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第1章 绪论1

1.1 问题的背景和意义1

1.2 水电站群优化调度理论研究进展5

1.2.1 多时间尺度优化调度模型研究5

1.2.2 多空间尺度优化调度模型研究12

1.2.3 多目标准则优化调度模型研究16

1.3 本书结构框架19

第2章 多年调节水库年末库容优化模型23

2.1 径流模式树25

2.2 随机优化模型31

2.2.1 目标函数31

2.2.2 约束条件32

2.3 确定性优化模型33

2.4 方案评价模型和评价指标35

2.5 算例分析36

2.5.1 清江梯级水库群系统36

2.5.2 径流模式38

2.5.3 模型结果40

2.5.4 方案比较44

2.6 小结50

第3章 水电站群随机规划模型模式树裁枝方法52

3.1 考虑实时修正的随机规划模型54

3.1.1 目标函数55

3.1.2 约束条件55

3.1.3 实时修正策略57

3.2 径流模式树裁枝的影响分析57

3.2.1 目标函数值的影响分析58

3.2.2 解的影响分析62

3.3 算例64

3.3.1 径流模式树生成和裁枝65

3.3.2 模式树裁枝对目标函数的影响68

3.3.3 模式树裁枝对解的影响75

3.4 小结81

第4章 水电站群联合优化调度动态可行域遗传算法83

4.1 水电站群“以水定电”短期发电优化调度模型84

4.1.1 目标函数84

4.1.2 约束条件84

4.2 传统遗传算法86

4.2.1 编码方式及初始种群生成86

4.2.2 个体优劣判别法则86

4.2.3 交叉算子87

4.2.4 变异算子88

4.2.5 选择算子88

4.2.6 进化终止88

4.3 动态可行域遗传算法89

4.3.1 单库动态可行域确定89

4.3.2 库群约束可行域91

4.3.3 交叉、变异算子改进93

4.4 算法评价指标93

4.4.1 系统总发电量94

4.4.2 系统电量标准差94

4.4.3 收敛率94

4.4.4 最终解可行率94

4.4.5 平均计算时间94

4.4.6 种群可行解比例94

4.5 算例95

4.6 小结101

第5章 考虑长期发电量的短期水电站群多目标优化模型102

5.1 短期策略的长期影响分析105

5.2 短期优化调度模型106

5.2.1 目标函数106

5.2.2 约束条件108

5.3 长期优化调度模型109

5.3.1 目标函数109

5.3.2 约束条件109

5.4 求解算法110

5.4.1 短期优化模型的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）110

5.4.2 长期优化模型的动态规划法（DP）111

5.5 评价指标112

5.6 算例分析113

5.6.1 短期模型的多目标非劣解前沿113

5.6.2 长期发电量计算116

5.6.3 灵敏度分析121

5.7 小结124

第6章 总结与展望126

6.1 总结126

6.2 展望130

参考文献132