耦合中、短预报信息的梯级水库群不确定优化调度

项目名称： 耦合中、短预报信息的梯级水库群不确定优化调度

项目编号： No.51379027

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 水利工程

项目作者： 彭勇

作者单位： 大连理工大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 径流的不确定性是影响水库调度决策的最大因素，而降雨预报的不确定性以及不确定性随预见期延长而逐渐增加是径流预报不确定性的直接来源。因此将TIGGE超级气象集合预报引入到水文领域，研究考虑降雨预报不确定性的径流预报模型、以及有效利用不同预见期径流预报信息的优化调度模型，对提高我国的水库预报调度水平具有重大意义。本项目首先以贝叶斯模型平均法和非参数核密度估计方法为基本方法，推求基于TIGGE超级集合预报的降雨预报密度函数，进而耦合降雨预报的不确定性和径流预报模型本身的不确定性，建立能充分考虑降雨预报不确定性的径流预报模型，同时实现与不确定优化调度相适应的不确定径流描述；然后构建耦合中、短预报信息的梯级水库群不确定优化调度模型；最后采用聚合分解思想将梯级水库群来水量和库容聚合等效为单库进行系统降维，从而确定相应的优化调度规则，为增加水库群的发电效益提供决策支持和科学依据。

中文关键词： 梯级水库群；TIGGE超级集合预报；聚合分解；耦合中短预报信息；不确定优化调度

英文摘要： Uncertainty of the inflow runoff is the most important factor for reservoir operation and decision-making. While precipitation forecast uncertainty and its trait that increasing with lead time extending are the main source of uncertainty of runoff forecas

英文关键词： cascaded hydropower reservoirs；TIGGE super ensemble forecast；aggregation-decomposition；coupling medium and short term forecast informatio；stochastic optimal operation