杨东方[1]2003年在《电力市场环境下水电站中长期径流预测及优化调度研究》文中提出随着电力体制改革的深化，竞价上网是电力市场发展的必然趋势。竞价上网将对水电厂的经营管理产生重大影响。因此，研究电力市场环境下水电厂的优化运行，对于充分利用水能资源，提高电厂的经济效益，具有重要的理论意义和实用价值。 本文从以下几方面进行了较为深入的研究： (1)为了满足水电厂的期货交易及编制水电站中长期发电计划的需要，本文对年、月径流预测进行了研究，提出了径流中长期预测模型，包括：时间序列模型、最近邻抽样回归模型、灰色拓扑预测、退水曲线模型、门限自回归模型、均生函数模型及神经网络模型等，从预测成果来看，效果较好。 (2)为提高预测精度，采用了多种方法对年径流序列中的趋势成分、周期成分、跳跃成分进行了分析，并考虑了流域的气候条件和人类活动的影响。 (3)创造性地将均生函数模型应用于入库月径流预测，得到了实用性较好的预测成果，丰富了径流中长期预测的理论和方法。 (4)本文从电力市场期货交易的角度出发，提出了既考虑入库水量，又考虑丰平枯电价的以收益最大为目标的梯级水电厂中长期优化调度模型，并进行了实例研究，取得了较好的应用效果。 (5)考虑径流预测值修正后对水电站运行策略的影响，提出了水电站优化调度的滚动决策方法，为水电站及其水库最优运行策略的采用提供依据。 (6)采用面向对象的编程思想和标准的面向对象化语言C++，，在Borland C++Builder集成编译系统下，开发了龙溪河流域径流中长期预测决策支持系统。
刘红岭[2]2009年在《电力市场环境下水电系统的优化调度及风险管理研究》文中研究表明电力工业的市场化改革在世界范围内不断推进,打破了传统的垂直垄断管理模式,发电公司、供电公司及电力用户将以独立的市场参与者成为电力市场中的主体。在市场环境下,水电系统作为独立的发电商,其优化调度管理模式发生了本质性的转变。水电厂商可参与多种交易途径以获得收益,其将以市场交易为中心,以电价为决策导向,以追求自身发电收益最大化为目标,这使得水电系统的优化调度问题面临着新的内容与挑战。同时,在市场环境下,水电系统所面临的径流和电价的随机性,也使得水电厂商在市场交易中面临着很大的收益风险,迫切需要进行风险管理以保障其在市场交易中的利益。本文结合国家自然科学基金重点项目“市场条件下流域梯级水电能源联合优化运行和管理的先进理论与方法”,重点研究充分考虑径流和电价随机性的水电系统的优化调度问题及相应的市场交易策略,融入风险管理方法,建立相应的考虑风险的优化调度模型,以实现收益最大化与风险最小化间的平衡。主要研究内容如下:(1)详细介绍随机线性规划的模型建立、求解及模型优越性评估指标的计算。以场景树模型作为随机线性规划模型的输入,提出并具体实现基于时间序列模型及启发式方法的场景构建方法。针对随机线性规划模型求解困难的问题,以概率距离度量场景缩减前后随机数据过程的近似程度,具体分析快速后向场景缩减技术的设计原理与实现,在尽量减少场景数量的同时,保持随机变量场景树模型的重要特征,进一步扩展了随机线性规划方法的应用范围。(2)提出一种新型的基于随机线性规划的水电站中长期合约电量决策模型,充分考虑径流和电价的随机性对收益的显着影响。该模型以基于不同场景构建方法得到的场景树模型表示径流和电价的随机性,将远期合约决策与日前市场交易决策视为随机规划框架下的不同阶段决策。通过与预测值模型的比较分析,随机线性规划模型由于充分考虑了随机性的影响保证了其收益的优越性;通过与不同决策模式下的随机规划模型比较分析,两种模型对水电站远期合约决策及收益影响的相似性进一步验证了随机线性规划模型的有效性。(3)提出一种新型的基于随机线性规划的水电站组合交易决策模型,解决如何利用有限的发电资源合理参与多个市场的交易以获得考虑随机性影响的期望收益最大化的问题。基于组合交易策略与发电调度策略的紧密联系,将组合交易决策及发电补偿决策视为随机规划框架下的不同阶段决策。通过构建不同的场景树模型来表示径流和电价的随机性,验证不同的场景树模型输入虽然对组合交易决策有影响,但并不影响整个随机线性规划模型的有效性。对组合交易决策的VaR风险评估表明,灵活的组合交易决策能够带来更多收益,同时,也面临收益风险,进一步进行风险管理具有重要意义。(4)对电力市场环境下的风险管理方法及其应用进行总结分析,进而提出在确定性框架下把对电价风险的考虑融入水电站短期优化调度问题中进行求解,分别提出基于期望收益-VaR风险效用模型以及基于场景收益风险惩罚或风险约束的水电站优化调度模型,对不同风险管理方法下的期望收益与风险间的平衡问题进行分析。针对模型的求解,在遗传算法框架下融入改进的快速进化算法的进化机制及竞争选择机制,在进化过程中结合惩罚机制与修复机制,提出基于改进的快速进化算法和遗传算法的IFEP-GA混合优化算法作为上述两种模型的求解方法。并对电价风险的考虑对进化算法的影响加以分析,为水电站在市场竞争中选择合理的风险水平及相应的水电站短期优化调度提供决策支持。(5)基于以VaR作为风险测度与日前市场交易紧密相关的特性,提出将VaR风险惩罚项、组合交易决策及发电补偿决策作为随机规划框架下不同阶段的决策,建立随机规划框架下的期望收益- VaR风险效用模型。通过不同风险因子下模型的求解,得到期望收益与风险间的有效前沿曲线,对应得到不同风险水平下的水电站组合交易决策;通过对组合交易决策以不同的风险测度方法进行风险分析,为水电站进一步选择其合理的风险水平提供决策依据。(6)基于随机规划框架下的风险测度与随机性建模及市场交易策略的紧密相关性,提出以Semi-Variance风险测度,将场景树模型中各场景电价与期望电价间的差额在日前市场交易中反映为相应的风险,进而在随机规划框架下建立考虑风险的水电站组合交易策略模型。模型将随机性建模与风险建模相结合,能够充分反映随机性的影响,实现了对风险的有效管理,进而能够得到不同风险水平下的水电站组合交易决策。通过对水电系统优化调度问题及其市场交易优化问题的应用研究,验证了本文所提出的优化方法和所建立的数学模型的有效性,为水电站在市场环境下进行合理的市场交易提供决策依据,并为其所面临的收益最大化和风险最小化间的平衡问题提供有效的解决途径。
许伟[3]2015年在《龙羊峡、刘家峡河段梯级水库联合运用相关问题研究》文中研究表明本文结合黄河上游梯级水库及相关流域的特点,以黄河上游龙羊峡、刘家峡河段6座梯级水库为研究对象,对水电站群的联合运用等相关问题进行了研究。首先结合我国经济发展进入新常态的形势,对水电行业前景进行介绍,借此引入研究梯级水库联合调度的宏观背景、实际工程背景等,分析了本文的研究目的和意义,分析了国内(外)水库(群)研究概况,并详细整理了国内外水库调度研究的进展,并结合实际分析了水库调度研究存在的主要问题和发展方向。针对龙、刘河段的具体情况,分析了该河段水库需要承担的综合利用任务要求,并介绍了该河段水电开发状况及梯级电站的经济技术资料,为后续的水能计算、发电优化调度的研究提供物理基础。根据龙、刘河段梯级水库相关水文站历史径流资料,对黄河上游径流(来水量)进行了定性、定量分析。了解了黄河上游来水的丰枯情况、时间变化趋势、空间水量组成等,为水能计算、梯级优化调度提供数据支撑。根据已有资料,分析了龙、刘两库作为骨干水库的现状运用方式,以及龙羊峡初期运行长期处于低水位的原因。由于龙、刘两库相互配合调蓄,分析了两库在不同年份的调蓄特点。讨论了两水库年内泄放过程特点,尤其是刘家峡水库凌汛期泄放流量过程和龙羊峡水库汛期大量蓄水带来的特殊问题。建立了龙、刘河段梯级电站的多年发电优化的数学模型,详细分析了逐次优化—遗传算法在该河段水库群优化调度实践中的应用,介绍了算法的编程实现过程(利用C++语言),给出了主、子程序模块的框架图,并介绍各函数模块涉及的具体内容。依托模型计算出梯级水库的多年平均发电量,作出龙、刘水库多年平均月泄放流量过程图以及梯级各水库基于月尺度的期望蓄水位及包络线图,并将调度结果与现状运用方式进行对比。研究了多年调节水库起调水位对联合调度发电的影响,并讨论了龙羊峡水库抵御不确定来水的能力。
原文林[4]2009年在《电力市场环境下梯级水库发电优化调度研究》文中进行了进一步梳理随着经济的快速发展和全面建设小康社会进程的推进,我国的电力需求也在逐年上升。为缓解用电压力和避免出现拉闸限电的现象,我国对蕴藏量比较丰富的水能资源进行了科学开发、合理利用,目前已建或正在建设的12大水电基地,逐步形成了有多个调节性能较好的水库组成梯级水库群联合调度的局面。除此之外,随着“厂网分开,竞价上网”,我国电力市场正在逐步建立,水电的竞价上网使得梯级水库发电优化调度的准则与目标函数发生了变化,梯级水库发电调度的发电量最大不一定是追求的唯一目标。因此,开展市场环境下梯级水库发电优化调度研究具有重要的应用和学术价值。本论文结合电力市场,建立了梯级水库中基于梯级发电效益最大的多年调节水库年末消落水位优选模型和发电调度模型,研究了能够兼顾计算效率和计算精度的模型求解方法。在此基础上,对梯级水电站合约电量的确定和月内分解以及市场环境下梯级水库发电补偿效益、优化调度规则进行了研究,取得了以下的主要研究成果：(1)市场环境下梯级水库优化调度模型的建立。在市场环境下,由于调度的准则和发电侧所追求的目标发生了变化,随之梯级水库发电优化调度的目标函数也发生了改变。考虑丰平枯电价的差异,分别建立了梯级水库发电效益最大模型和梯级水电站调峰容量效益最大模型。(2)建立了市场环境下梯级水库中基于梯级发电效益最大的多年调节水库年末消落水位优选模型。针对市场环境下梯级水库优化调度的特点,考虑到多年调节水库的余留期效益,建立了梯级水库发电总效益最大的多年调节水库年末消落水位优选模型,并针对乌江梯级水库中洪家渡水库实际问题进行了研究。(3)模型求解方法的研究。寻求能够兼顾计算精度和计算效率的模型求解算法是梯级水库优化调度的关键技术之一。本文针对差分演化算法、蚁群算法和粒子群算法的特点和其局限性,结合梯级水库优化调度实际问题对其进行了改进,应用到所建模型的求解中,通过计算结果对比分析,尤其是与逐步优化-逐次逼近动态规划混合算法相比较,证明了基于改进的差分演化算法、蚁群算法和粒子群算法在梯级水库发电优化调度应用中的合理性与可靠性。(4)年度合约电量的确定与月内分解。通过对梯级水电站长系列模拟发电调度的计算,分析并确定了梯级水电站合约电量与多年平均发电量的比例关系；基于梯级水电站的发电量统计特征,对年度合约电量进行了月内分解,并以乌江梯级水电站为例进行了计算分析。(5)市场环境下梯级水电站发电补偿效益的计算。为充分体现市场“公平、公正、公开”的原则,以乌江梯级水电站为例,引入了电量上网率的概念,利用梯级水库发电效益最大模型进行了典型年发电补偿效益计算,得出了梯级水电站的发电补偿效益额。(6)市场环境下梯级水库发电优化调度规则研究。为合理有效利用水资源、减少不确定性因素的影响,通过梯级水库长系列模拟发电调度的计算,基于对月末水位的统计分析,计算了月末水位频率,制订了基于来水频率的月末水位控制规则,对梯级水库实际运行以及梯级水库短期调度具有一定的参考价值。
侯朝阳[5]2006年在《梯级水电站月径流预测算法研究》文中研究说明梯级水电站群经济调度是电网优化运行的重要组成部分,正确、合理的安排梯级水电站群的运行方式对整个电网的安全、稳定、经济运行至关重要。径流预测作为水电站优化调度的基础,其预报结果的准确与否,将成为水电站的最优调度方式能否发挥作用的关键。本文结合四川省境内的瓦斯河梯级水库的工程实际,在对其进行较为深入的分析和模型化的基础上,建立了反映实际问题特点的梯级水电站月径流预测模型。在分析了各种预测模型的基础上,我们建立了四种模型,分别为:Local Modeling模型、灰色预测模型、BP神经网络、基于Local Modeling的BP神经网络。并用MATLAB对上述的各种模型进行仿真。从仿真结果可以看出:用前叁种模型精度不高;且对超过历史记录的情况预测所得数据大多误差很大。而用基于Local Modeling的BP神经网络模型对该流域作月径流预测时,所得到的预测值相对较准确,对于月径流的预测具有较高的模拟预报能力。该模型具有较好的可用性和较强的适应性,综合性能良好,是预测复杂的水文系统的一条值得探索的方法。
涂扬举, 马光文, 刘治理, 严秉忠, 左幸[6]2006年在《基于叁层B/S结构的水电站中长期优化调度系统》文中研究指明介绍了一种运用Internet技术和数据库技术,采用数据库、服务器、浏览器3层B/S结构模式的水电站中长期优化调度系统。论述了该系统的开发目标、结构功能、关键技术和标准化设计,提出了本系统设计中遇到的关键问题及其解决途径和方法。采用Web Service技术和ASP.NET开发工具,开发出了先进、实用、可靠、界面友好和移植性强的应用软件,并在多个水电站运行,应用情况令人满意。
于健[7]2011年在《电力市场环境下水库发电调度预警决策系统研究》文中进行了进一步梳理我国水能资源蕴藏丰富,优先发展水电是我国最重要的能源与环境战略。水电能源的开发和利用对于发展国民经济提高人民生活水平具有巨大的推动作用。随着“厂网分开,竞价上网”,我国电力市场正在逐步建立,在肯定水电开发的同时,必须认识到市场环境下水电的发展还缺乏稳定有效地运行机制,在高效节能方面还有很长的路要走。因此,开展市场环境下水库发电优化调度研究,进一步完善理论,研究新方法和新技术具有重要的应用和学术价值。本文首先阐述了市场环境下水电站优化运行的研究背景和国内外研究现状,结合电力市场改革,制定了水库发电调度操作规线和水电站年发电计划,研究了水电站合约电量的确定和月内分解,在此基础上,引入预警机制对市场环境下水电站年合约电量能否完成和完成程度以及应变措施展开研究和探讨,主要研究内容包括：(1)水库发电调度操作规线的制定。以发电效益最大为目标函数应用随机动态规划模型计算结果,制定了清江隔河岩水库发调度操作规线,并应用该操作规线进行了长系列仿真模拟计算,与动态规划计算结果进行了对比分析,表明该操作规线具有合理性与可靠性。(2)年发电计划的制定。通过对隔河岩水电站长系列模拟发电调度的计算,基于水电站历史发电量统计特征,确定了该水电站年度合约电量并对年度合约电量进行了月内分解,在此基础上,以电站发电效益最大为目标,制定了水电站年发电计划。(3)建立发电调度预警决策系统。为保证水电站合约电量按时完成、避免受到电网的经济制裁,基于水库发电调度操作规线和水电站年发电计划制定的基础上,引入预警机制,结合水库现状水势,考虑未来水情针对月合约电量的完成程度在不同水文情势下进行预警分析,建立了水库发电调度预警决策系统,期望能提早预知合约电量完成程度,并制定了相对应的排警措施,对决策者在市场环境下水库实际运行以及水库中长期调度具有一定的参考价值,同时,在调度决策过程中,体现了决策者的不同利益趋势和风险偏好。
曲晓宁[8]2013年在《电力市场环境下梯级水库发电调度风险预警系统研究》文中研究说明随着我国电力市场环境的建立和逐步完善,厂网分开、竞价上网的实施以及我国流域大规模梯级水库的建成和投运,使梯级水库的联合调度、运行管理面临更多复杂的不确定性因素和市场风险。本文针对电力市场环境下梯级水库发电调度在调度规则、调度决策中遇到的一些问题,以复杂水资源系统分析和系统科学理论为基础,采用理论分析研究和仿真模拟计算研究相结合的方法,结合乌江梯级水库电站实例对电力市场环境下梯级水库发电优化调度及其风险预警机制进行了研究。取得的主要研究成果如下：(1)电力市场环境下梯级水库发电优化调度模型及求解方法研究。本文分别介绍了市场环境下和非市场环境下的梯级水库发电优化调度模型,并且提出了混沌蚁群算法在梯级水库发电优化调度中的应用；通过实例计算分析,验证了该混合方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度模型求解提供了一种新的求解方法。(2)通过优化调度长系列仿真模拟计算制定梯级水库发电调度操作规线和确定梯级水库可发电量,在此基础上,通过对梯级水电站历史发电特征的分析,以梯级水电站收益最大为目标函数,建立了基于风险偏好的梯级水电站合约电量月度分解模型。通过乌江梯级水电站实例分解计算分析,验证了该模型的合理性和可行性,为水电更好的参与电力市场竞争提供了理论依据。(3)电力市场环境下梯级水库发电优化调度风险预警机制研究。在梯级水库发电优化调度长系列仿真模拟计算基础上,通过对市场环境下梯级水库发电优化调度风险因素的辨识和分析,采用模糊数学和信息熵理论建立梯级水库发电优化调度预警机制评价指标,结合发电调度操作规线,基于对来水的乐观与悲观性估计,融入决策者的利益趋势和风险偏好,建立市场环境下梯级水库发电调度风险预警决策支持系统,并以乌江梯级水库电站为例进行了计算分析,说明了其合理性和可行性。
刘学海[9]2005年在《梯级水电站群优化调度与运营策略研究》文中进行了进一步梳理本文结合云南硕多岗河流域梯级电站群开发运行实际,分别在梯级水电站群与电力系统运行特性、电站动力特性分析、梯级水电站群水文预测、梯级水电站群长期优化调度、梯级水电站短期发电优化调度寻优算法和模型、梯级水电站群的送出策略及市场竞价策略等方面进行了深入的研究,系统而全面地对在电力市场环境下梯级水电站群优化调度与运营策略问题进行了研究,取得了一系列研究成果。这些成果主要包括:第一,全面而系统地对在电力市场环境下梯级水电站群优化调度与运营策略问题进行了研究。从流域水文气象条件、水工建筑物因素、电站设备条件、电网安全约束、电力市场运营要求等多方面来考虑,结合先进的最优化算法演算,在这一领域取得的研究成果将对众多水利枢纽和发电企业有非常现实的指导意义和应用价值。第二,进行了梯级水电站群长期优化调度研究。包括水库径流系列的模拟预测,龙头水库的补偿效益分析,动态汛限水位的风险效益分析,梯级水电站优化模式研究等内容,为调度人员提供梯级长期运行决策的理论方法和方案。第叁,对梯级水电站群短期优化调度研究。首次将新兴的微粒群优化算法用于短期优化调度中,计算结果表明该算法在水电站优化调度领域有很强的适用性,为水电站优化调度模型的求解问题提供了一条新的途径。第四,针对梯级水电站群运行的特点,提出了市场竞价下梯级水电站群的实时优化调度策略,构建了市场竞价下分阶段采用“发电量最大优化模型—系统发电成本最小模型—电站群效益最大模型”的竞价优化运行模式为梯级水电站群优化竞价运行模型。优化得出的梯级水电站的最优运行方案以及市场出清价与实际情况相符。建立了一套电力市场竞价环境下梯级水电站群的实时运营策略模型,提出了一套新的竞价模式和市场出清价计算模型,并同当前华中电网实际采用的月度市场出清算法进行了比较分析,展现了本文所建立的竞价模式和出清价模型的特点及优势。最后,对本文的以上成果进行了总结和展望,形成了有关梯级水电站群优化调度和运营策略的科学体系。
张新明[10]2014年在《水电站水库群中长期径流预报及短期优化调度研究》文中认为水电是相对清洁同时又可再生的优质能源,能将一次能源直接转化为二次能源——电力,同时较之其他能源还具有发电成本低、机组启停迅速、调峰调频能力强、减排作用大等优势,因此国内外均高度重视水电的发展。随着国家“节能减排”、“西电东送”等政策的推出及实施,我国水电事业的发展继续稳步增进,呈现各大流域梯级水电站水库群大规模开发建设并逐渐投入运行的局面,这对我国水资源优化配置,水电流域梯级系统的管理提出了更高的要求。针对目前我国水电能源利用效率低、供需矛盾等现状,本文以水电站水库(群)为研究对象,鉴于水库中长期径流预报及水电站水库(群)短期优化调度在理论与实际应用中所具有的重要位置,对两个方面进行了深入细致研究,这对于完善水库调度运行管理理论体系,提高水资源的整理利用效益,促进社会、经济、生态环境的可持续发展具有重要意义。全文取得的主要研究成果如下：(1)BP网络激活函数选择及在径流预报模型中的应用。针对传统BP算法训练时间长、收敛速度慢、局部收敛等固有缺陷,通过深入分析BP网络结构中各基本要素,找出模型中起决定性作用的激活函数影响因子。设计混合水平全排列组合试验方案,建立相应的评价指标体系,采用极差分析法对激活函数进行灵敏度分析。实例结果表明,BP网络不同层激活函数的组合工况对预报模型的收敛速度、收敛精度及泛化推广能力具有重要影响。合理巧妙地选择隐含层与输出层激活函数的组合工况,既能保存标准BP模型结构简单计算效率高的特点,又能提高计算精度,对传统模型的固有缺陷具有一定的改善作用。(2)基于BP激活函数灵敏度分析的中长期径流组合预报模型。以中长期径流组合预报模型为研究对象,引入预报精度和预报稳定性两个评价指标,采用“分项总和法”确定各单一模型权重,建立组合预报模型。设立混合水平全排列组合试验方案,应用极差分析法进行实例模拟仿真。该组合模型在保证标准BP模型简单,逻辑清晰等特点的同时,又提了高组合模型预报精度及稳定性。为组合模型权重的确定提供新的方法,具有一定指导意义。(3)考虑负荷曲线的水电站群短期运行自优化模拟模型。水电站群短期优化调度处于连接中长期优化调度与厂内经济运行的枢纽位置,其调度规则具有较大的生产实用价值及实施调度意义。本文首次将自优化模拟技术引入到水电站短期优化调度问题求解中,提出了一种基于负荷曲线的自优化模拟模型。将优化与模拟技术结合,在模拟模型中嵌入自动辨识反馈环节,利用自优化模拟技术物理意义明确、仿真性好、不受维数限制、并可借助累计经验进行人为调整的特点,构建了四层辨识反馈结构及目标优化结构来对模型进行模拟求解,确定短期优化调度方案。通过在金沙江中游梯级水库群短期调度研究中的应用,证明该模型技术路线和求解思路先进,计算结果可靠,在短期优化调度实用化方面具有一定的创新性及拓展性。(4)基于二维非恒定流模型的水电站群短期调度方案研究。以澜沧江景洪-橄榄坝两水库系统为研究对象,考虑景洪-橄榄坝两坝间V级河道通航要求,及橄榄坝水库作为澜沧江最后一级调节水库,其出境径流将受到国际流量限制的情况,从兼顾高航运要求与水电站发电效益两目标角度出发,建立了考虑河道流场变化的二维水动力非恒定流数学模型。在考虑上游有小湾、糯扎渡水电站联合运行的工况下,以混合非结构网格离散计算模型,采用Roe格式的近似Riemann解来计算通过界面处的法向通量,计算出各运行方案下景洪-橄榄坝间的水力指标值。模型在兼顾梯级发电调度和下游通航要求的前提下,为景洪-橄榄坝联合运行提供具有实际应用价值的调度方案,解决了中短期发电调度中考虑二维非恒定流约束的难点。
参考文献：
[1]. 电力市场环境下水电站中长期径流预测及优化调度研究[D]. 杨东方. 四川大学. 2003
[2]. 电力市场环境下水电系统的优化调度及风险管理研究[D]. 刘红岭. 上海交通大学. 2009
[3]. 龙羊峡、刘家峡河段梯级水库联合运用相关问题研究[D]. 许伟. 清华大学. 2015
[4]. 电力市场环境下梯级水库发电优化调度研究[D]. 原文林. 西安理工大学. 2009
[5]. 梯级水电站月径流预测算法研究[D]. 侯朝阳. 电子科技大学. 2006
[6]. 基于叁层B/S结构的水电站中长期优化调度系统[J]. 涂扬举, 马光文, 刘治理, 严秉忠, 左幸. 水力发电学报. 2006
[7]. 电力市场环境下水库发电调度预警决策系统研究[D]. 于健. 郑州大学. 2011
[8]. 电力市场环境下梯级水库发电调度风险预警系统研究[D]. 曲晓宁. 郑州大学. 2013
[9]. 梯级水电站群优化调度与运营策略研究[D]. 刘学海. 天津大学. 2005
[10]. 水电站水库群中长期径流预报及短期优化调度研究[D]. 张新明. 华北电力大学. 2014
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