水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型及GFS預(yù)報(bào)信息的應(yīng)用研究.pdf

1、徑流序列是水電系統(tǒng)最重要的輸入，在水電站制定發(fā)電計(jì)劃及水庫運(yùn)行決策的過程中起著極其重要的作用。然而，入庫徑流具有時(shí)間連續(xù)性、隨機(jī)性、不重復(fù)性、地區(qū)性和周期性，且現(xiàn)階段的中長期預(yù)報(bào)水平，尤其是汛期的預(yù)報(bào)精度很低，實(shí)質(zhì)上是一非平穩(wěn)的周期連續(xù)隨機(jī)過程。為了獲得更大的發(fā)電效益，必須利用一切可以利用的信息，建立符合流域特性的徑流描述模型。本文把入庫徑流作為隨機(jī)過程處理，建立了有、無時(shí)段徑流預(yù)報(bào)相結(jié)合的馬氏性徑流描述模型，并且利用GFS降雨數(shù)值預(yù)報(bào)

2、信息，對模型進(jìn)行了補(bǔ)充完善。 在發(fā)電優(yōu)化調(diào)度方面，本文以有、無時(shí)段徑流預(yù)報(bào)相結(jié)合的馬氏性徑流描述模型為基礎(chǔ)，研究建立了有、無預(yù)報(bào)以及交界時(shí)段的目標(biāo)遞推方程；對于梯級多庫聯(lián)調(diào)而言，隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，“維數(shù)災(zāi)”成為隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度的瓶頸，本文采用了逐次逼近優(yōu)化算法，對錦屏一級～二灘兩庫優(yōu)化模型進(jìn)行了求解計(jì)算，達(dá)到了降維、提速的效果。具體工作如下： (1)二灘水庫、錦屏一級～二灘梯級水庫徑流描述模型的建立。通過徑流序列的相關(guān)性分

3、析，研究其是否具有馬氏性；利用季節(jié)性自回歸模型對各個(gè)時(shí)段徑流進(jìn)行預(yù)報(bào)，分析其可預(yù)報(bào)性，選擇預(yù)報(bào)精度較高時(shí)段采用有預(yù)報(bào)的徑流描述方法，而預(yù)報(bào)精度較低時(shí)段采用無預(yù)報(bào)的徑流描述方法；利用時(shí)間序列的隨機(jī)模擬技術(shù)，以模擬出的長序列作為輸入統(tǒng)計(jì)計(jì)算徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。 (2)以有、無時(shí)段徑流預(yù)報(bào)相結(jié)合的馬氏性徑流描述模型為基礎(chǔ)，調(diào)度期內(nèi)發(fā)電量最大為目標(biāo)建立了二灘水電站水庫的優(yōu)化調(diào)度模型，并研究求解過程中的相關(guān)問題；通過歷史徑流序列的模擬調(diào)

4、度，研究分析不同徑流描述和豐、平、枯水年下的調(diào)度結(jié)果。 (3)以有、無時(shí)段徑流預(yù)報(bào)相結(jié)合的馬氏性徑流描述模型為基礎(chǔ)，建立了錦屏一級～二灘梯級水庫的發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型，并運(yùn)用逐次逼近動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化算法對模型進(jìn)行計(jì)算求解。 (4)首先分析GFS降雨數(shù)值預(yù)報(bào)信息的可利用程度，再以預(yù)報(bào)降雨為主因子建立二灘水電站汛期旬徑流的枯、平、豐三級預(yù)報(bào)模型，分析其預(yù)報(bào)誤差分布；然后以已建立的二灘水電站有、無預(yù)報(bào)相結(jié)合的發(fā)電調(diào)度模型為基礎(chǔ)，針對汛