【摘 要】
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针对龙江～瑞丽江流域的龙江水电站与瑞丽江一级水电站独自调度运行效益不佳的问题,开展梯级水电站多目标联合优化调度研究。建立了以系统发电量最大和瑞丽江一级水电站枯水期
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 云南龙江水利枢纽开发有限公司;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC04009010);国家自然科学基金(51609140,51609140,51809252);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(Y519007)
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针对龙江～瑞丽江流域的龙江水电站与瑞丽江一级水电站独自调度运行效益不佳的问题,开展梯级水电站多目标联合优化调度研究。建立了以系统发电量最大和瑞丽江一级水电站枯水期弃水最少为目标的联合调度模型,采用基于个体面临时段约束技术改进的多目标遗传算法和TOPSIS决策方法,优选丰、平、枯和特枯水年最佳决策并分析调度效果。结果表明,随着来水变枯,典型年Pareto前沿范围趋于缩小,汛期蓄水时间逐渐提前,枯水期库水位下降时间滞后,系统及各电站发电量逐步降低,瑞丽江一级水电站枯水期弃水量明显减少。与单独调度相比,联合调度的径流补偿作用使龙江水电站发电量略有减小,系统总发电量增幅介于3.46%～10.02%,也显著改善了瑞丽江一级水电站枯水期大量弃水的问题。
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