考虑径流不确定性的澜沧江中下游水库群优化调度研究
发布时间：2021-04-08 14:51
水能资源是一种清洁可再生的能源,利用水能发电可以有效降低对生态环境造成的破坏,水能资源开发的同时,对于发电、防洪、灌溉、航运、供水等也具有显著的效益。本文以澜沧江中下游小湾-景洪坝段为研究对象,首先采用改进的遗传算法对以发电量为目标的水库群优化调度模型求解;其次通过Copula函数和吉布斯抽样模拟历史径流,采用马尔可夫链构建相邻月之间的转移矩阵;采用数理统计的方法分析出入库流量的区间范围,构建随机性水库优化调度模型;最后提取随机动态规划调度规则。本文的研究内容和成果如下:（1）采用统计分配、Kendal秩次检验法、R/S等方法分析研究区域的径流规律,结果表明大朝山及以下水库的入库径流有显著递减趋势,澜沧江中下游功果桥-橄榄坝水电站区间来水径流均无变异,径流序列一致性结果可靠。（2）以小湾-景洪水电站坝段为研究对象,基于改进的遗传算法构建并求解以梯级发电量最大为目标函数的水库群优化调度模型,从典型年及长系列的优化结果分析水库群优化调度的发电量。（3）采用四种常见的单变量分布函数拟合月径流密度概率曲线,基于Copula函数拟合优选各月最优分布,结合Gibbs抽样的原理对相邻月之间的最优Co...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
澜沧江中下游流域概况Figure2-1OverviewofthemiddleandlowerreachesoftheLancangRiver
第2章澜沧江流域概况及径流规律分析13图2-6各水库平均入库流量特征值Figure2-6Characteristicvaluesofaveragereservoirinflow澜沧江功果桥-小湾段具有以下规律：①1~4月及11~12月的变差系数较小，2月份呈现负偏现象，5~10月的变差系数较大，表示1~4月的天然径流离散程度较小，5~10月的天然径流离散程度较大，天然径流离散程度最大的月份是8月，其次是9月和10月；②3~5月偏态系数呈现减小趋势，说明坝址处来水序列不对称程度降低，2月与12月功果桥站和小湾站偏态系数相差较大，功果桥站出现负偏而小湾站出现正偏。澜沧江漫湾-大朝山段具有以下规律①1~4月及12月的变差系数较小，变差系数5~11月的天然径流离散程度变化较大，年际变化最大的月份是8月，其次是9月和6月；②2~5月
西安理工大学工程硕士专业学位论文36i（9-10月）j（10-11月）k(11-12月)l（12月-次年1月）图4-2Copula函数三维图像Figure4-2Copulafunction3Dimage4.2.3径流模拟结果本节基于吉布斯抽样步骤对每个月径流模拟了6000次，其部分曲线模拟情况如图4-3表示，从图中可以看出，曲线在汛期6月-9月之间波动幅度较大且流量明显大于其他月份，符合径流的一般规律。为了进一步检验模拟径流数据的合理性，我们通过均值与方差两个指标比较。图4-3模拟径流序列Figure4-3Simulatedrunoffsequence表4-7均值与标准差对比分析Table4-7Comparativeanalysisofmeanandstandarddeviation月份均值相对误差%标准差相对误差%实测模拟实测模拟1月-2月423.29426.640.793282.473092.52-5.7901000200030004000500060007000123456789101112径流量(m3/s)月份
【参考文献】：
期刊论文
[1]流域水库群联合防洪优化调度通用模型研究[J]. 罗成鑫,周建中,袁柳. 水力发电学报. 2018(10)
[2]基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究[J]. 王学斌,畅建霞,孟雪姣,王义民. 水利学报. 2017(02)
[3]水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用[J]. 白涛,阚艳彬,畅建霞,袁梦. 水科学进展. 2016(01)
[4]基于降雨预报信息的梯级水电站不确定优化调度研究I:聚合分解降维[J]. 徐炜,张弛,彭勇,王本德. 水利学报. 2013(08)
[5]一种考虑径流预报及其不确定性的水库优化调度模型[J]. 唐国磊,周惠成,李宁宁,王雅军. 水利学报. 2011(06)
[6]基于模拟逐次逼近算法的梯级水电站群优化调度图研究[J]. 程春田,杨凤英,武新宇,苏华英. 水力发电学报. 2010(06)
[7]二滩水电站水库径流描述与优化调度模型研究[J]. 周惠成,王峰,唐国磊,王雅军,蹇德平. 水力发电学报. 2009(01)
[8]年最大洪水两变量联合分布研究[J]. 方彬,郭生练,肖义,刘攀,武见. 水科学进展. 2008(04)
[9]改进遗传算法及其在水库群优化调度中的应用[J]. 陈立华,梅亚东,董雅洁,杨娜. 水利学报. 2008(05)
[10]梯级水库群联合优化调度函数研究[J]. 刘攀,郭生练,张文选,肖义,高仕春. 水科学进展. 2007(06)
硕士论文
[1]基于径流随机模拟的龙滩水库优化调度研究[D]. 马川惠.西安理工大学 2019
[2]水库优化调度随机动态规划模型及其价值评估[D]. 徐囡.华中科技大学 2015
[3]基于随机动态规划的梯级水电站水库群机会约束优化调度规则[D]. 王昱倩.大连理工大学 2013
本文编号：3125760
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
澜沧江中下游流域概况Figure2-1OverviewofthemiddleandlowerreachesoftheLancangRiver
第2章澜沧江流域概况及径流规律分析13图2-6各水库平均入库流量特征值Figure2-6Characteristicvaluesofaveragereservoirinflow澜沧江功果桥-小湾段具有以下规律：①1~4月及11~12月的变差系数较小，2月份呈现负偏现象，5~10月的变差系数较大，表示1~4月的天然径流离散程度较小，5~10月的天然径流离散程度较大，天然径流离散程度最大的月份是8月，其次是9月和10月；②3~5月偏态系数呈现减小趋势，说明坝址处来水序列不对称程度降低，2月与12月功果桥站和小湾站偏态系数相差较大，功果桥站出现负偏而小湾站出现正偏。澜沧江漫湾-大朝山段具有以下规律①1~4月及12月的变差系数较小，变差系数5~11月的天然径流离散程度变化较大，年际变化最大的月份是8月，其次是9月和6月；②2~5月
西安理工大学工程硕士专业学位论文36i（9-10月）j（10-11月）k(11-12月)l（12月-次年1月）图4-2Copula函数三维图像Figure4-2Copulafunction3Dimage4.2.3径流模拟结果本节基于吉布斯抽样步骤对每个月径流模拟了6000次，其部分曲线模拟情况如图4-3表示，从图中可以看出，曲线在汛期6月-9月之间波动幅度较大且流量明显大于其他月份，符合径流的一般规律。为了进一步检验模拟径流数据的合理性，我们通过均值与方差两个指标比较。图4-3模拟径流序列Figure4-3Simulatedrunoffsequence表4-7均值与标准差对比分析Table4-7Comparativeanalysisofmeanandstandarddeviation月份均值相对误差%标准差相对误差%实测模拟实测模拟1月-2月423.29426.640.793282.473092.52-5.7901000200030004000500060007000123456789101112径流量(m3/s)月份
【参考文献】：
期刊论文
[1]流域水库群联合防洪优化调度通用模型研究[J]. 罗成鑫,周建中,袁柳. 水力发电学报. 2018(10)
[2]基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究[J]. 王学斌,畅建霞,孟雪姣,王义民. 水利学报. 2017(02)
[3]水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用[J]. 白涛,阚艳彬,畅建霞,袁梦. 水科学进展. 2016(01)
[4]基于降雨预报信息的梯级水电站不确定优化调度研究I:聚合分解降维[J]. 徐炜,张弛,彭勇,王本德. 水利学报. 2013(08)
[5]一种考虑径流预报及其不确定性的水库优化调度模型[J]. 唐国磊,周惠成,李宁宁,王雅军. 水利学报. 2011(06)
[6]基于模拟逐次逼近算法的梯级水电站群优化调度图研究[J]. 程春田,杨凤英,武新宇,苏华英. 水力发电学报. 2010(06)
[7]二滩水电站水库径流描述与优化调度模型研究[J]. 周惠成,王峰,唐国磊,王雅军,蹇德平. 水力发电学报. 2009(01)
[8]年最大洪水两变量联合分布研究[J]. 方彬,郭生练,肖义,刘攀,武见. 水科学进展. 2008(04)
[9]改进遗传算法及其在水库群优化调度中的应用[J]. 陈立华,梅亚东,董雅洁,杨娜. 水利学报. 2008(05)
[10]梯级水库群联合优化调度函数研究[J]. 刘攀,郭生练,张文选,肖义,高仕春. 水科学进展. 2007(06)
硕士论文
[1]基于径流随机模拟的龙滩水库优化调度研究[D]. 马川惠.西安理工大学 2019
[2]水库优化调度随机动态规划模型及其价值评估[D]. 徐囡.华中科技大学 2015
[3]基于随机动态规划的梯级水电站水库群机会约束优化调度规则[D]. 王昱倩.大连理工大学 2013
本文编号：3125760
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