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摘要:
基于聚合分解思想将梯级水库群聚合为“虚拟单库”,降低了随机动态规划(SDP)模型的计算量,从而使SDP模型可以考虑更多预报信息。为了更近一步充分利用预报信息和降低预报信息不确定性对调度的影响,将降雨预报和径流预报的不确定性考虑为随预见期延长而不断增加的过程。首先将浑江流域的10d预报径流划分为前5d和后5d,并将前5d预报径流视为较准确的部分,而后5d预报径流视为不确定性较大部分;然后建立短、中期径流预报信息相套接的分段聚合分解贝叶斯随机动态规划(Two-Step-BSDP,TS-BSDP),为浑江梯级水库群制定前5d、后5d和10d的预报调度图;最后以5d为调度时段分别决策未来5d发电和10d发电计划。模拟调度结果表明,该模型中决策长度为5d的滚动决策具有更好的效果,该决策方式充分地利用了预报信息并有效地提高了发电效益。
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文献信息
篇名 基于降雨预报信息的梯级水电站不确定优化调度研究Ⅱ:耦合短、中期预报信息
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 水库群 数值降雨预报 预报信息套接 聚合分解 贝叶斯随机动态规划
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1189-1196,1203
页数 9页 分类号 TV697
字数 5869字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张弛 大连理工大学建设工程学部水利工程学院 68 596 14.0 21.0
2 王本德 大连理工大学建设工程学部水利工程学院 139 2100 25.0 38.0
3 彭勇 大连理工大学建设工程学部水利工程学院 83 639 15.0 20.0
4 徐炜 大连理工大学建设工程学部水利工程学院 11 118 8.0 10.0
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