一、面向决策支持的复杂防洪系统多目标决策模型（论文文献综述）
吴月秋[1]（2021）在《梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究》文中提出水是生命之源,是人类赖以生存和发展不可缺少的重要的物质资源,随着全球气候变化及人类活动的影响,可供利用的水资源日益匮乏,如何高效合理利用水资源已成为国内外普遍关注的问题。因此,综合考虑多种不确定性因素的影响,在满足防洪、发电、供水、航运等多种综合利用目标需求条件下,开展梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究,寻求变化环境下的多目标优化调度方案,对于流域水资源高效利用和防灾减灾具有重大现实意义。对于这一涉及多个学科的复杂的系统工程问题,本文基于水文学、水力学、经济学、数学及计算机等,在梯级水库群优化调度算法、多目标优化调度方案决策、入库径流不确定性与风险分析等方面进行了深入探究,取得的主要成果如下:（1）改进和声搜索算法及其在梯级水库群优化调度中的应用。为了解决和声搜索算法的初始和声记忆库分布不均及易陷入局部最优的缺陷,采用均匀设计的方法生成初始和声记忆库以增加其多样性和有效性,引入混沌序列来改善算法的全局搜索能力,提出了改进的和声搜索算法,并将其应用于梯级水库群发电优化调度模型的求解。通过与和声搜索算法、动态规划算法对比分析,验证了改进和声搜索算法的优越性,为梯级水库群发电优化调度模型求解提供了一条可行的途径。（2）基于边际转换率的水库多目标优化调度方案决策研究。为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的产品转换曲线和等收入线获取最大效益的原理,将边际转换率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点。算例分析结果表明,模型方法不仅可以得到确定性来水条件下防洪和发电效益的最佳均衡点,而且还能得到考虑入库径流过程预报误差时的发电最大蓄水位的动态控制区域,为合理确定中小洪水时的起调水位和洪水的资源化提供了一定的理论参考。（3）基于改进VIKOR模型的来流不确定下水库多目标优化调度方案决策研究。针对传统水库多目标优化调度方案决策时往往忽略入库径流不确定性影响的不足,一方面对评价指标选用区间数,此区间数的上下限为以考虑入库径流预报误差下的模拟入库径流为输入时优化计算得到的最大和最小值;另一方面在采用博弈论集合模型对基于序关系分析法的主观权重和Critic法的客观权重进行组合赋权的基础上,对VIKOR模型进行改进以提高评价指标权重的可信度和合理性。并通过实例分析验证了模型和方法的合理性和实用性,为入库径流不确定下水库多目标调度方案决策提供了一种新途径。（4）考虑多元入库径流预报误差的梯级水库群短期发电调度风险分析。针对大型水库群短期联合发电调度风险分析时,下级水库入流不仅要考虑上级各水库入库径流预报误差的影响还要考虑区间入流预报误差的影响,而不同预报时刻的径流预报误差也有相关性的这一多元且相关的问题,在分析各预见时刻误差分布特点的基础上,采用t-Copula对多元径流预报误差函数进行联合拟合,建立了多个预见时刻的入库径流过程预报误差随机模型,对基于预报误差的预报径流过程进行随机模拟,进而对梯级水库群短期发电调度的风险进行相关分析。并通过实例验证了本文提出方法的可行性和有效性,本研究对梯级水库群短期发电调度具有一定的参考价值。
毛玉艳[2]（2016）在《启东市产经发展决策辅助系统设计与实现》文中研究说明本文论述启东市产业经济发展决策辅助系统的软件设计与实现。该系统的开发目的是为启东市政府进行本地产业经济发展政策及项目管理提供决策辅助工具,使政府部门能够采取有针对性和长期性的地方产经促进政策,特别是通过各种产经创新和发展类型的项目形式来实施经济发展政策的目的。论文围绕上述目标,以软件工程的方法为线索,着重论述了以下工作。从启东市的产经政策管理运作亟需改进的方面出发,确定了本系统的必要性和核心的功能内容,展开讨论了各项功能要素的内涵,并通过用例图进行了描述,为该软件的设计建立基础。阐述了该系统的软件架构,说明了模块的配置和内部主要对象单元的分类设计,基于伪程序代码描述了在代表性的数据结构和处理流程图,并说明了数据库的设计方案及其代表性的数据库表结构,为编程实现建立基础。简述了启东市产业经济发展决策辅助系统的编程工具,通过少数代表性的程序实例对该程序的实现进行了概述。该软件基于C#/.NET和SQL Server编程开发。在目前的试运行阶段,不仅为某些重要的产经决策提供了支持性的指标依据,而且还为管理者提供了为保证项目和政策效果所需要重点保障的资源类指标和政策性指标变量的水平和范围。因此,该软件的开发和应用在目前已经取得了积极的效果。
江兴稳[3]（2014）在《水电能源系统优化问题中的数据挖掘、群智求解和综合决策》文中提出水是生命的源泉,电是社会发展的动力。水是人类生活和生产中必不可少的基本物质需求,也是重要的能源资源。我国水资源总体上十分丰富,十三大水电基地分布于祖国的大江大河上。由于水的清洁可再生性,水电能源对减轻化石燃料的依赖并提高对自然环境的保护具有十分重要的作用。然而,自然界水的总量有限,需要在满足生活需水的基础上合理利用水能。从广义角度看,我国水资源又是十分紧缺的。因此,研究合理开发利用水资源、优化配置水电能源的理论、方法与技术,发挥水利水电的综合效益,对国民经济和社会发展具有重大的现实意义和支撑作用。水电能源系统是复杂巨系统,其优化运行边界是多种层次上的多种需求的综合交集,一直面临诸多的科学和工程难题,迫切需要理论突破和技术攻关。合理利用与配置有限的水资源,离不开科学准确的水文预报、水电能源系统优化运行建模与求解、调度方案多目标-多属性-多层次决策方法。本文仅针对上述三个方面问题,在水文水资源分析与预报的数据挖掘方法、水电能源系统优化建模与群智算法求解、综合考虑多种调度目标-调度方案多种属性-调度主体多种层次的综合决策理论与方法方面展开研究。（1）合理利用水资源、实现梯级水库群科学调度的前提是准确的径流预报。准确及时的水库入库径流预报对于指导水库调度具有十分重要的意义。长期以来,在水文科学领域,如何开展水库入库径流预报并提高其预报精度,尤其是中长期尺度预报一直是个工程和科学难题。流域径流是一个受多种因素综合影响的复杂非线性动力学过程,传统的线性方法难以对其有效刻划。BP神经网络是具有极强学习能力的非线性数据挖掘技术,但用于水文预报时需要选择有效的预报因子并构建合适的样本结构。根据金沙江流域的地理和资料特点,将反应流域径流的年际间丰枯特性的变量引入预报因子,以提高预报精度；通过细化预报尺度并改变样本构成,以提高预见期；在BP神经网络算法中引入保优机制和动态学习因子策略,提高模型参数学习效率和样本模拟精度；最后通过应用金沙江流域实例研究对所提方法可行性和有效性加以验证。（2）水电能源及互联电力系统联合调度本质上是一类非线性约束优化问题。很多优化方法被前人用于研究和解决该问题,但其又具有很多自身独有的特点和难点。该类问题的求解困难之处主要在于：1)目标函数或约束的非线性造成的非凸性；2)决策变量多造成的高维性；3)复杂约束造成的强约束性和可行域狭窄性。为此,需要研究其优化运行建模理论与高效求解方法。选取三个代表性调度问题,根据各问题特点探索有效的群体智能求解算法。针对梯级水库群联合发电优化调度问题特点和求解难点,为充分发挥教学优化算法良好全局寻优性能、避免局部寻优之不足,提出团队教学概念和进修机制,构建了团队进修教学优化算法；针对电力系统节能减排多目标动态调度求解难点,以及差分进化算法在求解高维问题和多目标问题时的不足,提出扩展双选择算子、动态启发约束处理和自适应重启机制,进而构建改进自适应多目标差分进化算法,提高求解效率和精度；针对水火混合电力系统联合协调优化问题难点,根据教学优化算法以及差分进化算法的优缺点,以教学优化算法作为混合算法主算法,差分进化算法作为局部搜索算子,构建混合算法,提高整体寻优性能。通过分别对三个问题展开实例研究,证实所提各方法可高效获取优化方案。（3）复杂水电能源巨系统是多层次组织结构下决策群组的多目标调度对象。水电能源系统运行与调度需要满足多种社会和经济需求。虽然通过建立具有不同优化目标的数学模型可以在一定程度上有效兼顾到各种调度需求,但是水电能源系统运行往往涉及流域甚至跨流域,水能资源的配置不仅受多调度主体的约束,还受到多个层次决策群组的指导和限制。调度方案的制定既是一个多准则决策问题,又是一个多层次群组决策问题。以我国水库群调度管理决策机构间的业务流程和逻辑关系为基础,提出符合国情和工程实际的多层次多专家交互决策理论与体系。通过引入社会经济领域的多层次决策方法并改造,建立考虑组织结构的多目标多层次交互决策数学模型,并给出其求解方法和收敛性说明。最后以三峡-金沙江梯级水库群多目标防洪调度方案的制定为对象,研究和探索适应我国水库群调度管理机制和体制要求的科学决策方法,为未来水能资源优化配置科学决策提供理论依据和技术支撑。
李克飞[4]（2013）在《水库调度多目标决策与风险分析方法研究》文中提出水电能源是优质清洁的可再生能源,加强水电能源的科学管理是建设资源节约型、环境友好型社会的重要战略措施,同时我国“十二五”规划发展纲要也将发展水电置于重要的地位。近年来,随着我国各大流域上梯级水电站水库群的大规模开发建设,开展水库调度风险管理工作就显得尤为重要,并且这也将成为各大流域综合管理的必然发展趋势。水电能源的开发和利用,是一个综合多学科多知识的复杂系统工程,涉及到径流预报、水库调度多目标决策以及风险分析等一系列问题,本文以水电站水库（群）为研究对象,分别从水库中长期径流预报、水库调度风险分析方法以及多目标风险决策等方面展开了系统深入的研究,研究成果对于完善水库调度的风险管理理论体系,提高水资源的整体利用效益,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）水库调度风险分析方法研究。入库径流的随机性是影响水库调度过程的重要因素,以月径流系列为例,给出了几种入库径流的随机模拟方法；在总结常用的水库调度风险分析方法基础上,针对水库调度的实际特点,基于不确定性理论,建立了风险损失期望值模型、机会风险价值模型和风险事件测度极小化模型等水库调度风险分析模型,并结合模型的具体特点,给出了相应的求解方法。（2）水库中长期径流递阶结构组合预报方法研究。中长期径流预报是水库制定中长期调度计划的重要依据,针对传统水库径流预报模型未能充分考虑单个预报模型的预报信息以及缺乏对各单一模型和预报结果的前期预处理,以预报精度和预报稳定性为评价指标,通过分步确定各单一模型的权重,建立了水电站水库径流预报的递阶结构组合模型；三峡水库的实例应用表明,所建递阶结构组合预报模型可为水电站水库入库径流提供多模型综合的预报信息。（3）水电站水库预报发电调度随机模糊风险分析。分析了水电站水库优化调度的目的、目标与准则,结合递阶结构组合预报模型的预报结果,建立了水电站水库预报发电优化调度模型；同时结合预报误差可能对水库发电调度的影响,构建了水电站水库预报发电调度的随机模糊风险分析总体流程框架；三峡水电站水库的实例应用表明,随机模糊风险分析为水库调度管理决策者预防和规避风险提供一定的理论依据和参考价值。（4）梯级水库联合调度多目标风险决策模型研究。梯级水库的联合调度涉及到多个部门的要求和调度目标,由于受众多不确定性因素的性影响,其调度决策过程是一个计及风险的多目标决策问题,在分析梯级水库系统的特点、多目标联合调度要求及调度过程中存在的主要风险因子的基础上,重点探讨入库径流的不确定性对梯级水库防洪、发电、航运的影响,建立了梯级水库联合调度的多目标风险决策模型；在对模型求解时,针对模型中的多目标问题及复杂约束,结合对入库径流的随机模拟,设计了耦合不确定模拟技术、遗传算法和妥协算法的混合智能算法进行求解；所建模型能事先对梯级水库的风险和效益进行比较分析。（5）梯级水库联合调度综合风险评价。考虑防洪、发电、航运、供水、生态用水等多个调度目标,建立了梯级水库多目标决策运行指标体系,在此基础上,综合分析了多目标联合调度过程中可能存在的各类风险,构建了梯级水库联合调度综合风险评价指标体系以及多目标最小风险模型；采用支持向量机方法和遗传算法嵌套的方案评价方法,将含有随机变量的风险型多目标问题转化为基于综合风险值最小的方案优选问题,实现对众多非劣解集方案的优劣排序。
甘治国[5]（2011）在《水资源系统多维调控技术与应用研究》文中认为水作为大自然赋予人类的宝贵财富,是人类赖以生存和发展的不可缺少的最重要的物质资源之一。它具有基础要素性资源和战略经济性资源的双重特性,因此,水资源的开发利用成为涉及到社会、经济、环境和生态多个方面的复杂系统工程。进行水资源调控的研究,合理分配水资源,提高水资源的利用效率,保持和维护生态环境的健康,支撑社会经济的稳定发展,保证水循环的完整性,是水利科学研究人员急需解决的重大课题。论文以实现水资源可持续利用,建立人水和谐相处的社会为目标,以水资源系统的隶属的复杂开放性的巨系统理论和规律为基础,兼顾国家目标和实际需求,进行了水资源系统的演变分析和模拟研究。在综合分析和评价前人研究成果的基础上,阐述了分析和模拟开放的复杂巨系统的基础理论,并根据基础理论指导,分析了水资源系统中社会、经济、环境、生态和水循环子系统的演变规律。论文针对水资源系统的特性,强调了水资源在社会、经济、环境、生态等维的自然属性和衍生属性,针对这些属性开展研究,抓住水资源系统中各维子系统中的关键要素进行追踪和模拟,从而在宏观上控制系统演化方向和过程,达到调控的目标。论文结合实际需求,探讨了水资源系统多维调控过程中,需要重点关注的几项技术和方法,包括多目标均衡、序参量选择和各维交换比等。在技术实现过程中,论文以传统的多目标分析模型为基础,进一步拓展了模型的针对性和实用性,重建了系统整体效益函数,统一了各子系统的评价方程和量纲,实现了物理概念多目标方程,为水资源系统多维调控提供了工具。在提出了水资源系统多维调控的理论基础、实现方法、组织框架和求解方法后,本文建立了水资源系统多维调控模型,并在海河流域进行了初步应用。论文分析了海河流域所面临的水资源问题,确定了海河流域水资源系统多维调控的目标,设定了流域多维调控方案集和调控模式,并就调控方案进行了分析与总结。
覃晖[6]（2011）在《流域梯级电站群多目标联合优化调度与多属性风险决策》文中指出流域梯级水库群的联合优化调度受气象循环、水文过程、发电控制、电网潮流、用水需求为等多种因素制约,是一类高维度、多目标、强耦合的复杂非线性约束优化问题,一直是水电能源科学与复杂性科学交叉发展的前沿研究领域之一。随着我国水电能源的持续大规模开发,流域梯级水电能源系统规模与拓扑结构日趋复杂,大型水利枢纽综合利用要求也晶益提高,从而给梯级水电站群的联合优化调度带来巨大挑战。流域梯级电站间复杂的水力、电力耦合联系以及不同调度目标间的竞争与冲突关系,使得传统优化调度理论与方法已无法满足大规模梯级水电能源系统整体优化与水能资源高效利用的需求,亟需研究并发展新的优化理论与方法。本文围绕水电能源大规模开发背景下梯级水电站群的联合优化调度决策问题,以梯级水电能源安全和高效利用为目标,结合系统工程理论、现代智能优化理论和多目标决策理论,研究了梯级水电站群联合优化调度决策的先进理论与方法,解决了制约优化理论在复杂水电能源多目标优化调度实际工程应用中的关键技术瓶颈,取得了一些有理论意义和工程实用价值的研究成果。本文的主要研究内容和创新包括：（1）针对流域梯级电站群联合优化调度决策变量多且相互耦合的特点,提出了适应于多变量耦合优化问题的文化差分进化算法。该算法从群体空间和知识空间的构造出发,以差分进化算法为群体空间优化驱动机制,并在知识空间中定义3种知识结构,以指导种群的进化过程,避免了算法早熟收敛,提高了算法全局搜索能力；文化差分进化算法应用于梯级水电能源系统的实例研究结果表明,该算法能有效处理复杂约束条件且计算速度快,为梯级水电站群联合优化调度实际工程问题的求解提供了一种有效的新方法。（2）为有效求解多目标优化问题,结合多目标优化理论与方法对文化差分进化进行改进、拓展和完善,首先提出了一种多目标文化差分进化算法。将优化方案的形势知识结构视为外部档案集,提出一种“μ+1”循环选择方式对形势知识结构进行更新和维护,提高了非劣解在非劣前沿的分布均匀性；进而运用Pareto支配原理对差分进化算法选择操作进行修正,使其能够处理多目标优化问题；数值仿真计算结果及其与多种流行多目标优化算法的对比分析表明,多目标文化差分进化算法能有效处理非凸、非连续、多模态的多目标约束优化问题,且非劣解集均匀分布于真实非劣前沿,是一种性能优异的多目标优化方法。（3）通过分析梯级电站群各调度目标间的竞争与冲突关系,研究并建立了均衡考虑上下游及大坝防洪安全的水库多目标防洪优化调度模型以及兼顾梯级电站发电效益和容量效益的多目标发电调度模型,并运用提出的MOCDE算法对模型进行求解,获得一组满足实际工程需求的非劣调度方案集,解决了梯级电站群多目标优化调度方案快速生成的难题,为三峡梯级防洪、发电调度决策提供了数据支撑；此外,研究了水火电混联系统的短期多目标优化调度问题,提出了系统负荷平衡约束处理的动态调整策略,仿真研究结果验证了MOCDE的合理性和高效性。（4）研究并发展了梯级水电能源系统风险分析和多属性风险决策的理论与方法。将预报入库径流拟合为服从正态分布的白噪声随机变量,运用蒙特卡洛模拟方法研究了径流不确定条件下梯级电站群的防洪、发电风险分析问题,并将最高水位、最大下泄流量、末水位、年发电量、最小出力等调度目标值描述为有限区间内服从正态分布的随机变量,建立了含有随机变量的风险型多属性调度决策模型；提出了基于相对优势可能度和综合赋权的多属性风险决策方法,突破了传统确定性决策方法难以有效处理随机决策变量的瓶颈；该方法运用主客观综合赋权的方法确定属性权重,并改进了随机变量相对优势度的计算方法；最后通过三峡梯级的实例研究,验证了风险分析模型和多属性风险决策方法的有效性。
朱启林,甘泓,甘治国,游进军,付意成[7]（2010）在《我国水资源多目标决策应用研究简述》文中研究说明简述了水资源多目标理论在水资源优化配置、水资源规划与管理、水资源承载能力、水库调度、水生态调控、水污染防治等方面的应用及其存在问题,探讨了水资源多目标决策待完善的内容,并展望了未来的研究方向。
叶季平[8]（2010）在《混联水库群防洪调度管理理论与方法研究》文中提出水库是河流综合开发治理中普遍采用的有效工程措施。利用水库调蓄洪水、削减洪峰,对提高江河防洪标准,减轻或避免洪水灾害,起着十分重要的作用。近几年,我国水资源短缺与洪水灾害频繁出现,以生态环境保护为目标的水库生态调度越来越引起社会各界人士的注意,防洪调度难以满足现在各方面需求的局面日益凸显,因此,深入研究混联水库群防洪调度管理对我国水资源可持续利用,减少自然灾害,促进社会、经济、生态协调发展具有重要的意义。本文以混联水库群防洪系统为研究对象,以对洪水预报与防洪调度管理为前提,应用相关智能算法、风险分析和可拓学等方法理论,深入探讨了混联水库群防洪调度管理中的运行优化、风险分析、方案决策和生态调度等问题,并取得了如下成果：（1）改进了洪水预报技术及参数优选方法。从洪水成因、水文模型及参数优选方法入手,在马斯京根模型参数估计问题中,引进绝对残差绝对值和最小准则,直接优选流量演算系数,且结合遗传算法的原理步骤及算法本身的参数优化特性,提出了马斯京根模型参数估计自适应加速遗传算法。（2）建立了混联水库群防洪优化调度模型与方法。论文梳理了单库单目标防洪调度模型和梯级水库群多目标防洪调度模型,以水库群下游控制点的最大过流量最小和水库群最大泄流量最小为系统目标,考虑防洪控制点的重要程度和水库群的运行模式,建立了防洪调度管理优化多目标集成模型；并对上述模型运用快速非支配分类遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解。实例计算表明,该模型和求解方法方便实用,可快速获得多组非劣解,构成非劣解集,不仅为复杂混联水库群联合防洪优化调度提供了一条有效的解决途径,而且也为防洪系统的调度管理决策提供充分的依据。（3）提出了能够有效解决混联水库群防洪调度管理中风险分析的方法。综合考虑水库群下游防洪安全和水库群本身的防洪风险,建立了混联水库群防洪调度管理风险分析模型；模型采用Monte Carlo模拟与“逼近于理想解的排序方法（TOPSIS）”相结合的方法进行求解,比较全面地描述了防洪系统的风险特征,为混联水库群防洪调度风险分析提供了一种有效的方法。（4）拓展了混联水库群防洪调度管理多目标决策理论与方法。论文首先论述了现有各种评价决策方法,结合混联水库群防洪调度的特点把信息熵方法引入权重计算,客观地反映方案集中具体数据对决策的贡献度,并利用可拓学在描述事物时能够将不同形式表述的因素组合并能够概括它们的全体特征的优点,建立了基于可拓学理论的防洪调度方案评价方法,为对水库群防洪调度管理可行方案集进行评估分析、寻求满意实施方案提供了有效的解决途径。（5）探讨了水库生态调度模型与方案优选。针对大型水库运行方式的特点,建立了兼顾社会、经济和环境效益的多目标优化运行模型,以期能提高水库的综合效益；同时,对排污权市场的制度建设进行了初步的设计,从交易的主体、交易的标的以及交易的规范管理等角度出发,分析了排污权交易市场的主要交易原则,结合水市场中的排污权交易实际,提出了一种基于协商模式的交易模型,并给出了各种情况下的优化解。（6）构建了混联水库群防洪调度管理决策支持系统。提出混联水库群防洪调度管理决策支持系统的总体组成,设计了内嵌模块——流域水文模型、防洪调度模型、数据处理模型等的主要功能。
孙海洲[9]（2009）在《水库汛限水位的多目标决策和风险分析》文中认为我国面临着水资源短缺的严重问题,随着国民经济的快速发展和人口不断增加,这一问题愈来愈突出。由于各种不确定、非线性、多变量因素致使水库优化调度问题很复杂,致使在汛期水库的防洪和兴利这一对矛盾尤为突出。本文以洪水资源化研究为背景,以水库汛期抬高汛限水位的多目标决策和风险分析为主题,在综合分析现有研究成果及其所存在问题的基础上进行如下工作:采用分期分级模糊控制水库汛限水位提高其综合经济效益;对不同汛限水位的水库调度方案进行多目标决策,科学地选择调度方案;对水库调度方案的风险效益进行分析,从而使水库在适当的防洪安全前提下发挥出最大的兴利效益,为科学合理地调度水库提供了理论依据。本文主要研究内容和研究成果分述如下:1.概述了水文预报、水库水资源优化调度、水库调度风险分析的研究现状与进展。在水库流域由于下垫面情况变化、人类大规模取、用、耗、排水资源及全球气候变化对水资源的影响,使水库的来水径流序列与设计状况发生了不同程度的变化。作为对气候变化流域下垫面情况改变及人类强烈活动的适应性对策,提出了需要在原来水文系列基础上重新统计延长流域洪水频率,使水文统计结果更真实地反映已发生变化的水库径流。2.提出了分期分级模糊控制水库汛限水位的方法。该方法对汛期水库设计洪水频率进行模糊分期,在不同分期采用不同的汛限水位,从而在不增加防洪风险的情况下提高了水库的经济和社会效益;当实际洪水频率小于水库设计洪水频率时,再进一步抬高汛限水位,即所谓分级抬高汛限水位。为了使各分期的洪水设计频率等于设计洪水频率,需校核各分期的洪水设计频率。提出了采用跨期最大洪水频率计算各分期的洪水频率的新方法,以求得主汛期以外的其它各分期洪水设计频率等于按年最大洪水频率计算的主汛期洪水设计频率。给出了水库分期分级模糊控制汛限水位的拓扑图。3.阐述了多目标决策的基本理论,多目标决策的概念、权重设置、非劣解的生成方法。给出了几种典型的多目标决策方法,包括淘汰选择法（ELECTRE法）、理想点法（TOPSIS）、排序组织法（PROMETHEE）。提出在水资源配置时应采用多种方法对比分析进行优选决策,然后结合本领域专家的积累的知识和经验,得出科学可靠的结果。建立了水库调度复杂大系统的基于水资源投入产出的多层递阶优化模型,该模型是解决水资源系统分析中”维数灾”的有效方法,把水库风险作为子系统,在经济效益方面基于宏观经济的投入产出模型,使得模型的整体经济效益最大,而非局部某些行业经济效益最大,从而提高了优化的真实性和可靠性。4.概述了水库调度风险的基本理论与方法,分析了水库大坝及水库下游的防洪风险;采用概率论方法从理论上严格推导、建立了水库下游的风险率计算方法,该方法具有简单易行、实用性强的优点。5.以张河湾水库作为运用实践给出了分期分级动态模糊控制汛限水位的具体计算步骤;分别采用淘汰选择法、理想点法、排序组织法等对水库进行了有限方案的多目标决策,对这几种方法进行综合分析,结合本领域专家的丰富知识和宝贵经验,得出了科学的优选决策结果;对三种不同的汛限水位:478.5m、479.5m、480.5m,分别计算了水库大坝的风险率,与原来汛限水位相比提高了水库的经济和社会效益,得出了汛限水位可以提高到480.5m的结论。以上通过实例运用,验证了本文部分模型的正确性。6.论文最后进行了总结与展望。
李英海[10]（2009）在《梯级水电站群联合优化调度及其决策方法》文中认为梯级水电站群是一个复杂非线性巨系统，由于其自身所具有的高维度、多目标、非线性、强耦合、不确定等内在特性，以及约束条件的复杂相关性，其联合优化调度一直以来是学术和工程界研究的前沿和热点问题。并且随着流域梯级水电能源的持续开发，水电站群的规模不断增加，流域上下游和跨流域电站间的水力、电力耦合与作用关系凸显，问题的复杂性与求解方法的局限性之间的矛盾更加突出。传统的优化调度与决策方法局限于孤立电站、单一目标、刚性决策，已不能满足梯级水电系统实际运行管理的需要，亟待发展新的优化理论与决策方法，增强实际问题的求解能力。为此，本文针对梯级水电系统自身特点，引入复杂系统工程理论、群体智能优化技术以及多目标决策理论，对流域梯级联合优化调度及其决策的理论与方法进行了深入研究，取得了一些具有理论意义和实用价值的成果，部分研究成果成功应用于三峡梯调工程实践。主要研究工作及创新成果如下：（1）针对含有梯级水电站群的水火电优化系统的复杂动力特性，提出一种新的适合于该问题求解的群体智能算法-混合粒子群算法（SPSO）。该算法在克服粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部极值缺陷的同时，具有比粒子群算法和混合蛙跳算法更高的优化精度。将该算法应用于水火电系统短期优化调度实例，构建了基于双适应度约束处理方式的SPSO优化求解方法。计算结果表明，SPSO算法在求解该类问题时体现出良好的优化性能，双适应度约束处理方式能够有效的处理复杂系统约束条件，使计算结果快速稳定地收敛到可行空间，为复杂水火电力系统优化问题的求解提供了一种有效手段。（2）为求解梯级水电系统多目标优化问题，对SPSO算法进一步拓展，提出了多目标混合粒子群算法（MOSPSO），其核心内容包括基于自适应小生境方法的精英集维护策略以及基于Pareto支配关系的群体排序方式和个体进化过程。典型测试函数的优化结果表明，MOSPSO算法能够很好的处理各种不同特性的复杂多目标优化问题，在解的收敛性和多样性方面与多种代表性多目标进化算法相比具有明显优势。（3）针对三峡梯级水利枢纽建成后多目标联合调度的新要求，建立了基于MOSPSO算法的三峡梯级多目标发电及防洪调度优化模型，提出了适应于模型求解的编码方式以及约束廊道与罚函数相结合的约束条件处理方法，提高了复杂约束的处理能力和模型的收敛效率。通过不同典型来水条件下的多目标优化计算，揭示出调度目标间的相互影响规律，同时备选方案集也为三峡梯级联合调度提供了可靠的决策依据。（4）科学、准确的确定最佳调度方案是多目标调度的最终目的。结合熵权法确定多目标权重的客观性和Vague集理论描述模糊信息的准确性，提出一种新的基于改进熵权的Vague集多目标决策方法。该方法克服了熵权法确定指标客观权重时存在的缺陷，同时，备选方案相对理想方案的Vague值描述有助于对其优劣程度进行更为准确的刻画。进一步，以该方法作为数学工具进行了三峡梯级多目标发电及防洪风险决策分析，获得了不同利益趋势和风险偏好下的最佳发电及防洪调度方案，揭示了梯级电站间水力、电力内在耦合关系，优选方案及分析结果有助于三峡梯级联合调度的快速科学决断。
二、面向决策支持的复杂防洪系统多目标决策模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、面向决策支持的复杂防洪系统多目标决策模型（论文提纲范文）
（1）梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库优化调度方法 |
| 1.2.2 多目标调度方案决策 |
| 1.2.3 水库调度风险分析 |
| 1.3 目前存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 改进和声搜索算法及在梯级水库群优化调度中的应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 改进的和声搜索算法 |
| 2.2.1 和声搜索算法 |
| 2.2.2 基于均匀设计生成初始解 |
| 2.2.3 基于混沌生成机制的全局搜索 |
| 2.2.4 IHSA的计算步骤 |
| 2.3 基于IHSA的梯级水库群发电优化调度 |
| 2.3.1 梯级水库群中长期发电优化调度模型 |
| 2.3.2 模型的求解 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 梯级水库群概况 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于边际转换率的水库多目标优化调度方案决策研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水库多目标优化调度模型及求解 |
| 3.2.1 目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.2.3 模型的求解 |
| 3.3 基于边际转换率的多目标调度方案决策 |
| 3.3.1 边际转换率法 |
| 3.3.2 确定性来水条件下水库多目标优化调度方案的决策 |
| 3.3.3 考虑来水不确定性条件下水库多目标优化调度方案的决策 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 确定性来水条件下防洪和发电效益分析 |
| 3.4.2 考虑径流预报误差的防洪和发电效益关系分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 入库径流不确定下水库多目标优化调度方案决策研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于区间数的改进VIKOR模型 |
| 4.2.1 基于区间数的评价指标的确定 |
| 4.2.2 基于博弈组合赋权法的VIKOR模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 入库径流不确定下多目标优化调度方案的决策分析 |
| 4.3.2 实际径流过程下多目标优化调度方案的决策分析 |
| 4.3.3 结果的合理性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 考虑多元入库径流预报误差的梯级水库群短期发电调度风险分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于入库径流预报误差的多元径流过程的随机模拟 |
| 5.2.1 多元入库径流预报误差 |
| 5.2.2 多元径流预报误差联合分布函数 |
| 5.2.3 多元入库径流过程的随机模拟 |
| 5.3 梯级水库群短期发电调度风险分析 |
| 5.3.1 模型建立及求解 |
| 5.3.2 发电调度风险指标 |
| 5.3.3 发电调度风险估计 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 各预报时刻误差特性 |
| 5.4.2 联合分布函数的分析 |
| 5.4.3 两种拟合方法的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）启东市产经发展决策辅助系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 系统开发背景和意义 |
| 1.2 关键技术基础 |
| 1.2.1 决策科学理论基础 |
| 1.2.2 决策辅助支持系统及应用基础 |
| 1.3 论文章节安排 |
| 2 需求分析 |
| 2.1 总体功能 |
| 2.2 产经项目立项决策辅助 |
| 2.2.1 产经基础信息管理 |
| 2.2.2 产经项目立项决策辅助分析 |
| 2.3 产经项目管理过程决策辅助 |
| 2.4 发展效果分析评价辅助 |
| 2.5 其他需求概述 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 设计原则及软件架构 |
| 3.2 产经项目立项决策辅助模块设计 |
| 3.3 产经项目管理过程决策辅助模块设计 |
| 3.4 发展效果评价分析辅助模块设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 总体设计方案 |
| 3.5.2 数据表设计 |
| 4 系统实现 |
| 4.1 编程开发工具 |
| 4.2 产经项目立项决策辅助模块实现 |
| 4.3 产经项目管理过程决策辅助模块实现 |
| 4.4 发展效果评价分析辅助模块实现 |
| 5 软件测试 |
| 5.1 测试方法 |
| 5.2 测试结果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）水电能源系统优化问题中的数据挖掘、群智求解和综合决策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水文水资源系统分析与预测方法研究现状 |
| 1.3 水电能源及互联电力系统优化运行研究进展 |
| 1.4 数据挖掘、群智算法及决策理论与方法概述 |
| 1.5 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 数据挖掘、群智算法及决策理论与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据挖掘理论与方法 |
| 2.3 群体智能及进化算法 |
| 2.4 决策理论与方法 |
| 2.5 本章小节 |
| 3 水文水资源系统预报的数据挖掘方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水文系统预报因子分析与选择 |
| 3.3 BP神经网络模型改进与实现流程 |
| 3.4 耦合气象要素的金沙江流域径流预测 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 水电能源系统优化建模及群智算法求解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 梯级水库群系统联合发电优化调度 |
| 4.3 电力系统节能减排多目标动态调度 |
| 4.4 水火电力系统多目标协调优化调度 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 多目标多层次综合决策理论与方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑组织结构的多层次交互决策方式 |
| 5.3 多层次综合决策数学模型与求解方法 |
| 5.4 流域防洪多层次综合决策实例研究 |
| 5.5 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
（4）水库调度多目标决策与风险分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中长期径流预报 |
| 1.2.2 水库调度多目标优化决策 |
| 1.2.3 水库调度风险分析 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文的创新点 |
| 第2章 基于不确定理论的水库调度风险分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统水库调度风险分析方法 |
| 2.2.1 入库径流系列的随机模拟 |
| 2.2.2 常用定量风险分析方法 |
| 2.3 不确定理论与水库调度风险分析 |
| 2.3.1 基本公理 |
| 2.3.2 水库调度风险分析 |
| 2.3.3 基于不确定模拟与遗传算法的求解技术 |
| 2.3.4 算例实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 水库中长期径流预报的递阶结构组合模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 组合预报的基本数学模型及评价指标的确定 |
| 3.2.1 中长期径流组合预报的基本数学模型 |
| 3.2.2 评价指标的确定 |
| 3.3 单一预报模型及预报结果的前期预处理 |
| 3.3.1 基于预测有效度的模型筛选 |
| 3.3.2 预报结果的互补性分析 |
| 3.4 中长期径流预报的递阶结构组合模型 |
| 3.4.1 模型建立 |
| 3.4.2 各单一模型权重的确定 |
| 3.4.3 基于递阶结构组合模型的径流预报流程 |
| 3.5 算例研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 水电站水库发电调度随机模糊风险分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于组合预报的水库发电优化调度模型 |
| 4.2.1 水电站水库优化调度的目的、目标与准则 |
| 4.2.2 预报优化调度模型建立 |
| 4.2.3 模型求解 |
| 4.3 水电站水库预报发电调度随机模糊风险分析 |
| 4.3.1 随机模糊风险分析 |
| 4.3.2 预报发电调度随机模糊风险分析总体流程 |
| 4.4 算例研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 梯级水库联合调度多目标风险决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 梯级水库系统特点、调度要求及主要风险因子 |
| 5.2.1 系统特点 |
| 5.2.2 多目标联合调度要求 |
| 5.2.3 主要风险因子 |
| 5.3 多目标风险决策模型 |
| 5.3.1 机会约束规划 |
| 5.3.2 多目标风险决策数学模型 |
| 5.4 基于混合智能算法的模型求解 |
| 5.4.1 入库径流的随机模拟 |
| 5.4.2 算法实现 |
| 5.5 算例研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 梯级水库联合调度综合风险评价 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 梯级水库多目标指标体系 |
| 6.2.1 多目标决策运行指标体系 |
| 6.2.2 多目标风险评价指标体系 |
| 6.3 多目标最小风险模型 |
| 6.4 基于综合风险值最小的模型方案评价 |
| 6.4.1 支持向量机和遗传算法嵌套的方案评价方法 |
| 6.4.2 方案评价 |
| 6.4.3 SVM训练样本数据构造 |
| 6.5 算例研究 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）水资源系统多维调控技术与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 水资源配置研究 |
| 1.2.2 多目标优化方法研究 |
| 1.2.3 多维调控研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本项研究工作基础 |
| 第二章 水资源系统多维调控内涵与研究基础 |
| 2.1 水资源内涵 |
| 2.1.1 水资源的定义 |
| 2.1.2 水循环过程 |
| 2.2 水资源系统内涵 |
| 2.3 水资源系统多维属性 |
| 2.3.1 水资源的社会属性 |
| 2.3.2 水资源的经济属性 |
| 2.3.3 水资源的生态属性 |
| 2.3.4 水资源的环境属性 |
| 2.4 水资源系统多维调控特点 |
| 2.5 水资源系统多维调控研究基础 |
| 2.5.1 水资源系统多维调控的哲学基础 |
| 2.5.2 水资源系统多维调控的科学基础 |
| 2.5.3 水资源系统多维调控的系统理论基础 |
| 第三章 水资源系统多维调控理论 |
| 3.1 水资源系统多维调控需求 |
| 3.2 水资源系统多维调控目标 |
| 3.3 水资源系统多维调控准则 |
| 3.4 水资源系统多维调控技术框架 |
| 3.5 水资源系统多维调控关键技术 |
| 3.5.1 多目标决策方法 |
| 3.5.2 序参量选择方法 |
| 3.5.3 各维之间的交换比 |
| 第四章 水资源系统多维调控模型 |
| 4.1 模型功能设计 |
| 4.2 模型整体框架 |
| 4.3 多目标均衡模块 |
| 4.4 水资源模块 |
| 4.5 经济模块 |
| 4.6 社会模块 |
| 4.7 生态环境模块 |
| 4.8 多目标求解方法 |
| 第五章 海河流域水资源系统多维调控目标与模型建立 |
| 5.1 海河流域概况 |
| 5.1.1 社会经济概况 |
| 5.1.2 供用水现状 |
| 5.1.3 水生态环境现状 |
| 5.2 海河流域水资源系统多维调控的主要问题 |
| 5.2.1 海河流域的水问题 |
| 5.2.2 流域水循环调控中存在的主要问题 |
| 5.3 海河流域水资源系统的调控目标 |
| 5.3.1 海河流域水利保障的目标和任务 |
| 5.3.2 水资源配置格局中的关键问题 |
| 5.3.3 海河流域多维调控的目标 |
| 5.4 海河流域水资源系统多维调控模型建立 |
| 5.4.1 计算分区设定 |
| 5.4.2 流域社会经济发展定位 |
| 5.4.3 各维序参量及其理想点 |
| 5.4.4 模型目标函数 |
| 第六章 海河流域水资源系统多维调控方案与模式研究 |
| 6.1 海河流域水资源系统多维调控方案集设定 |
| 6.2 海河流域水资源系统多维调控模式 |
| 6.3 海河流域水资源系统多维调控方案分析 |
| 6.3.1 各维序参量交换比 |
| 6.3.2 多维方案结果 |
| 6.3.3 调控结果分析 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 研究成果和结论 |
| 7.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 |
| 攻读博士期间发表的论文和专着 |
| 致谢 |
（6）流域梯级电站群多目标联合优化调度与多属性风险决策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题背景与研究目标 |
| 1.3 梯级水库群联合调度研究进展 |
| 1.4 水电能源系统多目标决策研究综述 |
| 1.5 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 梯级电站群联合发电优化调度及其高效求解算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 梯级电站群发电优化调度模型 |
| 2.3 模型高效求解方法研究 |
| 2.4 实例研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多目标文化差分进化算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标优化问题数学描述及相关基本概念 |
| 3.3 多目标优化方法发展历程与关键技术 |
| 3.4 多目标高效求解方法研究 |
| 3.5 函数测试与算法性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 水电能源及其互联电力系统多目标优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三峡梯级多目标防洪优化调度 |
| 4.3 三峡梯级多目标长期发电优化调度 |
| 4.4 水火电混合电力系统多目标短期优化调度 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 三峡梯级防洪、发电调度风险分析与多属性风险决策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于蒙特卡洛随机模拟的三峡梯级调度风险分析模型 |
| 5.3 基于优势可能度与综合赋权的风险型多属性决策方法 |
| 5.4 三峡梯级多目标风险决策研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:攻读博士期间发表的论文 |
| 附录2:攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
| 附录3:攻读博士期间奖励与授权研究成果 |
（7）我国水资源多目标决策应用研究简述（论文提纲范文）
| 1 应用研究现状及存在问题 |
| 1.1 水资源优化配置 |
| 1.2 水资源规划与管理 |
| 1.3 水库调度 |
| 1.4 水资源承载能力 |
| 1.5 其他 |
| 2 发展趋势与展望 |
| 2.1 水资源多目标决策的完善和发展 |
| (1) 选取目标的代表性问题。 |
| (2) 目标涉及面更广泛, 分类更细化。 |
| (3) 求解方法间的耦合使用。 |
| 2.2 新方法和新技术的应用 |
| 2.3 构建分布式公众参与平台 |
| 3 结语 |
（8）混联水库群防洪调度管理理论与方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 洪水灾害制约我国经济社会的发展 |
| 1.1.2 现行的防洪策略已不能适应新时期的要求 |
| 1.1.3 混联水库群防洪联合调度有待发展 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 混联水库群防洪调度是实现水资源可持续利用的必然要求 |
| 1.2.2 混联水库群防洪调度可以充分发挥水利设施的系统功能 |
| 1.2.3 现代科学技术给混联水库群防洪调度带来广阔的发展前景 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 水库防洪优化调度的研究现状 |
| 1.3.2 水库防洪调度风险分析的研究现状 |
| 1.3.3 水库防洪调度决策的研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容和创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文主要创新点 |
| 第二章 洪水预报技术及参数优选方法 |
| 2.1 洪水成因 |
| 2.2 水文模型 |
| 2.3 水文模型参数优选 |
| 2.4 实时预报 |
| 2.5 自适应加速遗传算法在马斯京根模型参数估计中的应用 |
| 2.5.1 马斯京根模型 |
| 2.5.2 自适应加速遗传算法的原理与步骤 |
| 2.5.3 实例应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 混联水库群防洪优化调度模型与方法研究 |
| 3.1 单库防洪优化调度模型 |
| 3.1.1 目标函数 |
| 3.1.2 约束条件 |
| 3.2 梯级水库多目标防洪优化调度模型 |
| 3.2.1 多目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.3 混联水库群防洪优化调度模型 |
| 3.3.1 混联水库群补偿调度 |
| 3.3.2 混联水库群防洪优化调度模型 |
| 3.4 单目标防洪优化调度模型及求解方法 |
| 3.4.1 动态规划 |
| 3.4.2 分解—协调求解方法 |
| 3.4.3 遗传算法 |
| 3.4.4 粒子群算法 |
| 3.5 多目标防洪优化调度模型及求解方法 |
| 3.5.1 目标函数权重法 |
| 3.5.2 快速非支配分类遗传算法(NSGA-Ⅱ) |
| 3.6 某防洪系统的运行调度实例分析 |
| 3.6.1 流域概况 |
| 3.6.2 计算分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 混联水库群防洪调度风险分析方法研究 |
| 4.1 风险 |
| 4.1.1 风险的概念 |
| 4.1.2 风险分析的基本方法 |
| 4.2 水库防洪调度风险特性 |
| 4.2.1 风险的客观性 |
| 4.2.2 风险的不确定性 |
| 4.2.3 风险的不利性 |
| 4.2.4 风险的相对性 |
| 4.2.5 风险与利益的对称性 |
| 4.3 水库调度中的风险分析方法 |
| 4.3.1 定性分析法 |
| 4.3.2 定量分析法 |
| 4.4 混联水库群防洪调度风险分析 |
| 4.4.1 混联水库群防洪调度的风险因素 |
| 4.4.2 水库防洪效益与防洪风险 |
| 4.4.3 混联水库群防洪调度风险分析模型 |
| 4.4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 混联水库群防洪调度多目标决策理论与方法 |
| 5.1 防洪调度多目标决策理论方法 |
| 5.1.1 防洪调度多目标评价指标体系 |
| 5.1.2 决策者主观偏好 |
| 5.1.3 基于AHP的调度方案评价 |
| 5.1.4 基于熵权理论的调度方案评价 |
| 5.1.5 基于区间映射理论的调度方案评价 |
| 5.2 混联水库群防洪调度方案的可拓学评价方法 |
| 5.2.1 可拓学描述事物的基本原理 |
| 5.2.2 防洪调度方案的可拓学评价方法 |
| 5.3 实例应用——基于可拓学的防洪调度方案评价 |
| 5.3.1 评价指标体系 |
| 5.3.2 调度方案评价等级 |
| 5.3.3 待评物元 |
| 5.3.4 物元经典域与节域 |
| 5.3.5 评价指标权系数 |
| 5.3.6 物元关联度 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 水库生态调度与排污权交易研究 |
| 6.1 水库生态调度的内涵及任务 |
| 6.1.1 水库生态调度的内涵 |
| 6.1.2 水库生态调度的任务 |
| 6.2 水库生态调度模型 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.2.3 模型的求解方法 |
| 6.3 水库生态调度的模糊层次分析方法 |
| 6.3.1 水库生态调度目标的层次分析 |
| 6.3.2 水库生态调度方案的模糊优选 |
| 6.3.3 实例研究 |
| 6.4 排污权交易及其市场设计 |
| 6.4.1 河道排污权的交易 |
| 6.4.2 排污权交易市场的设计 |
| 6.5 基于协商的排污权交易模型分析 |
| 6.5.1 问题的描述 |
| 6.5.2 模型的建立 |
| 6.5.3 模型的求解 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 混联水库群防洪调度管理决策支持系统总体设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 系统研制的背景与开发目标、模式及原则 |
| 7.2.1 研制背景 |
| 7.2.2 开发目标 |
| 7.2.3 开发模式 |
| 7.2.4 开发原则 |
| 7.3 系统的整体结构 |
| 7.3.1 数据库 |
| 7.3.2 方法库 |
| 7.3.3 模型库 |
| 7.3.4 知识库 |
| 7.4 系统功能设计与集成 |
| 7.4.1 专业子系统 |
| 7.4.2 辅助服务子系统 |
| 7.4.3 人机交互界面与系统集成 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
（9）水库汛限水位的多目标决策和风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 本文主要工作及创新点 |
| 1.2.1 本文主要工作 |
| 1.2.2 本文创新点 |
| 2 水库调度的多目标决策和风险分析研究进展 |
| 2.1 径流序列的研究进展 |
| 2.1.1 流域汇流的计算方法 |
| 2.1.2 流域水文模型的研究进展 |
| 2.2 水库调度的研究进展 |
| 2.2.1 水库调度概述 |
| 2.2.2 水库优化调度研究进展 |
| 2.2.3 水库模拟调度研究及气候变化对水库调度的影响 |
| 2.3 水库运用汛限水位的风险分析研究进展 |
| 3 分期分级动态模糊控制水库汛限水位研究 |
| 3.1 模糊数学研究汛期的方法 |
| 3.1.1 模糊集理论简介 |
| 3.1.2 模糊汛期推求方法 |
| 3.2 分期分级动态模糊控制水库汛限水位 |
| 3.2.1 汛期模糊集分期确定汛限水位方法 |
| 3.2.2 分期模糊控制汛限水位方法 |
| 3.2.3 分期分级动态模糊控制汛限水位方法 |
| 3.2.4 水库分期分级模糊控制汛限水位结论 |
| 4 水库汛期调度的多目标决策研究 |
| 4.1 多目标决策非劣方案的生成方法 |
| 4.2 多目标决策的权重设置方法 |
| 4.2.1 离差权法 |
| 4.2.2 熵值法 |
| 4.2.3 特征向量法 |
| 4.3 多目标决策几种典型方法 |
| 4.3.1 淘汰选择法 |
| 4.3.2 理想解法 |
| 4.3.3 排序组织法 |
| 4.3.4 水库调度多目标决策的结论 |
| 4.4 基于水资源投入产出的多层递阶水库调度优化模型 |
| 4.4.1 水库供水的多目标函数 |
| 4.4.2 水库调度复杂大系统的多层递阶优化模型整体结构 |
| 5 水库汛期调度的风险分析研究 |
| 5.1 风险的概念和性质 |
| 5.1.1 风险的定义 |
| 5.1.2 风险的性质 |
| 5.2 风险评估分析方法研究 |
| 5.2.1 风险辨识方法 |
| 5.2.2 风险定性分析方法 |
| 5.2.3 风险定量分析和评估方法 |
| 5.2.4 风险决策方法 |
| 5.2.5 风险评价方法 |
| 5.2.6 风险控制和风险处理方法 |
| 5.3 水库汛限水位运用的风险分析 |
| 5.3.1 水库下游无防洪要求时大坝的风险分析 |
| 5.3.2 水库下游有防洪要求时的风险分析 |
| 6 水库汛限水位的多目标决策和风险分析实践 |
| 6.1 分期分级动态模糊控制水库汛限水位算例 |
| 6.1.1 水库概况 |
| 6.1.2 张河湾水库汛期模糊分期 |
| 6.1.3 张河湾水库汛期隶属频率统计 |
| 6.1.4 张河湾水库汛期拟合隶属函数的推演 |
| 6.1.5 张河湾水库汛期拟合隶属度表 |
| 6.1.6 张河湾水库汛期水位计算表 |
| 6.1.7 张河湾水库分期分级模糊控制抬高汛限水位图 |
| 6.1.8 水库分期分级模糊控制抬高汛限水位分析及结论 |
| 6.2 张河湾水库抬高汛限水位的多目标决策分析 |
| 6.2.1 张河湾水库抬高汛限水位的多目标决策方案 |
| 6.2.2 张河湾水库抬高汛限水位的多目标决策求解及结论 |
| 6.3 张河湾水库抬高汛限水位的风险分析 |
| 6.3.1 张河湾水库的调洪演算 |
| 6.3.2 张河湾水库大坝抬高汛限水位的极限风险分析 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（10）梯级水电站群联合优化调度及其决策方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题的背景和研究的目标 |
| 1.3 水电站(水库)群联合调度发展综述 |
| 1.4 水电站(水库)多目标决策研究概况 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 基于混合粒子群算法的水火电系统短期优化调度 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本群体智能计算方法 |
| 2.3 基于SFLA和PSO的混合粒子群算法 |
| 2.4 SPSO算法在水火电系统短期优化调度中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 混合粒子群算法向多目标优化问题的拓展 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标优化基本概念 |
| 3.3 多目标混合粒子群算法的实现 |
| 3.4 算法性能测试与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于MOSPSO算法的三峡梯级联合多目标优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三峡梯级联合调度基本问题描述 |
| 4.3 三峡梯级多目标发电调度 |
| 4.4 三峡梯级多目标防洪调度 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于改进熵权和Vague集的三峡梯级多目标决策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VAGUE集多目标决策方法 |
| 5.3 熵权法确定客观权重及其改进 |
| 5.4 基于改进熵权的VAGUE集多目标决策 |
| 5.5 三峡梯级多目标发电调度决策分析 |
| 5.6 三峡梯级多目标防洪风险决策分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1:攻读博士期间所发表的论文 |
| 附录2:攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
四、面向决策支持的复杂防洪系统多目标决策模型（论文参考文献）
- [1]梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究[D]. 吴月秋. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]启东市产经发展决策辅助系统设计与实现[D]. 毛玉艳. 大连理工大学, 2016(07)
- [3]水电能源系统优化问题中的数据挖掘、群智求解和综合决策[D]. 江兴稳. 华中科技大学, 2014(07)
- [4]水库调度多目标决策与风险分析方法研究[D]. 李克飞. 华北电力大学, 2013(11)
- [5]水资源系统多维调控技术与应用研究[D]. 甘治国. 中国水利水电科学研究院, 2011(06)
- [6]流域梯级电站群多目标联合优化调度与多属性风险决策[D]. 覃晖. 华中科技大学, 2011(10)
- [7]我国水资源多目标决策应用研究简述[J]. 朱启林,甘泓,甘治国,游进军,付意成. 水电能源科学, 2010(03)
- [8]混联水库群防洪调度管理理论与方法研究[D]. 叶季平. 华北电力大学（北京）, 2010(09)
- [9]水库汛限水位的多目标决策和风险分析[D]. 孙海洲. 河北农业大学, 2009(10)
- [10]梯级水电站群联合优化调度及其决策方法[D]. 李英海. 华中科技大学, 2009(11)