基于水质智能预测的水库优化调度研究

论文摘要

大型水利工程的建设,使人类能够对水资源进行更为有效的管理和充分的利用,但同时不可避免的带来了一系列的环境问题。为弥补或减缓水库建设对生态环境的影响,探求考虑水质目标的水库优化调度方式具有重要的实践意义。本文以三峡库区支流香溪河为背景,研究了水库调峰运行方式对河流水质的影响,建立水质智能预测模型并应用到水库优化调度中。主要包括以下内容:1.建立二维非恒定流水动力模型。采用有限单元法离散研究区域,预测了三峡水库坝前水位175m时的库区流场。并且在计算不同运行方式下库区流体动力场的基础上,通过水位、流速、流量的变化过程对比分析,得出结论:调峰运行可以显著增强库区和支流的水位波动,促进水体交换。2.建立香溪河一维水质模型。在总结三峡调峰运行下香溪河水质浓度变化规律的基础上,确定了支流污染物迁移扩散的影响因素,并通过引入水质速率描述水质变化,分析了谷荷流量、调峰流量、坝前水位及浓度边界对支流水质的影响程度。3.建立香溪河水质预测模型。在一维水质模拟基础上,应用改进的BP神经网络算法,对大量典型工况样本数据进行训练和误差分析,建立稳定性好、精度高的水质预测模型。4.建立基于水质智能预测的水库优化调度模型。在明确三峡水库优化调度原则、目标及多种约束条件的基础上,建立了基于水质预测的三峡水库优化调度模型,并采用遗传算法寻优求解。通过分析以发电量、水质改善为目标的优化调度运行方式对支流水质的影响,最后确定三峡非汛期综合效益最大的水库优化调度运行方案。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的工程背景及意义
• 1.2 河流水力、水质数学模型的发展
• 1.3 计算流体力学离散方法简述
• 1.4 神经网络在水质预测模型中的应用概况
• 1.5 遗传算法在水库优化调度中的应用概况
• 1.6 本文的主要研究内容
• 第二章 二维非恒定流数值模拟
• 2.1 二维非恒定流水动力数学模型
• 2.2 数值方法
• 2.3 定解条件
• 2.4 水动力模型在香溪河的应用
• 2.5 本章小结
• 第三章 河流水质智能预测
• 3.1 一维河流水质数学模型
• 3.2 水质模型在香溪河的应用
• 3.3 基于人工神经网络的水质预测模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于遗传算法的水库优化调度研究
• 4.1 基于水质智能预测的水库优化调度模型
• 4.2 三峡优化调度数学模型的遗传算法求解
• 4.3 基于遗传算法的优化调度结果及分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢