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个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
性别:男
毕业院校:大连理工大学
学位:博士
所在单位:水利工程系
学科:水文学及水资源
办公地点:大连理工大学水利工程学院综合3#实验楼436
联系方式:电话:0411-84707911
电子邮箱:pengyong@dlut.edu.cn
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基于数值降雨预报信息的梯级水库群发电优化调度
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论文类型:期刊论文
发表时间:2016-07-25
发表刊物:水力发电学报
收录刊物:Scopus、PKU、ISTIC、CSCD
卷号:35
期号:7
页面范围:23-33
ISSN号:1003-1243
关键字:水库群 降雨预报 降雨概率分布 发电调度 风险评估 cascade reservoirs precipitation forecasts probability distribution hydropower generation risk evaluation
摘要:在水库群发电调度中,考虑预报信息的联合调度是提高水库群发电效益和稳定性的有效途径.然而降雨预报信息的不确定性将直接影响发电调度的效益.为此,本文首先将降雨量进行分级,给出各降雨量等级的实际降雨概率分布;然后将蓄水库容与径流相融合,并基于参数-模拟-优化模型(PSO)建立PSO-Hedging Rule Curves(PSO-HRCs)调度图.在此基础上,根据实时预报降雨信息,获得各频率条件下的降雨量、径流量和调度决策,同时评估各频率调度决策的弃水和蓄水风险和损失.本文以浑江梯级水库群为例,采用美国全球预报系统(GFS)发布的降雨信息开展研究,结果表明在实例水库采用70%~85%概率对应的调度决策具有较高的效益和稳定性.