识别参数组合预报方法，尝试找到一种能权衡流域水文系统不同水文特性的自识别参数组合方式，可以为水文预报人员提供更为精确的流域径流预报方法。