【摘要】： 隨著我國經(jīng)濟建設(shè)的迅速發(fā)展,大規(guī)模的水電站水庫群逐漸形成,對其進行綜合調(diào)度與運行管理變的越來越復(fù)雜,其地位和作用也越來越突出。本論文系統(tǒng)地介紹了水庫調(diào)度的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢,將宏觀系統(tǒng)方法論引入到水庫調(diào)度問題中,探討了水庫綜合利用的多種目標之間如何形成統(tǒng)一的、一體化的調(diào)度模式,研究了確定型水庫優(yōu)化調(diào)度以及隨機型水庫優(yōu)化調(diào)度的新方法,并采用數(shù)據(jù)挖掘算法提取了水庫調(diào)度規(guī)則。論文主要取得了以下成果: 1.引入物理-事理-人理(WSR)系統(tǒng)方法論,系統(tǒng)分析了水庫調(diào)度的WSR過程,并分別以發(fā)電、防洪為主要目標探討了WSR的具體應(yīng)用過程,重點體現(xiàn)了人的參與過程和協(xié)調(diào)作用。首次將物理-事理-人理(WSR)宏觀系統(tǒng)方法論引入到水庫調(diào)度問題中,是一種觀念上的創(chuàng)新,有利于解決水庫調(diào)度過程中可能出現(xiàn)的矛盾沖突現(xiàn)象,協(xié)調(diào)各種利益關(guān)系,以最終形成統(tǒng)一的、一體化的水庫調(diào)度模式。 2.群體智能算法具有并行化、魯棒性強、正反饋等優(yōu)點,本論文將改進的蟻群算法和粒子群算法兩種隨機啟發(fā)式搜索算法引入到確定型水庫優(yōu)化調(diào)度問題中,應(yīng)用局部搜索和全局搜索相結(jié)合的機制優(yōu)化路徑,提高了算法的搜索效率,容易找到全局最優(yōu)解,避免了求解確定性問題時出現(xiàn)的“維數(shù)災(zāi)”問題。 3.考慮到水庫調(diào)度在很大程度上依賴于未來的徑流情勢,但目前對未來徑流尚無法準確預(yù)知,因此,確定型水庫優(yōu)化調(diào)度不可避免地具有一定的局限性。本論文以序列運算理論為基礎(chǔ),從數(shù)學的角度推導出水庫隨機調(diào)度的序列化過程,建立了水庫隨機調(diào)度的序列運算理論。提出了水庫隨機調(diào)度過程中各變量的序列化方法,通過使用各變量對應(yīng)的概率性序列進行卷和、卷差、交積等運算,完成系統(tǒng)內(nèi)各水庫資源-需求的加載過程,即水庫水量平衡過程,指出了算法中各種運算結(jié)果的期望值所代表的明確物理意義,該理論將成為水庫隨機優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)性工具。 4.以水庫隨機調(diào)度的序列運算理論為基礎(chǔ),提出應(yīng)用遺傳算法進行隨機型水庫優(yōu)化調(diào)度的求解,為水庫隨機優(yōu)化調(diào)度提供了一種全新的思路,有助于緩解水庫隨機調(diào)度中存在的“維數(shù)災(zāi)”問題。 5.以關(guān)中灌區(qū)某供水水庫為例,研究了應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法提取水庫調(diào)度規(guī)則的新算法。通過將供水水庫調(diào)度規(guī)則概化為幾種模式,從而將傳統(tǒng)推求水庫調(diào)度規(guī)則的問題轉(zhuǎn)化為一個模式關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘問題。主要選取調(diào)度時段、入流、水庫蓄水量、水文年型以及需水5個特征屬性作為下一步數(shù)據(jù)挖掘的基本數(shù)據(jù)集,采用決策樹算法進行了數(shù)據(jù)挖掘計算,并與傳統(tǒng)的線性回歸獲得的調(diào)度函數(shù)結(jié)果進行了比較分析。結(jié)果表明數(shù)據(jù)挖掘方法用于水庫調(diào)度規(guī)則的提取是合理有效的,其準確率更高。

【關(guān)鍵詞】：水庫優(yōu)化調(diào)度 物理-事理-人理系統(tǒng)方法論(WSR) 蟻群算法(ACO) 粒子群算法(PSO) 序列運算理論數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TV697.1