CN109325610A - 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法 - Google Patents

一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109325610A
CN109325610A CN201810931278.9A CN201810931278A CN109325610A CN 109325610 A CN109325610 A CN 109325610A CN 201810931278 A CN201810931278 A CN 201810931278A CN 109325610 A CN109325610 A CN 109325610A
Authority
CN
China
Prior art keywords
water
reservoir
time
pump station
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810931278.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109325610B (zh
Inventor
郑航
刘悦忆
赵建世
谢观体
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dongguan University of Technology
Original Assignee
Dongguan University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dongguan University of Technology filed Critical Dongguan University of Technology
Priority to CN201810931278.9A priority Critical patent/CN109325610B/zh
Publication of CN109325610A publication Critical patent/CN109325610A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109325610B publication Critical patent/CN109325610B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Flow Control (AREA)

Abstract

本发明提出了一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,利用水库当前可供水量及系统内各用水户的需水量、泵站设计流量、水库最大最小库容及最大下泄流量等参数对系统内各用水户的水量分配规则以及泵站和水库调度规则进行优化,最后得到调度规则,生成用水户的用水量和泵站、水库的调水量,作为指导系统运行的依据,该发明克服了传统调水过程中依靠经验造成的不必要的泵站能耗,优先利用当地水源和近距离水源,提高了调水和供水效率,理论意义明确,操作简单易行,容易在实际调水中应用。

Description

一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法
技术领域
本发明涉及管理调度领域,具体涉及一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法。
背景技术
随着区域性缺水问题的日益突出,修建大型跨流域调水工程成为解决区域性缺水的一项重要工程手段。作为优化区域间水资源配置,促进经济社会可持续平衡发展的重大举措,如何最大限度的降低调水工程的运行成本,同时保障用水户的供水需求,是调水系统运行中的核心技术问题。
传统的调水工程的运行模式为多层级调度,由高层级部门制定总调度计划,次一级泵闸站操作人员根据调度计划结合人工经验和实时水情,通过调节泵站的开机台数、闸门的开度等等,调节供水量和调水量,并将执行情况反馈给高层级调度部门,由高层级部门对调度计划进行滚动调整和修正。
而这种传统的调度模式,高层级部门将总调水目标和总供水目标分解到各个泵闸站,各泵闸站以分配指标为基础,制定调度策略,这种层级式调度方式往往缺乏对各水力单元之间水量平衡关系的系统分析,造成调度系统运行效率低下,产生不必要的水泵抽水能源消耗。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足),提供一种运行效率高,减少能耗的调度方法。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案如下:
一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,具体包括以下步骤:
S1.设立具有水力联系的系统网络;
S2.确定水库在一年内各时间的最小最大水位边界和水库最大下泄能力其中t为时间,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库总数;
S3.确定泵站在各时间的最大工程设计流量其中t为时间,j为泵站编号,j=1,2,…,N,N为系统内泵站的总数;
S4.确定系统内各个用水户在各时间的需水量作为供水目标,其中t为时间,k为用水户编号,k=1,2,…,K,K为系统内用水户总数;
S5.计算各水库的历史入流集合{I1,I2,I3,…,IY},Y为所采用的历史年份的总数,其中I1为各水库第一年的逐旬入流量,如下式所示:
M为系统内水库的总数量;
S6.定义决策的变量、调水目标和供水目标,并求出水库的库容,对调水目标和供水目标求解得到调水目标和供水目标两个目标下的Pareto最优解集及相对应的决策变量 其中S为Pareto最优解的数量;
S7.根据各历史年份的入流序列{I1,I2,I3,…,IY}中的每年的入流序列y=1,2,…,Y,逐个重复步骤S6,得到Y组不同入流条件下的Pareto最优解集及相对应的决策变量
S8.根据不同入流条件{I1,I2,I3,…,IY}得到的最优解和相应的决策变量集合 计算每个入流条件Iy下的决策变量的平均值, 作为不确定入流条件下的调度决策的依据和规则;
S9.得到调度依据与规则,进行调度。
通过一连串的计算步骤,对于管理整个调水工程提供实质性的依据,并且能根据实际制定一系列的规则,并且加入的优化参数数量较少,参数的范围广,时效性强,易于优化,既然综合考虑了水库的容量,也参考了用户的使用量,能综合统筹多个方面,充分分析各水力单元之间水量平衡的关系,大大提高了调度系统运行的效率。
进一步,所述水力联系的系统网络以水库、用水户、泵站三个对象为节点,以河道、渠道连接各节点,多个节点与连接渠道,能够更直观的表示各对象的水力联系,同时在分析管理时,考量与参考的范围更广,制定的规则能更加全面,能有效提高调度系统的效率。
进一步,所述时间t为旬时段,t=1,2,…,36,以旬时段为时间段,能够满足实际调度的需求,在进行分析时能更加的准确。
进一步,所述步骤S6定义决策的变量包括两组决策变量,第一组为在不同时间t内,根据水库的上下水位边界确定水库调度图与调度区域,所述调度区域内,设置高控水位和低控水位由上水位边界下水位边界高控水位和低控水位组成的4个控制水位,将t时间的调度区域划分为5个子区域,t=1,2,…,36,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库的总数量,高控水位和低控水位为第一组决策变量。
第二组为在不同的时间t内,根据不同水位区域,设置不同的供水规则和调水规则,即在不同水位区域条件下t时间内设有用水户供水量Wt k、泵站调水计量Pt j、水库下泄流量分别如下式所示:
其中,是t时间第k个用水户的供水削减系数;MinWt k是t时间第k个用水户的最小供水量;是t时间第j个泵站的供水削减系数,MinWt k为第二组决策变量。
进一步,所述步骤S6的调水目标和供水目标分别为供水目标函数f1和调水目标函数f2,如下式所示:
其中为各个用水户在各时间的需水量,为用水户供水量,为泵站在各时间的最大工程设计流量,为泵站调水计量。
进一步,所述步骤S6的水库的库容为Vt i,在时间t内水库的库容Vt i分为两段,当t=1时,当t=2~36时,其中是第i个水库的初始库容;Vt i是第i个水库在t时段的末库容,是第i个水库在t时段的水量损失。
进一步,所述对调水目标和供水目标求解采用多目标向量评价遗传算法进行迭代求解。
与现有技术相比,本发明技术方案的有益效果是:
(1)本发明通过增设一系列的参数,利用各参数进行计算,最后得到调度规则,并生成一系列数据作为指导系统运行的依据,整个方法简单便捷,同时能通过参数直观反映实际情况,既能满足提高管理调度系统的效率,又能降低不必要的能耗。
(2)由于本发明该发明克服了传统调水过程中依靠经验造成的不必要的泵站能耗,优先利用当地水源和近距离水源,提高了调水和供水效率,操作简单易行,容易在实际调水中应用。
(3)本发明能实现泵站的优化调度和水量的优化分配,使系统内各用水户的总供水满足程度最大的同时,各梯级泵站总抽水量最小,并且能保障系统高效运行。
附图说明
图1为面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法流程图。
图2为调水系统的单元组成图。
图3为水库的调度区域图。
图4为向量评价遗传算法求解流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
对于本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含所指示的技术特征的数量。由此,限定的“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括一个或者更多个该特征。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。实施例1
本发明提出了一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,如图1所示,具体包括以下步骤:
S1.以水库、用水户、泵站三个对象为节点,通过河道、渠道连接各节点元素,形成具有水力联系的系统网络,调水系统的最小组成单元如图2所示,图2中是方形代表抽水泵站,三角形代表调蓄湖泊或水库,黑水箭头代表河道、渠道,圆形代表供水区工业、城市和生活用水户。
S2.根据水库管理部门的要求,分别确定调水工程范围内各水库在一年内各时段的最大最小水位边界及水库最大下泄能力其中t为旬时段,t=1,2,…,36,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库总数。
S3.根据调水工程规划报告及相关设计方案,确定各泵站在各时段的最大工程设计流量其中t为旬时段,t=1,2,…,36,j为泵站编号,j=1,2,…,N,N为系统内泵站的总数。
S4.根据每年调度开始前受水区提供的年度需水预测,确定系统内各个用水户在各时段的需水量并以此作为供水目标,其中t为旬时段,t=1,2,…,36,k为用水户编号,k=1,2,…,K,K为系统内用水户总数。
S5.根据水库的历史来水条件,计算各水库的历史入流集合{I1,I2,I3,…,IY},Y为所采用的历史年份的总数,其中I1为各水库第一年的逐旬入流量,具体计算方式为:I1M为系统内水库的总数量。
S6.在不同时段t内,根据水库的上下水位边界确定水库调度图和调度区域,调度区域如图3灰色区域所示,在该区域内,设置高控水位和低控水位组成第一组决策变量,图3中的灰色调度区域有4条线,2条实线2条虚线,4条线由上到下分别代表为t时段该水库的最高限制水位、t时段该水库的高控制水位、t时段该水库的低控制水位和t时段该水库的最低限制水位;
经由上水位边界下水位边界高控水位和低控水位组成的4个控制水位,将t时段的调度区域划分为5个子区域,如图3所示,t为旬时段,t=1,2,…,36,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库的总数量;
而在时段t内,根据不同水位区域,设置不同的供水规则和调水规则,在不同水位条件下t时段用水户供水量Wt k、泵站调水计量Pt j、水库下泄流量分别如下式所示:
其中,是t时段第k个用水户的供水削减系数;MinWt k是t时段第k个用水户的最小供水量;是t时段第j个泵站的供水削减系数,MinWt k为第二组决策变量;
通过决策变量中的用水户供水和泵站调水计量分别计算供水目标和调水目标,供水目标和调水目标分别用供水目标函数f1和调水目标函数f2表示,如下式所示:
再根据决策中的用水户供水泵站调水计量和水库下泄流量Rt i的计算公式,求解离散化后各时段t的水库库容Vt i,时段共分为两段,当t=1时,水库库容当t=2~36时,水库库容其中是第i个水库的初始库容;Vt i是第i个水库在t时段的末库容,是第i个水库在t时段的水量损失;
再以各历史年份的入流序列{I1,I2,I3,…,IY}中一年的水库入流Iy作为输入条件,结合第一组决策变量、第二组决策变量和水库库容,分别计算供水目标函数f1和调水目标函数f2,以最小化f1和f2为目标,采用多目标向量评价遗传算法进行迭代求解,向量评价遗传算法求解流程如图4所示,得到两个目标下的Pareto最优解集及相对应的决策变量其中S为Pareto最优解的数量。
S7.对于各历史年份的入流序列{I1,I2,I3,…,IY}中的每年的入流序列y=1,2,…,Y,逐个重复步骤S6,得到Y组不同入流条件下的Pareto最优解集及相对应的决策变量
S8.根据不同入流条件{I1,I2,I3,…,IY}得到的最优解和相应的决策变量集合 计算每个入流条件Iy下的决策变量的平均值, 作为不确定入流条件下的调度决策的依据和规则。
S9.得到调度依据与规则,进行调度。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1.设立具有水力联系的系统网络;
S2.确定水库在一年内各时间的最小最大水位边界和水库最大下泄能力其中t为时间,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库总数;
S3.确定泵站在各时间的最大工程设计流量其中t为时间,j为泵站编号,j=1,2,…,N,N为系统内泵站的总数;
S4.确定系统内各个用水户在各时间的需水量作为供水目标,其中t为时间,k为用水户编号,k=1,2,…,K,K为系统内用水户总数;
S5.计算各水库的历史入流集合{I1,I2,I3,…,IY},Y为所采用的历史年份的总数,其中I1为各水库第一年的逐旬入流量,如下式所示:
M为系统内水库的总数量;
S6.定义决策的变量、调水目标和供水目标,并求出水库的库容,对调水目标和供水目标求解得到调水目标和供水目标两个目标下的Pareto最优解集及相对应的决策变量 其中S为Pareto最优解的数量;
S7.根据各历史年份的入流序列{I1,I2,I3,…,IY}中的每年的入流序列y=1,2,…,Y,逐个重复步骤S6,得到Y组不同入流条件下的Pareto最优解集及相对应的决策变量
S8.根据不同入流条件{I1,I2,I3,…,IY}得到的最优解和相应的决策变量集合 计算每个入流条件Iy下的决策变量的平均值, 作为不确定入流条件下的调度决策的依据和规则;
S9.得到调度依据与规则,进行调度。
2.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述水力联系的系统网络以水库、用水户、泵站三个对象为节点,以河道、渠道连接各节点。
3.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述时间t为旬时段,t=1,2,…,36。
4.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述步骤S6定义决策的变量包括两组决策变量,第一组为在不同时间t内,根据水库的上下水位边界 确定水库调度图与调度区域,所述调度区域内,设置高控水位和低控水位由上水位边界下水位边界高控水位和低控水位组成的4个控制水位,将t时间的调度区域划分为5个子区域,t=1,2,…,36,i为水库编号,i=1,2,…,M,M为系统内水库的总数量,高控水位和低控水位为第一组决策变量。;
第二组为在不同的时间t内,根据不同水位区域,设置不同的供水规则和调水规则,即在不同水位区域条件下t时间内设有用水户供水量Wt k、泵站调水计量Pt j、水库下泄流量分别如下式所示:
其中,是t时间第k个用水户的供水削减系数;MinWt k是t时间第k个用水户的最小供水量;是t时间第j个泵站的供水削减系数,为第二组决策变量。
5.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述步骤S6的调水目标和供水目标分别为供水目标函数f1和调水目标函数f2,如下式所示:
其中为各个用水户在各时间的需水量,为用水户供水量,为泵站在各时间的最大工程设计流量,为泵站调水计量。
6.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述步骤S6的水库的库容为Vt i,在时间t内水库的库容分为两段,当t=1时,当t=2~36时,其中是第i个水库的初始库容;是第i个水库在t时段的末库容,是第i个水库在t时段的水量损失。
7.根据权利要求1所述面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法,其特征在于,所述对调水目标和供水目标求解采用多目标向量评价遗传算法进行迭代求解。
CN201810931278.9A 2018-08-15 2018-08-15 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法 Active CN109325610B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810931278.9A CN109325610B (zh) 2018-08-15 2018-08-15 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810931278.9A CN109325610B (zh) 2018-08-15 2018-08-15 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109325610A true CN109325610A (zh) 2019-02-12
CN109325610B CN109325610B (zh) 2020-04-03

Family

ID=65263455

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810931278.9A Active CN109325610B (zh) 2018-08-15 2018-08-15 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109325610B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111709134A (zh) * 2020-06-12 2020-09-25 河海大学 一种基于闸泵站群控制的多水源跨流域调度方法及装置
CN116485163A (zh) * 2023-06-25 2023-07-25 中国水利水电科学研究院 一种考虑输水间歇的输水系统水量调度方案编制方法
CN116703134A (zh) * 2023-08-10 2023-09-05 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种大型跨流域调水水库的多目标调度方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105243438A (zh) * 2015-09-23 2016-01-13 天津大学 一种考虑径流不确定性的多年调节水库优化调度方法
CN105574605A (zh) * 2015-12-08 2016-05-11 中国水利水电科学研究院 一种梯级泵站输水系统日优化调控方法
CN106228276A (zh) * 2016-08-12 2016-12-14 扬州大学 非充分灌溉条件下直接补渠的单泵站‑单水库系统水资源优化配置方法
CN106951985A (zh) * 2017-03-06 2017-07-14 河海大学 一种基于改进人工蜂群算法的梯级水库多目标优化调度方法
CN107103139A (zh) * 2017-04-27 2017-08-29 中国水利水电科学研究院 一种梯级泵站输水系统运行调度控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105243438A (zh) * 2015-09-23 2016-01-13 天津大学 一种考虑径流不确定性的多年调节水库优化调度方法
CN105574605A (zh) * 2015-12-08 2016-05-11 中国水利水电科学研究院 一种梯级泵站输水系统日优化调控方法
CN106228276A (zh) * 2016-08-12 2016-12-14 扬州大学 非充分灌溉条件下直接补渠的单泵站‑单水库系统水资源优化配置方法
CN106951985A (zh) * 2017-03-06 2017-07-14 河海大学 一种基于改进人工蜂群算法的梯级水库多目标优化调度方法
CN107103139A (zh) * 2017-04-27 2017-08-29 中国水利水电科学研究院 一种梯级泵站输水系统运行调度控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YUEYI LIU 等: "Piecewise-Linear Hedging Rules for Reservoir Operation with Economic and Ecologic Objectives", 《WATER,2018》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111709134A (zh) * 2020-06-12 2020-09-25 河海大学 一种基于闸泵站群控制的多水源跨流域调度方法及装置
CN111709134B (zh) * 2020-06-12 2021-05-04 河海大学 一种基于闸泵站群控制的多水源跨流域调度方法及装置
CN116485163A (zh) * 2023-06-25 2023-07-25 中国水利水电科学研究院 一种考虑输水间歇的输水系统水量调度方案编制方法
CN116485163B (zh) * 2023-06-25 2023-08-18 中国水利水电科学研究院 一种考虑输水间歇的输水系统水量调度方案编制方法
CN116703134A (zh) * 2023-08-10 2023-09-05 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种大型跨流域调水水库的多目标调度方法及系统
CN116703134B (zh) * 2023-08-10 2023-11-10 长江勘测规划设计研究有限责任公司 大型跨流域调水水库的多目标调度方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109325610B (zh) 2020-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111126847B (zh) 耦合河道水动力过程的梯级水库短期优化调度方法和系统
Shahdany et al. Operational performance improvements in irrigation canals to overcome groundwater overexploitation
Koutsoyiannis et al. A decision support tool for the management OF multi‐reservoir systems 1
CN111967666B (zh) 一种江河湖水系综合协同调度系统及其调度方法
CN109325610B (zh) 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法
CN107679717A (zh) 一种基于水量信息采集和泵站群优化调度的管理系统
CN112241607B (zh) 一种基于仿真并考虑气候变化的水资源规划方法
CN102817335A (zh) 一种梯级水库群联合防洪优化调度的方法及系统
CN107038151B (zh) 基于蓄能控制的梯级优化调度图绘制方法及调度方法
CN111709134A (zh) 一种基于闸泵站群控制的多水源跨流域调度方法及装置
CN106228276B (zh) 非充分灌溉条件下直接补渠的单泵站-单水库系统水资源优化配置方法
CN109670650A (zh) 基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法
CN106200381B (zh) 一种根据处理水量分阶段控制水厂运行的方法
CN111612292A (zh) 基于关键水位控制的梯级水电站调度控制系统及方法
CN115271453B (zh) 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质
CN109598408A (zh) 一种兼顾用水公平性和重要性的年水量调度计划编制方法
CN106503842A (zh) 一种考虑关键指标和收益管理的分时电价定价方法
Ashrafi et al. Developing a semi-distributed decision support system for great Karun water resources system
CN114548609B (zh) 一种面向生态发电供水的水资源协同调配方法
CN109403425B (zh) 供水管网的优化调度系统
CN111931982A (zh) 考虑径流不确定性的水电站水调电调协调优化方法及系统
Liu et al. Risks analysis of discarding water in power generation process of hydropower station
CN117348400A (zh) 一种水网多通道并联联动控制系统
CN109002946B (zh) 一种河湖补水的“两库—两站”系统水资源优化调度方法
CN105160443A (zh) 基于扩展线性二次高斯方法的复杂水库群优化调度方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant