一、水电能源调度综合信息系统（论文文献综述）
卢婧,杨峰[1]（2021）在《水力发电全过程虚拟仿真实验教学系统建设》文中指出利用虚拟仿真技术,以水电能源的产生、利用、优化过程为框架,建设全流域、大场景、多层次的综合性、整体性水力发电全过程实验教学系统。该系统由水电能源科学、水资源水信息两个模块构成,通过构建水电能源生产全过程的数字化模型,帮助学生系统掌握专业基础知识;通过优化实验教学体系,培养学生创新思考能力和专业实践能力。
龚芝瑞[2]（2021）在《雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度》文中研究指明水电是一种清洁低碳、运行灵活、兼具多重综合利用效益的可再生能源,其开发与利用对我国能源发展起到十分重要的作用。水电能源的科学统筹规划是推进能源供给侧结构性改革,建设安全高效的能源体系的关键措施。因此,本文以雅砻江流域下游梯级电站为研究对象,围绕各时间尺度优化调度开展研究,同时考虑不同时间尺度调度的嵌套耦合关系,研究不同时间尺度下水库调度的控制互馈机制。主要研究工作及成果如下:（1）为提高电力系统的供电可靠性,统筹协调梯级水电站的发电与容量效益,分别建立了梯级发电量最大和电量-容量综合效益最大的中长期发电优化调度模型。结果显示,多目标模型中梯级电站的两年平均发电量为806.18亿kWh,较单目标模型（807.73亿kWh）减少了 0.19%;但其时段最小出力为560.99万kW,较单目标模型（511.55万kW）增加了 9.66%。研究表明,多目标模型能够在保证梯级发电量的基础上,提高枯水期的最小出力,从而增加水电系统运行的安全性与可靠性。（2）为充分发挥水电机组的调峰能力,围绕雅砻江下游梯级电站短期调峰计划编制问题,采用“以水定电”模式与梯级水库同步调峰策略,分别构建了考虑滞时影响的总发电量最大、基于负荷趋势的电网余荷波动最小和电量-调峰综合效益最大模型。结果表明,电量效益模型仅追求发电量效益,未能起到填谷削峰的作用,不能充分发挥水电站的调峰优势;调峰模型的标准差与电量效益模型相比,在各典型日下降幅分别达到63.00%、72.15%和64.43%,峰谷差的降幅分别达到61.56%、70.47%和62.15%,同时其梯级发电量也相应降低1.04%、1.06%和15.07%,虽然调峰模型能够更好的跟踪电网负荷曲线的趋势,但其发电效益减少,不利于水资源的充分利用;多目标模型在各典型日下的电网余荷标准差分别为1760MW、962MW和1764MW,余荷峰谷差分别为5456MW、2955MW和4078MW,梯级电站发电量分别为123739MWh、109157MWh和133746MWh,研究表明该模型的电量效益和调峰效益均介于两个单目标模型之间,模型在一定程度上保证了梯级电站的发电量,同时能够较好地跟踪电网负荷趋势,平滑电网余荷波动过程,更利于日后风光等新能源的并网运行。（3）为解决各时间尺度调度模型间相互脱节、无法进行有效的信息交互等问题,对多时间尺度的嵌套耦合关系进行了解析,提出了逐级约束机制和引入PID控制原理的逐级反馈机制,并基于该控制反馈机制建立了多时间尺度嵌套发电优化调度模型。根据上级模型的调度方案生成下级模型的边界约束,再将实时调度与调度计划的偏差信息通过反馈机制传递给上级模型,从而构成各时间尺度调度的控制互馈系统。应用TOPMODEL模型的模拟结果作为输入数据,并将该嵌套模型应用于雅砻江下游梯级水库群。研究结果表明,在短时间尺度调度中嵌套模型的运行过程更加接近实际调度过程;在中时间尺度调度中,无反馈模型代表月余留期锦屏一级电站及二滩电站指导水位与实际水位的绝对值偏差之和为17.99m和5.70m,考虑反馈机制的嵌套模型中各电站绝对值偏差之和为3.56m和2.71m,降幅较无反馈模型分别达到80.21%和52.46%;在长时间尺度调度中,嵌套模型余留期的梯级电站总发电量为1154.48亿kWh,比无反馈模型（1152.93亿kWh）增加了1.55亿kWh,增幅为1.34‰,嵌套调度的结果也更符合实际最优决策。综上所述,嵌套模型能够在把握全局调度合理性的同时实时反馈调度信息,从而达到对余留期效益的动态控制,使得修正后的调度决策更加贴合实际运行过程,能够在水库调度方案的制定中发挥更实际的指导作用。
何中政[3]（2020）在《水库群中长期发电调度优化方法研究》文中认为随着我国社会经济的高速发展,对能源尤其是清洁的水能利用需求快速增长。一大批流域梯级水库群相继建成并投入运营,水库群所构成的水电能源系统联合运行态势已初具格局。然而,水库群联合调度运行在发挥防洪、航运、生态补水等综合效益的同时,也加剧了水电能源系统的复杂、高维、强耦合特性,使得系统优化运行和管理中面临的复杂现象和技术难题日益凸显,给水库群联合优化调度带来了新的挑战。水库群联合优化调度受水文不确定性、多种兴利需求等因素影响,且水库间水力和电力联系密切,是一类典型的高维度、非线性、强耦合的复杂约束优化问题,其问题的高效稳定求解一直是水资源管理研究领域的热点和难点。为此,本文围绕水库群联合优化调度所面临的若干科学问题,综合运用水电能源学、运筹学、系统动力学等理论与方法,以实现流域水能资源的综合高效利用为目标,研究了单一水库、梯级水库群和大规模混联水库群不同规模下水电能源系统优化调度理论与方法,取得了的一些可为水库群实际生产调度提供参考的研究成果。论文的主要研究内容和创新成果包括:（1）为进一步提升单一水库中长期发电优化调度问题求解的实时性,提出了基于两阶段模型最优判据的水库中长期发电优化调度逐次两阶段高效优化方法。研究工作建立了水库中长期发电优化调度两阶段模型,分析了两阶段模型发电效益目标函数凹凸性和单调性,推求了水库两阶段发电优化调度模型中间时刻状态变量最优判据;进而,借鉴分而治之的思想,将多阶段优化问题转换为逐次递进的两阶段问题进行求解,并据此提出了基于两阶段模型最优判据的水库中长期发电调度逐次两阶段高效优化方法。三峡水库实例分析结果表明,研究工作提出的逐次两阶段高效优化方法收敛精度高且搜索速度快,显着提升了水库中长期发电优化调度计划编制和运行管理的实时性。（2）围绕随机来水条件下水库长中短期嵌套发电预报优化调度问题,建立了响应预报偏差的水库长中短期嵌套预报发电调度耦合系统动力学模型。研究工作在已有嵌套预报调度相关研究基础上,建立了水库长中短期嵌套发电预报调度模型,分析预报误差对水库发电预报调度最优决策的影响规律;进而,结合系统动力学反馈机制和经典控制理论方法,提出了合理有效的水库嵌套预报调度对预报偏差的反馈控制响应机制;在此基础上,建立了水库长中短期嵌套预报发电调度耦合系统动力学模型。以三峡水库为研究对象开展相关实例分析结果表明,本文所提建模方法能够及时响应实际调度过程中预报来水与实时来水的预报偏差,做出更为合理的预报调度决策,从而提升来水不确定性条件下水库运行发电效益。（3）针对梯级水库群中长期发电优化调度智能优化方法易陷于局部收敛和收敛稳定性差等缺陷,且在问题寻优过程中面临时间和空间耦合、量级和量纲无法统一的多重复杂约束处理难题,提出了分区参数自适应更新差分进化算法和综合考虑等式、刚性和柔性约束不同优先级的梯级水库群优化调度约束处理策略。研究工作提出梯级水库群统一流量约束及其约束违反程度评价指标,并设计了综合考虑等式、刚性和柔性约束不同优先级的梯级水库群优化调度约束处理策略;此外,还提出了一种根据个体适应度进行分区参数自适应更新的改进差分进化算法。以金沙江下游和三峡梯级水库群为研究对象,相关实验结果表明所提出改进差分进化算法在测试函数和工程实例实验中均取得了较好表现,结合所提出的约束处理策略能够有效应对了梯级水库群优化调度多重复杂约束处理难题,从而改善智能优化方法在梯级水库群优化调度研究领域的实用性。（4）针对梯级水库群多目标优化调度多个目标间互馈关系难以定量解析的问题,提出了结合多目标优化理论方法和梯度概念的多目标优化互馈关系梯度分析方法。研究工作建立了梯级水库群供水-发电-环境联合优化调度模型,结合约束法和动态规划求解得到多目标优化调度问题非支配解集;分析梯级水库群供水-发电-环境多目标优化调度结果非支配解集空间分布特性,对非支配解集进行插值从而构建供水-发电-环境目标空间曲面函数,并采用梯度分析方法推求两两目标在归一化目标空间偏导函数值,从而量化梯级水库群多个调度目标间的互馈关系,为梯级水库群多目标优化调度目标间互馈关系解析提供一种新的研究途径。（5）面向高维度、强耦合、非线性的大规模混联水库群中长期联合发电优化调度问题高效稳定求解需求,提出了基于两阶段资源分配问题单调性和松弛策略的改进逐次逼近动态规划。研究工作在无弃水假设和忽略库容和下泄流量变量耦合关系的前提下,推导证明了大规模混联水库群联合发电调度问题逐次逼近动态规划建模降维求解中,对单一水库进行采用动态规划进行寻优的发电效益递推函数为凹函数;进而,结合凹函数特性下两阶段资源分配问题单调性,设计了基于单调性结论拓展寻优空间的松弛策略,从而提出了松弛逐次逼近动态规划优化方法。以包含61座水库的长江上游大规模混联水库群为研究对象开展实例分析结果表明,本文所提出的松弛逐次逼近动态规划相比传统逐次逼近动态规划在保障收敛精度的同时显着提升了其收敛速度,该方法可为实现大规模水库群所构成的水电能源系统安全经济运行提供可靠的技术支撑。
吴昊[4]（2020）在《基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究》文中进行了进一步梳理随着我国大型江河流域的水电站群规模急剧扩大,优化调度问题也随之越来越复杂。为充分发挥各水电站间最优水量补偿和优化调节的功效,从而达到水资源最大利用率,世界各地相关专业领域的科学家和学者们,都纷纷依据目前各类水电站的种类及特性,展开了优化调度模型相关理论和求解方法研究,然而调度模型的优化解精度和对应算法的计算耗时是两大主要相互制约矛盾点。近些年来随着计算技术的飞速发展,以此为契机可充分有效利用计算资源,根据模型和算法的不同特点提出相对应的并行算法,在保证或提高优化解精度的基础上,一定程度上可相对减少或保持原有模型优化求解的计算耗时。因此本文以我国西南地区某大型流域为研究背景,取其部分相邻串联水电站,且都具备年调节功能。根据梯级水电站群库容水流优化调节的理论方法及其模型特点,以能够获得理想优化结果作为目的,在单机多核、联网多机两种架构模式下提出了双层并行算法,针对如何提高计算效率展开研究,从而可进一步提高对梯级水电站群优化调度的管理水平。本文主要研究成果如下。（1）在水电站发电优化调度模型中应用人工鱼群算法,为避免陷入局部优化解,可将其结合混沌优化算法,扩大单体人工鱼的遍历搜索范围,另一方面可增加单体人工鱼数目,从而进一步提高优化调度模型优化解的精度,然而计算耗时会有一定程度的增加。针对该问题并结合模型特点,对其可并行化因素进行深入的分析研究,以多台多核计算机互联组成网络系统为硬件基础,提出了混沌人工鱼群双层并行算法,之后对我国西南某流域的单一水电站发电优化调度模型展开了实例验证。结果表明该双层并行算法不仅提高了整体优化解的精度,同时能有效将计算耗时控制在可接受的范围之内。（2）将传统动态规划算法应用于水电站优化调度模型中,增加时段内初、末库容状态变量离散数,可进一步使整体优化解收敛于理论最优值,但计算耗时会成倍增加。针对该问题,基于时段内初、末状态库容变量各循环计算的可并行性,提出了双层并行动态规划算法。通过我国西南某流域水电站发电优化调度模型的实例验证,表明该算法在整体优化解精度和计算耗时两个矛盾点有较好的制衡作用。（3）当应用动态规划算法求解梯级水电站群与库容水流优化调节相关的水力发电模型时,若提高优化解精度,易产生“维数灾”现象,对其计算进行并行化处理可在一定程度上减少计算时间,但并未有效降维,计算时间依然较多。基于大系统分解协调原理建立的二级递阶结构调度模型可有效降维,且可应用多线程技术并行化的标准动态规划算法求分解后水电站子系统的优化解。针对标准动态规划算法中可并行化因素展开分析研究,引出了基于大系统分解协调及分解后单一水电站双层并行动态规划的梯级水电站群发电优化调度模型。其并行因素主要采自于分解后各水电站时段内初、末离散化库容状态变量的两种细粒度子任务划分,通过扩大离散程度来提高优化结果精度。以我国西南某流域的梯级水电站群作为实例背景,验证了该方法的有效性。（4）基于大系统分解协调方法,根据多台多核计算机互联的体系架构,提出了梯级水电站群优化调度模型的异时启动双层并行计算。该方法的基本思路是首先将多台多核计算机分配给对应编号的水电站,通过异时启动并行算法实现各水电站之间的相互独立计算,即为粗粒度任务划分的第一层并行计算;第二层并行计算便是基于分解后水电站自身标准动态优化计算的并行化处理,也是时段内离散化的初或末库容状态变量细粒度子任务划分。以我国西南某流域的梯级水电站群作为实例背景验证了该方法能够有效控制计算耗时和整体优化解精度。
杨兴[5]（2020）在《青海电网绿色低碳发展规划优化模型及管理研究》文中指出环境保护和绿色发展已经成为人类共同关注的课题,我国电力消费以煤电为主,长期以来电力工业一直是二氧化碳、粉尘、氮氧化物最主要的排放源之一。在绿色发展背景下,以煤电为主导的传统电力发展面临着绿色、低碳的巨大压力,迫切需要开展结构调整和管理优化。党的十九大报告指出,加快“推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳、安全高效的能源体系”,为我国能源发展指明了方向,能源转型已上升到国家战略层面。新能源具有清洁安全、灵活经济的特点,其快速发展将电力工业带入绿色发展的新时代。发展绿色电力的关键在于新能源开发生产和电网输送效率两方面,开展电网绿色规划优化研究对促进新能源快速发展具有重要意义。尽管新能源对促进电力绿色发展具有十分显着的成效,但由于其间歇性、波动性的特征,使得常规电网在规划建设、调度方式、运维检修等方面往往变得更加复杂。因此,电力绿色发展一方面需要电网在规划阶段将新能源发展作为一个重要因素考虑,实现电网规划与电源规划的有效衔接节;另一方面需要不断加强新能源和常规电源之间的互补集成研究,提升新能源发电消纳空间,最大化的实现电力绿色发展效益。基于上述考虑,本文围绕电力绿色发展这一主题,重点展开电网与电源协同规划、多能互补集成优化、电网规划项目综合效益评估等方面内容的研究,主要研究成果和创新如下:（1）建立了青海电网用电量综合最优组合预测模型。本文立足青海生态环保、绿色发展的战略背景,开展了能源消费结构及用电量预测模型研究。首先,基于Markov模型开展能源消费结构预测,结果表明青海能源消费结构在未来几年内将发生较大变化,具有明显的电能替代趋势;其次,建立了青海电网用电量综合最优组合预测模型,基于此模型对青海电网的用电量发展进行了预测,并进行预测精度比较分析,结果表明该模型具有较高的预测精度,能够有效地开展电力负荷预测工作。通过该模型对青海电网用电量发展进行预测,为电网发展规划提供依据。（2）建立了青海电网绿色发展背景下电网与电源协同规划优化模型。本文将新能源开发情况引入电网发展规划,构建了电网与电源双层多目标协同规划优化模型,以综合最小成本为目标函数,采用基于混沌理论改进的猫群算法（C-CSO）进行优化求解,得到了优化的电网协同规划方案,所建模型可用于各区域电网发展规划。通过分析,开展考虑新能源的电网协同规划,一方面能够有效促进新能源发电消纳,在源头上减少化石能源的利用;另一方面还可促进电网不断优化完善网架结构,推动电网布局更加合理,提升资源配置能力,为新能源并网发电提供良好的接入环境,促进电网企业与电源企业实现效益提升,促进电力系统有序、健康、绿色发展。（3）建立了青海电网绿色发展网源协同规划下的多能互补集成优化模型。本文结合青海新能源开发及电网发展规划,确定了包含电力负荷、电力电量、发电特性、可靠性、购电量等因素的多能互补指标,分析了风电、光伏的发电特性以及互补特性,构建了基于风光水火多能互补的集成优化模型,以综合最小成本为目标函数,采用分支定界算法（B&B）进行分析,结果表明多能互补集成优化能够平衡新能源在时间、空间尺度上的不均衡性,能够促进新能源消纳空间进一步提升,减小新能源弃电量,减少化石能源消耗。开展多能互补集成优化研究,可以引导电力规划人员不断发现问题,找到电网与电源协同规划提升的空间,持续改进电力发展规划内容,促进电网结构不断完善和新能源开发布局不断优化。（4）建立了青海电网绿色发展电网协同规划项目综合效益评估模型。本文构建了电网协同规划项目综合效益评估指标体系,包括环境效益、国民经济效益、企业经济效益、社会效益4个方面13个指标,基于层次分析法和熵权法组合赋权的方式计算各个指标的权重,采用理想解法（TOPSIS）找出正负理想解,通过计算各个电网规划项目与正负理想解的距离得出评估结果。经多方案评估计算比较,本文得出的最优电网协同规划方案,在综合效益评估中评为最优,这证实了本文开展的电网与电源协同规划研究成果能够有助于促进电力绿色发展。（5）提出了青海电网绿色发展管理对策及建议。本文探讨了电网绿色发展优化管理对策,主要包括强化电网与电源协同规划以实现电网建设布局合理、架构完善,加快能源互联网及智能电网建设以发挥电网资源配置优势,加强可再生能源电力配额制实施以促进新能源消纳,常态开展新能源并网后电网风险评估以及时促进电网结构优化等;同时结合实际给出青海电网绿色发展的相关工作建议,主要包括加强保障新能源并网安全研究,加强新能源电源发电预测研究,深化新能源优先接入技术研究,加快建立市场化新能源消纳保障机制等,促进新能源开发利用,促进电力绿色发展。
刘云龙[6]（2020）在《青藏高原地区重大水电工程的生态环境影响》文中进行了进一步梳理青藏高原作为地球第三极有其独特的地理环境和气候特征,生态类型结构简单,地区生态脆弱性较高,容易遭受全球气候、环境变化的影响,是全球气候变化敏感区。近年来在全球气候变化和人类活动影响的双重作用下,青藏高原呈现出生态系统稳定性降低,资源环境压力增大等问题。2000年以来,青藏高原地区水电能源开发进入快车道,陆续规划建设三个水电能源基地共二十余座大型水电站,大型水电站建设运行带来的各种影响在青藏高原上有被放大的趋势。对这些影响做深入系统的研究,不仅仅可以对高原生态屏障的建设提供有益的决策参考,也对未来该区域的水电能源开发提供有益的借鉴,为区域长期健康绿色的可持续发展提供合理的方案。本文以1998-2017共计20年的气象数据、归一化植被指数栅格数据集及1980年-2015年间的土地利用类型数据资料为基础,对青藏高原重大水电工程建设地区的景观格局迁移变化规律、电站建成前后区域气温、降水变化情况以及大坝上下游沿河岸生长植被空间分布格局进行基础性分析。基于景观格局指标、气候变化趋势线性倾向估计模型、植被年代际栅格数据集将青藏高原地区的重大水电工程的建设运行现状与其在这三个方面的生态环境影响进行定量分析并探究内在作用机制,主要得出以下几点结论:（1）水电能源开发使得水电站上游水域有不同程度的增大,最大增幅达到96%,对全流域水域面积影响较小。（2）水电能源开发带形成了劳动力聚集效应,满足了区域发展的能源需求。研究时间区间内,流域内城镇建设用地斑块数量下降的同时,面积显着增加,原有的小片聚居区连成片后向城镇化发展,城镇向外扩张趋势明显,城镇化进程加快。（3）水电站建成后耕地的面积有不同程度的下降,上游水位抬升淹没与人口迁移是导致这一现象的主要因素。（4）水电站影响范围内气温有明显的上升趋势,降水更加均匀,坝前水库面积的大小是影响气温、降水变化的主要因素（5）建坝前大坝上下游植被对气温变化更敏感,建坝后对降水的变化更敏感,大坝建成后植被盖度显着增加。（6）随着水电站运行年限的增加,大坝上下游植被差异性逐年扩大。整体上看水电能源开发活动对青藏高原生态环境的影响有限,对区域经济发展促进作用明显,自然环境的变化仍为青藏高原地区生态环境变化的主要驱动因素。
何朝阳[7]（2020）在《滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究》文中提出监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段,监测是预警的基础,预警是监测的目的。近年来,国内外学者对滑坡监测预警的方法技术体系进行了深入研究,取得了大量的研究成果。但总体上,地理与地质结合不够紧密,监测预警模型很难充分考虑滑坡变形过程和成灾机理,难以取得较高的预警精度,研发的监测预警系统也难以满足数以万计隐患点实时监测预警的实战需求。已有的研究成果还难以有效地解决地质灾害“什么时间可能发生”、“力争实现提前3个小时预警”的任务。如何提高滑坡监测预警能力,我们面临诸多挑战:如何提高滑坡监测预警精度?如何将理论研究成果应用到实际的监测预警中,构建一套可业务化大规模应用的滑坡实时监测预警系统?基于此,本论文系统总结作者近10年来在监测预警方面的实践成果,采用云计算与物联网等先进技术,构建滑坡监测预警云平台,整合与管理滑坡地质灾害演化全过程的各类资料,研发并行高效的多源异构监测数据汇聚平台,集成多源异构实时监测数据,形成天-空-地多元立体监测数据中心;综合分析2.1万余台（套）监测设备、超过1.26亿条监测数据的实测曲线,总结划分监测曲线类型,构建监测设备可靠度评价体系,研究滑坡过程预警模型及其实现的关键技术,在此基础上,构建一套混合架构（B/S架构、C/S架构、移动App）的滑坡实时监测预警系统,实现了地质与地理、空间与属性相结合的滑坡演化全过程一体化管理,利用计算机手段对滑坡实施全过程动态跟踪的“过程预警”,有效地提高了滑坡预警精度。本文取得主要成果如下:（1）构建滑坡“过程预警”模型及其自动求解算法:结合变形速率、速率增量、改进切线角三个参数,构建基于滑坡变形演化过程的“过程预警”模型,从滑坡变形监测数据入手,划分监测曲线类型,研究滑坡变形演化阶段的自动识别理论及计算机技术,实现对滑坡全过程动态跟踪预警;（2）构建监测设备可靠度建立评价体系和多设备联动预警机制:通过动态对监测设备可靠度进行评价,结合联动预警机制,评价预警结论可信度,以提升监测预警的成功率,利用计算机技术自动识别滑坡的变形演化过程,实现自动、实时的“过程预警”,为预警模型的业务化、自动化运行提供理论与技术支撑;（3）提出监测数据自动处理方法:研究实测监测数据的预处理方法,为计算机自动处理监测数据提供相关的算法。通过设置监测数据过滤器和采用拉依达准则实现对异常数据的初步过滤与粗差处理,再结合数据特征,分别采用移动平均法与最小二乘法对数据进行拟合,识别数据表现出来的变形趋势。基于监测数据曲线特征自动选择相应的数据处理方法,为后续预警模型计算提供更为准确的数据,提高预警精度;（4）构建实时高效的监测数据集成与共享统一管理平台:结合物联网、消息队列、负载均衡等技术,研究监测数据编码体系,提出一套基于MQTT协议的实时监测数据传输与集成方案,实现多源异构监测数据终端集成和监测数据采集、传输及汇集融合一体化管理,为监测预警提供实时数据保障;（5）构建基于策略的滑坡实时过程预警技术:从模型的计算、预警的发布与解除等方面,将滑坡预警的理论模型与实际应用相结合,研发预警等级求解器,构建基于策略的预警模型通用计算框架,并从预警信息发布技术及发布策略方面进行总结,实现对滑坡的实时过程预警;（6）构建滑坡变形演化全过程一体化数据管理平台:基于“天-空-地”滑坡多元立体观测技术,采用WebGL技术跨平台的三维数字地球,提供直观、真实的三维实景漫游平台,实现海量基础数据、实时监测数据、视频的集成管理与共享,也为实时监测预警系统提供一个功能强大、数据丰富的三维展示平台,构建基于滑坡演化全过程的一体化数据管理体系和滑坡综合信息模型,为滑坡的专家预警决策提供数据支撑;（7）研发混合架构体系的滑坡实时监测预警系统:综合集成上述研究成果,研究混合架构体系（B/S、C/S、移动端）,基于微服务研发滑坡实时监测预警系统,各个架构系统密切配合,针对不同的功能需求,充分发挥各架构的优势,构建数据综合展示统一平台,为过程预警模型提供技术解决方案,实现滑坡监测预警的业务化运行,为滑坡的防治、应急、抢险等提供基础数据支撑与预警信息服务。
雷冠军[8]（2020）在《基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究》文中认为我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。
卢程伟[9]（2019）在《流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用》文中提出洪水作为全世界最严重的自然灾害之一,其危害影响范围极大,容易造成极高的洪灾损失。同样中国也饱受洪水灾害的侵袭,如2016年至2018年最近三年长江流域连续发生大洪水,对长江流域产生了极大的防洪压力。但随着流域大规模水库群的建成,其巨大的防洪库容可以极大程度地蓄纳洪水、削减洪峰。若发生特大洪水,经水库群拦蓄后剩余超额洪量结合中下游蓄滞洪区的运用可有效减轻沿线重要城市、防洪控制点的防洪压力,最大程度地减少洪灾损失。由此可见,完善的流域防洪调度体系建设是有效减轻甚至避免洪灾损失的有效途径。然而,流域水库群蓄滞洪区综合调度在发挥巨大防洪效益的同时,还存在需要完善的理论问题和亟待解决的实际工程问题,主要表现在以下三个方面:（1）流域水库群联合调度方面,水库群分属不同调度机构管理,信息交互共享不及时,现有径流模拟预报方法精度受限,且考虑完整圣维南方程的求解方法在时间代价上仍较高,如何提出高效的水库群河网耦合调度模型和求解方法,是当前水库群实时防洪调度研究的热点方向之一。（2）中下游地区的蓄滞洪区、防洪保护区等防洪规划区域建设日趋完善,一旦分洪运用或被动溃口,势必造成巨大损失。因此,研究精细化洪水演进模拟技术,发展受灾条件下的应急避洪转移方法,是流域防洪调度亟待解决的另一关键问题。（3）复杂的防洪调度体系涉及多部门、多地区、多调度主体等,如何有机地将各部分紧密联系起来,快速有效预测各区域的防洪态势,具有十分重要的研究意义和应用价值。综上所述,流域水库群、蓄滞洪区防洪调度是一类由多调度主体独立又统一运用决策的问题,亟需结合多学科方法发展新的理论与技术。为此,本研究以三峡水库、长江上游梯级水库群、长江中游汉南至白庙长江干堤防洪保护区和汉北河流域为研究对象,从高效河道径流模拟模型构建着手,采用假设分析、数学分析与工程实践检验相配合的研究思路,对河道洪水演算、流域水库群联合防洪调度、蓄滞洪区分洪调度等进行了深入研究。论文主要工作内容和创新性成果如下:（1）针对复杂枝状河网水流模拟问题,提出了一种不需要单独对汊点迭代求解的高效精确解算一维数值模拟模型（H1DM）。该模型基于圣维南控制方程组,采用θ半隐方法离散动量方程的水位梯度项,利用有限体积法离散连续性方程,运用欧拉-拉格朗日法求解动量方程的对流项,结合预测校正法实现了河网系统简单、快速及高精度求解。选用三种典型算例测试了模型可靠性和适用性,并对水库库区和天然河道进行了实例模拟,结果表明模型具有较好的模拟效果。对比分析了HEC-RAS和MIKE 11等运用成熟的模型在实际河道的模拟结果,H1DM模型在保证精度相当条件下具有更高的效率,可为解决耦合河道计算的梯级水库调度问题提供有力的技术支撑。（2）研究了影响库区洪水传播时间的敏感性因子及其变化规律,提出了坝前平直段的概念,计算并分析了库容变化规律。以三峡库区为研究对象,假定河道在不同坝前水位、洪水历时、洪峰流量、和最大流量持续时间条件下分别发生渐变和急变洪水波,分析得出对洪水传播时间的敏感性最高的因子为坝前水位。其次,在2017年河床冲淤断面地形条件下,研究了三峡库区库容变化规律,分析了坝前平直段变化范围,与干流年均静库容相比,年均动库容约为静库容的1.04倍,且坝前平直段终点位于距坝址152 km附近。研究成果对实时防洪调度决策具有重要的理论意义和工程应用价值。（3）围绕长江上游水库联合防洪调度问题,分析了乌东德-白鹤滩梯级对流域防洪效益的影响,建立了快速量级预测的水库群防洪调度深度神经网络模型,并提出了一种考虑坝前平直段、河网水动力模型驱动的水库常规防洪调度耦合模型。计算了现状水平年乌东德-白鹤滩梯级参与联合调度前后的调度过程,结果表明乌东德-白鹤滩梯级能进一步减轻下游防洪压力;实例分析了金沙江中游梯级调度过程,所建模型可为实际防洪调度快速提供准确量级预测;最后,以三峡水库入库流量预测为目标,对比了一般常规调度模型和河网水动力模型驱动的常规调度模型的预测结果,后者在精度上具有一定优势,能为防洪调度实时入库洪水预报提供背景场和数量依据。（4）针对线状地物对洪水演进过程的阻碍、导流、蓄纳等影响与作用,提出了一套精细化建模处理方法。引入了容量限制网络的概念,定义了应急疏散容量限制网络的最快流可持续时间,建立了蓄滞洪区经济损失最小为目标的应急疏散避洪转移模型,并提出了一种基于启发式算法的改进容量限制路径规划算法（CCQFRP）。以汉南至白庙长江干堤防洪保护区为验证对象,分析了不同洪水来源和条件下洪水淹没情况,并定量评估了相应风险,分别运用CCRP和CCQFRP算法求解避洪转移问题,结果表明所建洪水演进模型和应急避洪转移模型可以有效反映实际洪水响应过程,CCQFRP算法在保证精度相当的前提下,平均减少计算时间约71%,具有较好的工程应用价值。（5）以流域防洪调度综合体系建设问题为背景,创新性地定义了分蓄洪民垸洪水演进动力边界,推求了流量-时间-淹没面积全动力特性曲面,构建BP神经网络流量-时刻-淹没面积时空预测知识库,建立了耦合民垸动力边界的混联水库群、分蓄洪民垸联合优化防洪调度模型,实现了流域综合防洪优化调度。选取汉北河流域为研究对象,对2007年、2008年和2016年三场大洪水进行了优化调度。调度结果表明,联合优化调度对防洪控制点的削峰作用明显,对天门站最大削峰流量可达130 m3/s,削峰幅度高达20.8%。此外,相较2016年实际分洪淹没面积,优化分洪调度减少了87.83%的淹没面积,可以极大地减少淹没损失。并以长江上游和汉北河流域洪水调度问题为切入口,探讨了以分布式架构和微服务架构为背景的流域防洪调度信息化集成开发技术。
刘振江[10]（2019）在《天津生态城健康水环境系统构建工程技术研究及应用》文中研究指明中新天津生态城立足于生态宜居的新型城市建设,水环境质量至关重要,而该区域水环境本底极差,面对高标准水环境系统的整体构建,需要解决一系列关键问题。本研究针对中新天津生态城水环境建设标准高、水资源匮乏、水环境本底差、生态用水需求量大等问题,通过系统的基础调研与问题诊断,确定了生态城多水源补水及景观水体水质水量特征,通过中试试验,系统研究了多水源条件下的非常规水源开发利用、景观水体循环净化等技术方案及关键参数,通过水环境系统构建相关领域工程技术的综合集成,提出了适宜于生态城实际地域特点的水环境系统构建工程技术集成体系,得出以下主要结论:（1）生态城可用于景观水体补水的非常规水水源主要有四种,分别为再生水、雨水、过境水和海水淡化水。其中,再生水按水质标准分为低品质再生水和高品质再生水,低品质再生水为主要补水水源,高品质再生水为应急补水水源;雨水作为景观水体重要的季节性补水水源;过境水经适当处理后,可作为生态补水水源;海水淡化水主要来自于北疆海水淡化厂,可作为近期的补水水源。（2）多水源补水水动力-水质耦合模型的模拟结果表明,采用污水厂一级B出水和过境水补水时,叶绿素a浓度上升明显,由于两种水源中总磷和氨氮等营养盐浓度较高,随着时间的增长总磷和氨氮会在补水点附近形成积累,因此一级B出水和过境水不能满足补水水质要求。（3）针对目前的水源不能满足补水要求的问题,开展了不同组合工艺处理一级B出水及过境水中试试验研究,研发出微絮凝-气浮过滤工艺,实现了污水厂一级B出水、雨水、过境水等多种水源的同一设施切换式深度处理,该技术在实际工程中得到很好的应用效果,保证了补水水质和低成本运营（4）针对生态城景观水体不流动的问题,构建景观水体水动力循环-水质模型,对景观水体不同季节、不同运行工况进行模拟分析,提出近期、中期、远期的补水和水体循环方案,结果表明,实施补水和水动循环方案可以改善水力循环条件,提高水体的流速,改善水体水质。（5）景观水体循环净化、多水源补水与生态修复工程实施后,景观水体COD、NH4+-N、TP、TN、叶绿素a的平均值为29 mg/L、0.38 mg/L、0.09 mg/L、1.29 mg/L、45μg/L,水质指标基本能达到《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）规定的Ⅳ类水体标准。同时,根据现状静湖故道河景观水体的工程设施建设运行跟踪观测,尤其结合水体实际运行效果,初步提出了景观水体季节性运行模式建议。（6）根据生态城水环境系统建设总体思路,结合工程实施条件,明确了“整体规划、分步实施,综合设计、技术集成,精准施工、注重协调,灵活运行、聚焦目标”的基本原则,提出了“分析水体生态需水、确保水量平衡,控制水体污染源、确保清水入湖,强化水体自净、保障水质目标,优化工程措施、支撑水环境修复”的水系统构建与水质保持技术路线,形成了包括非常规水源补水、景观水体污染源控制、水体净化与水环境修复在内的工程技术集成体系。（7）该工程博士论文研究的多水源补水深度处理和景观水体循环净化技术已在天津生态城得到成功应用,通过工程的建设运行,形成天津生态城水环境系统工程建设技术指南,并被天津生态城管委会所采纳,为天津生态城2020年地表水环境质量达到地表IV类标准提供技术支持。
二、水电能源调度综合信息系统（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、水电能源调度综合信息系统（论文提纲范文）
（1）水力发电全过程虚拟仿真实验教学系统建设（论文提纲范文）
| 1 虚拟仿真实验教学系统建设理念与思路 |
| 2 虚拟仿真实验教学系统建设内容 |
| 2.1 水电能源科学方向 |
| 2.2 水资源水信息方向 |
| 3 虚拟仿真实验教学系统应用 |
| 4 虚拟仿真实验教学系统的特色与创新 |
| 5 结束语 |
（2）雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展及存在的问题 |
| 1.2.1 中长期水库调度 |
| 1.2.2 短期水库调度 |
| 1.2.3 多时间尺度耦合的水库调度 |
| 1.2.4 梯级水库群优化调度求解方法 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况及基本资料 |
| 2.1 雅砻江流域概况 |
| 2.2 水库电站基本资料 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 雅砻江下游梯级电站中长期发电优化调度研究 |
| 3.1 梯级水电站中长期优化调度模型的构建 |
| 3.1.1 长时间尺度多目标优化调度模型 |
| 3.1.2 中时间尺度发电优化调度模型 |
| 3.2 模型求解算法 |
| 3.2.1 权重法求解多目标模型 |
| 3.2.2 遗传算法 |
| 3.3 模型优化结果分析 |
| 3.3.1 长时间尺度优化调度结果分析 |
| 3.3.2 中时间尺度优化调度结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑滞时影响的梯级电站短期调峰优化调度研究 |
| 4.1 滞时影响 |
| 4.2 同步调峰策略 |
| 4.3 短时间尺度调峰优化调度模型的构建 |
| 4.3.1 电量效益最大模型 |
| 4.3.2 电网余荷波动最小模型 |
| 4.3.3 电量-调峰综合效益最大模型 |
| 4.4 模型优化结果分析 |
| 4.4.1 电量效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.4.2 调峰效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.4.3 电量-调峰综合效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 梯级水电站多时间尺度嵌套调度研究 |
| 5.1 多时间尺度嵌套耦合关系 |
| 5.1.1 上级模型对下级模型的逐级约束关系 |
| 5.1.2 下级模型对上级模型的逐级反馈关系 |
| 5.1.3 多时间尺度嵌套耦合调度的实现 |
| 5.2 多时间尺度嵌套耦合模型建模求解 |
| 5.2.1 基于TOPMODEL模型的径流模拟 |
| 5.2.2 发电优化调度模型及PID模型的构建 |
| 5.2.3 PID模型参数率定方法 |
| 5.3 多时间尺度嵌套耦合调度研究实例 |
| 5.3.1 TOPMODEL模型模拟结果分析 |
| 5.3.2 多时间尺度逐级约束调度 |
| 5.3.3 多时间尺度逐级反馈调度 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）水库群中长期发电调度优化方法研究（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 水库群优化调度研究现状与进展 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 水库中长期发电调度逐次两阶段高效优化方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水库发电优化调度模型及其动态规划求解 |
| 2.3 水库发电调度逐次两阶段高效优化方法 |
| 2.4 工程实例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水库长中短期嵌套预报发电调度耦合系统动力学建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水库长中短期嵌套预报调度模型 |
| 3.3 系统动力学反馈环节及其实现形式 |
| 3.4 水库长中短期嵌套预报调度耦合系统动力学模型 |
| 3.5 工程实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 梯级水库群中长期发电调度差分进化优化方法及其约束处理策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 差分进化算法概述 |
| 4.3 智能优化方法约束处理策略概述 |
| 4.4 梯级水库群中长期发电优化调度模型 |
| 4.5 基于分区参数自适应差分进化的梯级水库群发电优化调度 |
| 4.6 综合考虑等式、刚性和柔性约束的梯级水库群调度约束处理策略 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 梯级水库群供水-发电-环境多目标互馈关系梯度分析方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 供水-发电-环境多目标优化调度模型及其求解方法 |
| 5.3 多目标优化梯度分析法 |
| 5.4 工程实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 大规模混联水库群中长期发电调度松弛逐次逼近动态规划优化方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大规模混联水库群联合发电优化调度模型 |
| 6.3 逐次逼近动态规划优化方法 |
| 6.4 基于两阶段问题单调性的松弛逐次逼近动态规划 |
| 6.5 工程实例分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读博士学位期间科研项目及获得成果 |
| Ⅰ 基金项目 |
| Ⅱ 企业委托项目 |
| Ⅲ 发表学术论文 |
| Ⅳ 国家专利 |
（4）基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究（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 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 梯级水电站群优化调度模型计算现状综述及分析 |
| 1.3.1 梯级水电站群调度模型及算法演进历程 |
| 1.3.2 梯级水电站群优化调度模型计算存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 本文研究创新点 |
| 第2章 双层并行计算架构模式研究 |
| 2.1 双层并行计算方法研究 |
| 2.1.1 并行计算机内存结构 |
| 2.1.2 并行计算架构 |
| 2.1.3 并行计算实现方法及考虑因素 |
| 2.1.4 并行计算性能评价指标 |
| 2.1.5 双层并行计算架构 |
| 2.1.6 并行算法 |
| 2.2 优化算法并行化基础理论研究 |
| 2.2.1 传统优化算法并行化 |
| 2.2.2 智能优化算法及其并行化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水电站优化调度模型的双层并行算法 |
| 3.1 水电站发电量最大优化调度基本模型 |
| 3.2 基于混沌人工鱼群双层并行算法的水电站优化调度模型 |
| 3.2.1 混沌人工鱼群双层并行算法(CAFSDPA) |
| 3.2.2 基于CAFSDPA水电站发电优化调度模型的求解步骤 |
| 3.3 基于双层并行动态规划算法的水电站优化调度模型 |
| 3.3.1 动态规划算法的并行因素分析 |
| 3.3.2 模型双层并行计算流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于双层并行算法的水电站优化调度模型实证研究 |
| 4.1 基于CAFSDPA的水电站优化调度模型实证研究 |
| 4.1.1 相近算法计算结果比较 |
| 4.1.2 部分参数不同情况下CAFSDPA计算结果比较 |
| 4.2 基于双层并行动态规划算法的水电站实例论证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 梯级水电站群的双层并行算法研究 |
| 5.1 基于大系统分解协调的双层并行算法研究思路 |
| 5.2 梯级水电站群发电优化调度大系统分解协调模型 |
| 5.2.1 大系统分解协调 |
| 5.2.2 梯级水电站群发电优化调度基本模型 |
| 5.2.3 梯级水电站群发电优化调度分解协调模型 |
| 5.3 基于分解后水电站CAFSDPA的大系统分解协调模型 |
| 5.3.1 模型基本原理 |
| 5.3.2 模型计算步骤 |
| 5.4 基于分解后水电站多线程并行动态规划的双层并行算法研究 |
| 5.4.1 分解后水电站动态规划算法 |
| 5.4.2 模型计算可并行化分析 |
| 5.4.3 多线程技术并行计算 |
| 5.4.4 算法结合基本原理 |
| 5.4.5 模型计算步骤 |
| 5.5 基于分解后各水电站异时启动并行计算的双层并行算法研究 |
| 5.5.1 异时启动并行计算 |
| 5.5.2 并行策略的主要研究方向 |
| 5.5.3 梯级水电站群优化计算新型并行策略基本研究思路 |
| 5.5.4 梯级水电站群优化计算的新型并行策略 |
| 5.5.5 新型并行策略分析 |
| 5.5.6 基于分解后各水电站异时启动并行计算的双层并行算法 |
| 5.6 混联水电站群新型并行策略展望 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于双层并行算法的水电站群大系统分解协调模型实证研究 |
| 6.1 实例背景 |
| 6.2 基于分解后水电站CAFSDPA的分解协调模型实例验证 |
| 6.2.1 模型计算流程及问题论证方向 |
| 6.2.2 计算结果分析 |
| 6.3 基于分解后水电站多线程双层并行动态规划的分解协为模型实例验证 |
| 6.3.1 程序流程图 |
| 6.3.2 计算结果与分析 |
| 6.4 基于分解后水电站异时启动并行计算的大系统分解协调双层并行算法实例验证 |
| 6.4.1 基本模型建立 |
| 6.4.2 异时启动并行计算方法设计 |
| 6.4.3 实例计算结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）青海电网绿色低碳发展规划优化模型及管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力负荷预测研究 |
| 1.2.2 电力绿色发展研究 |
| 1.2.3 电力多能互补研究 |
| 1.2.4 电力综合评估研究 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要的创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 可持续发展理论 |
| 2.1.1 可持续发展内涵 |
| 2.1.2 可持续发展属性 |
| 2.2 绿色低碳发展理论 |
| 2.2.1 低碳经济内涵 |
| 2.2.2 低碳经济与可持续发展关系 |
| 2.2.3 电力绿色发展的要素及特征 |
| 2.3 电力负荷预测理论 |
| 2.3.1 电力负荷预测基本概念 |
| 2.3.2 经验与经典负荷预测方法 |
| 2.3.3 时序趋势外推负荷预测方法 |
| 2.3.4 回归模型负荷预测方法 |
| 2.4 电力系统规划理论 |
| 2.4.1 电力规划分类 |
| 2.4.2 电力规划流程 |
| 2.5 电力综合评估理论 |
| 2.5.1 评估基本内涵 |
| 2.5.2 评估主要分类 |
| 2.5.3 评估构成要素 |
| 2.5.4 基础评估方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 青海电网绿色发展现状分析 |
| 3.1 能源资源概况 |
| 3.1.1 煤炭资源 |
| 3.1.2 水力资源 |
| 3.1.3 风能资源 |
| 3.1.4 太阳能资源 |
| 3.2 电源建设概况 |
| 3.2.1 水电装机 |
| 3.2.2 火电装机 |
| 3.2.3 新能源装机 |
| 3.3 电网建设概况 |
| 3.4 青海电网绿色发展现状分析 |
| 3.4.1 新能源发电消纳分析 |
| 3.4.2 电网安全生产分析 |
| 3.4.3 绿色发展实现路径分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 青海电网绿色发展能源消费结构及用电量预测模型研究 |
| 4.1 能源消费结构预测模型构建 |
| 4.1.1 马尔可夫预测模型 |
| 4.1.2 状态转移概率矩阵 |
| 4.1.3 能源消费结构预测 |
| 4.2 用电量综合最优组合预测模型构建 |
| 4.2.1 预测误差指标 |
| 4.2.2 基础数据准备 |
| 4.2.3 单一模型预测分析 |
| 4.2.4 优选组合预测模型 |
| 4.2.5 综合最优组合模型构建及预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 青海电网绿色发展协同规划优化模型研究 |
| 5.1 电网与电源协同规划分析 |
| 5.2 电网与电源协同规划分层多目标模型 |
| 5.2.1 上层模型 |
| 5.2.2 下层模型 |
| 5.2.3 相关约束函数 |
| 5.2.4 模型构建及算法 |
| 5.2.5 相关算例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 青海电网绿色发展网源协同规划下的多能互补集成优化模型研究 |
| 6.1 多能互补技术指标 |
| 6.1.1 电力负荷指标 |
| 6.1.2 电力电量指标 |
| 6.1.3 发电特性指标 |
| 6.1.4 可靠性评估指标 |
| 6.1.5 购电量指标 |
| 6.2 能源开发及电网规划 |
| 6.2.1 光伏开发 |
| 6.2.2 风电开发 |
| 6.2.3 水电开发 |
| 6.2.4 电网规划 |
| 6.3 电力负荷及用电量需求分析 |
| 6.3.1 电力负荷特性分析 |
| 6.3.2 电力负荷及用电量需求 |
| 6.4 光伏发电及互补分析 |
| 6.4.1 海西州光伏发电分析 |
| 6.4.2 海南州光伏发电分析 |
| 6.4.3 青海电网光伏发电特性及互补分析 |
| 6.5 风力发电及互补分析 |
| 6.5.1 海西州风力发电分析 |
| 6.5.2 海南州风力发电分析 |
| 6.5.3 青海电网风力发电特性及互补分析 |
| 6.6 多能互补集成优化模型 |
| 6.6.1 风光自然互补特性分析 |
| 6.6.2 风光水火多能互补集成优化分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 青海电网绿色发展电网规划项目综合效益评估模型研究 |
| 7.1 电网规划项目综合效益评估指标体系构建 |
| 7.1.1 指标体系构建原则 |
| 7.1.2 综合效益评估指标体系构建 |
| 7.2 基于层次分析和熵权法的评估指标组合赋权模型 |
| 7.2.1 层次分析法 |
| 7.2.2 熵权法 |
| 7.2.3 组合权重确定 |
| 7.3 基于理想解法的电网规划项目综合效益评估模型 |
| 7.3.1 综合效益评估步骤 |
| 7.3.2 综合效益评估总体结构 |
| 7.4 相关算例分析 |
| 7.4.1 数据准备整理 |
| 7.4.2 指标权重计算 |
| 7.4.3 综合效益评估 |
| 7.4.4 评估结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 青海电网绿色发展管理对策及建议 |
| 8.1 电网绿色发展优化管理对策 |
| 8.1.1 加强电网与电源协同规划 |
| 8.1.2 加快推进智能电网建设 |
| 8.1.3 推进可再生能源电力配额制实施 |
| 8.1.4 常态开展电网运行风险评估 |
| 8.2 青海电网绿色发展管理建议 |
| 8.2.1 开展保障新能源并网安全研究 |
| 8.2.2 加强新能源电源发电预测研究 |
| 8.2.3 深化新能源优先接入技术研究 |
| 8.2.4 建立市场化新能源消纳保障机制 |
| 8.3 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）青藏高原地区重大水电工程的生态环境影响（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 国内外研究进展 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 第2章 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区概况与研究方法 |
| 2.1.1 研究区域概况 |
| 2.1.2 研究区域水电能源开发现状 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 景观格局指数 |
| 2.2.2 线性倾向估计模型 |
| 2.2.3 Mann-kendall突变检验模型 |
| 2.2.4 归一化植被指数 |
| 第3章 重大水电工程建设前后区域景观格局的变化 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 数据来源及处理 |
| 3.3 典型水电站建设前后雅鲁藏布江流域景观格局变化分析 |
| 3.4 典型水电站建设前后周边景观格局变化分析 |
| 3.4.1 直孔水电站 |
| 3.4.2 藏木水电站 |
| 3.4.3 老虎嘴水电站 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 重大水电工程对区域气候与植被生长的影响 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据来源及处理 |
| 4.3 重大水电工程对周边区域气温、降水的影响 |
| 4.3.1 重大水电工程周边区域气温、降水变化趋势分析 |
| 4.3.2 气温突变检验 |
| 4.3.3 降水突变检验 |
| 4.4 重大水电工程对周边区域植被的影响 |
| 4.4.1 重大水电工程建设前后周边区域植被变化趋势分析 |
| 4.4.2 高程变化对水电站上下游河岸植被的影响 |
| 4.4.3 气候要素变化对水电站上下游河岸植被的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡监测预警模型研究 |
| 1.2.2 滑坡位移监测数据处理方法研究 |
| 1.2.3 数据质量评价方法研究 |
| 1.2.4 滑坡监测预警系统研究 |
| 1.2.5 混合架构在监测预警领域中的应用研究 |
| 1.3 主要存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 滑坡监测预警方法研究 |
| 1.4.2 滑坡监测预警系统关键技术研究 |
| 1.4.3 基于WebGL技术的三维数字地球的研究 |
| 1.4.4 混合架构体系的滑坡监测预警系统研究 |
| 1.5 研究路线 |
| 1.6 本论文特色及创新点 |
| 1.7 完成的主要工作 |
| 第2章 基于变形演化过程的滑坡预警技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 滑坡变形演化过程的一般特征 |
| 2.3 基于变形过程的滑坡预警模型 |
| 2.4 滑坡变形演化阶段自动识别 |
| 2.4.1 改进切线角自动求解方法 |
| 2.4.1.1 改进切线角模型 |
| 2.4.1.2 离散小波变换提取曲线特征 |
| 2.4.2 常见监测曲线类型与识别 |
| 2.4.2.1 平稳型(T11) |
| 2.4.2.2 稳定型(T21) |
| 2.4.2.3 震荡型(T22) |
| 2.4.2.4 递增型(T31) |
| 2.4.2.5 指数型(T32) |
| 2.4.2.6 突变型(T33) |
| 2.5 多设备联动预警机制 |
| 2.5.1 监测设备分组 |
| 2.5.2 监测设备可靠度动态评价体系TRIP |
| 2.5.3 预警结论可信度 |
| 2.5.4 联动预警案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 滑坡监测数据自动处理方法 |
| 3.1 异常数据自动处理 |
| 3.1.1 监测数据过滤器 |
| 3.1.2 异常数据处理方法 |
| 3.1.2.1 粗差数据的处理 |
| 3.1.2.2 雨量监测数据常见问题 |
| 3.2 监测数据的拟合处理 |
| 3.2.1 移动平均法 |
| 3.2.2 最小二乘法 |
| 3.3 数据处理方法适用范围研究 |
| 3.3.1 数据消噪处理 |
| 3.3.2 仪器误差处理 |
| 3.3.3 滑坡失稳阶段的数据处理 |
| 3.4 监测数据等时间间隔处理 |
| 3.4.1 状态量数据 |
| 3.4.2 累积量数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 滑坡监测数据实时集成与共享技术 |
| 4.1 高可靠数据集成与共享技术 |
| 4.1.1 高级消息队列协议(AMQP) |
| 4.1.2 消息队列遥测传输(MQTT) |
| 4.1.3 高并发下的高可靠数据分发与共享 |
| 4.2 基于MQTT协议的多源异构监测数据实时集成技术 |
| 4.2.1 两种数据集成技术 |
| 4.2.1.1 基于ETL模式的批处理集成 |
| 4.2.1.2 基于MQTT协议的流处理集成 |
| 4.2.2 基于MQTT协议的数据集成体系 |
| 4.2.2.1 数据流模型 |
| 4.2.2.2 负载均衡中的会话保持 |
| 4.3 海量数据存取优化方案 |
| 4.3.1 分词技术 |
| 4.3.2 倒排索引 |
| 4.3.3 海量数据存取优化方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于策略的滑坡实时过程预警技术 |
| 5.1 基于策略的预警模型计算框架 |
| 5.1.1 预警计算流程 |
| 5.1.2 预警模型管理 |
| 5.1.3 通用模型计算框架研究 |
| 5.1.4 预警等级求解器的设计与实现 |
| 5.1.4.1 求解器计算流程 |
| 5.1.4.2 多线程预警技术 |
| 5.1.5 过程预警成果展示 |
| 5.2 预警的发布与解除 |
| 5.2.1 预警信息自动发布技术 |
| 5.2.2 预警信息发送规则 |
| 5.2.3 预警信息解除 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 滑坡综合数据一体化管理技术 |
| 6.1 滑坡空间数据集成体系研究 |
| 6.1.1 多源异构空间数据预处理 |
| 6.1.2 空间数据库的选择 |
| 6.1.3 空间数据服务平台 |
| 6.1.4 空间数据集成体系 |
| 6.2 基于WebGL技术的三维数字地球 |
| 6.2.1 WebGL技术 |
| 6.2.2 三维平台的选择 |
| 6.2.3 三维模型高精度集成技术 |
| 6.2.4 三维数字地球应用效果 |
| 6.3 基于国标的视频设备集成体系 |
| 6.3.1 数据传输协议 |
| 6.3.2 视频监控统一管理平台 |
| 6.3.2.1 平台架构设计 |
| 6.3.2.2 视频设备编码规则 |
| 6.3.2.3 统一视频平台的开发与应用 |
| 6.4 天-空-地一体化数据管理体系 |
| 6.4.1 空间数据 |
| 6.4.2 属性数据 |
| 6.4.3 非结构化数据 |
| 6.4.4 一体化数据管理平台 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于混合架构体系的滑坡实时监测预警系统 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 需求分析 |
| 7.3 系统功能架构设计 |
| 7.4 数据结构体系 |
| 7.5 云服务基础平台设计 |
| 7.5.1 SOA与 JWT |
| 7.5.2 系统架构 |
| 7.6 混合架构体系 |
| 7.6.1 B/S架构网页端 |
| 7.6.1.1 系统演示主界面 |
| 7.6.1.2 天-空-地一体化数据管理 |
| 7.6.1.3 监测数据分析 |
| 7.6.1.4 滑坡过程预警分析 |
| 7.6.2 C/S架构客户端 |
| 7.6.2.1 演示模式 |
| 7.6.2.2 空间数据管理 |
| 7.6.2.3 监测预警信息管理 |
| 7.6.2.4 后台服务监控 |
| 7.6.3 移动端App |
| 7.6.3.1 概述 |
| 7.6.3.2 功能架构设计 |
| 7.6.3.3 移动端开发相关技术 |
| 7.6.3.4 主要功能 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 系统应用案例 |
| 8.1 预警案例 |
| 8.2 预警流程时间因素分析 |
| 8.3 黑方台滑坡监测预警 |
| 8.3.1 概述 |
| 8.3.2 党川7号滑坡预警过程 |
| 8.4 兴义龙井村9组岩质滑坡监测预警 |
| 8.4.1 概述 |
| 8.4.2 监测点布置 |
| 8.4.3 系统应用 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
| A.1 全文公式索引 |
| A.2 全文图索引 |
| A.3 全文表索引 |
（8）基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目标 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三大尺度因子径流预报研究 |
| 1.2.2 因子相关性分析 |
| 1.2.3 传统统计预报模型 |
| 1.2.4 现代水文预报模型 |
| 1.2.5 研究进展的总结 |
| 1.3 本文研究介绍 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 径流预报技术的系统分析 |
| 2.1 来水丰枯的影响机理 |
| 2.1.1 热量与引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陆分布作用 |
| 2.2 来水预报基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遥相关性 |
| 2.2.4 结构特性 |
| 2.3 来水与极端来水预报的思路 |
| 2.3.1 预报因子基于空间尺度的分类 |
| 2.3.2 预报因子基于时间尺度的分类 |
| 2.3.3 预报值基于预报特征的分类 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域来水预报 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介绍 |
| 2.4.2 流域丰枯机理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 三大尺度因子与径流的统计分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.1.1 太阳黑子相对数 |
| 3.1.2 月球赤纬角 |
| 3.1.3 24节气阴历日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的发生与结束时间与流域来水丰枯的关系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值与流域来水丰枯的关系 |
| 3.3 流域尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.3.1 谚语机理分析 |
| 3.3.2 气象因子与来水属性级别统计分析 |
| 3.4 因子数值与流域来水统计分析方法 |
| 3.4.1 基础数据处理 |
| 3.4.2 相关性分析的方法 |
| 3.5 因子相关性分析结果 |
| 3.5.1 天文因子相关性分析 |
| 3.5.2 气象因子相关性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大气因子+气象因子相关性分析 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.6.1 因子相位与流域来水规律 |
| 3.6.2 因子数值与流域来水相关性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于智能学习的预报因子融合的径流预报 |
| 4.1 预报方法 |
| 4.1.1 神经网络 |
| 4.1.2 决策树和随机森林 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 数据处理的方法 |
| 4.2.1 预报因子的处理 |
| 4.2.2 预报值的处理 |
| 4.2.3 预报值的评判指标 |
| 4.2.4 模型和因子优选的TOPSIS-模糊综合评判法 |
| 4.3 建模预报 |
| 4.4 结果统计分析 |
| 4.4.1 流域水量回归预报结果分析 |
| 4.4.2 流域来水量7级分类预报结果分析 |
| 4.4.3 流域来水量3级分类预报结果分析 |
| 4.4.4 33个因子方案分析 |
| 4.4.5 预报结果的最优方案 |
| 4.4.6 最优方案的预报结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于相似性分析的预报因子融合的径流预报 |
| 5.1 相位对比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 预报结果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的计算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法计算权重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊综合评判法优选最优模型 |
| 5.2.5 预报模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法预报 |
| 5.3.1 因子组合分析 |
| 5.3.2 误差评定与优选判别 |
| 5.4 模糊推理法因子二次筛选 |
| 5.4.1 因子进出法寻优 |
| 5.4.2 因子进出法实例分析 |
| 5.5 模糊推理法预报结果 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于天文因子对比法的预报结果融合的径流预报 |
| 6.1 天文因子对比法机理分析 |
| 6.2 预报方法1-单一天文因子对比法 |
| 6.2.1 24节气阴历日期对比法 |
| 6.2.2 太阳黑子相对数对比法 |
| 6.2.3 月球赤纬角对比法 |
| 6.3 预报方法2-天文因子对比法预报结果的融合 |
| 6.3.1 天文因子预报结果的线性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子对比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量预报 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于点聚图法的预报结果融合的径流预报 |
| 7.1 点聚图法 |
| 7.1.1 点聚图的制作 |
| 7.1.2 预报方案 |
| 7.2 24节气阴历日期点聚图预报 |
| 7.2.1 极端来水年24节气阴历日期的聚类特性 |
| 7.2.2 24节气阴历日期聚类预报方法 |
| 7.2.3 24节气阴历日期聚类分析建模 |
| 7.2.4 基于聚类分析的来水预报 |
| 7.3 月球赤纬角和太阳黑子相对数点聚图预报 |
| 7.3.1 月球赤纬角聚类预报方法 |
| 7.3.2 太阳黑子相对数聚类预报方法 |
| 7.4 海洋大气因子与流域气象因子点聚图预报 |
| 7.5 多尺度因子点聚图预报结果融合 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 基于来水结构融合的极端径流预报 |
| 8.1 基本定义 |
| 8.2 预报方法 |
| 8.2.1 一般来水结构预报-多方法预报结果融合 |
| 8.2.2 极端来水结构预报 |
| 8.2.3 基于改进可公度网络结构的极值点结构预报 |
| 8.2.4 极端来水年预报 |
| 8.3 实例应用 |
| 8.3.1 一般来水结构分析 |
| 8.3.2 极端来水结构分析 |
| 8.3.3 极值点结构的确定及极端来水年预报分析 |
| 8.3.4 连续极端来水年预报分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 创新性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 科研及发表论文情况 |
| 致谢 |
（9）流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题背景与研究思路 |
| 1.3 流域水库群蓄滞洪区防洪调度综合研究综述 |
| 1.4 本文主要研究内容与框架 |
| 2 高效解算一维枝状河网模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高效解算一维枝状河网模型 |
| 2.3 算例验证与分析 |
| 2.4 实例计算与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水库库区洪水传播时间与库容变化规律研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 库区洪水传播变化规律 |
| 3.3 库容变化规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水库群联合防洪调度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究流域及其防洪调度目标 |
| 4.3 基于调度规则的水库群联合常规防洪调度 |
| 4.4 基于深度神经网络的水库群联合防洪调度 |
| 4.5 耦合河网模型的常规防洪调度模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 蓄滞洪区防洪调度研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 蓄滞洪区洪水演进精细化模拟模型 |
| 5.3 应急疏散避洪转移模型 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 流域综合防洪调度体系与信息化技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 流域综合防洪调度研究——以汉北河流域为例 |
| 6.3 流域防洪调度信息化技术研究与应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:攻读博士期间发表的学术论文 |
| 附录2:攻读博士期间完成和参与的主要科研项目 |
| 附录3:攻读博士期间与导师合作完成的发明专利 |
| 附录4:攻读博士期间获得的奖励 |
（10）天津生态城健康水环境系统构建工程技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水资源优化配置 |
| 1.2.2 水质模拟 |
| 1.2.3 湖泊水动力数值模拟 |
| 1.2.4 水质水量联合调控模型 |
| 1.3 生态城自然条件及水系概况 |
| 1.3.1 地理位置 |
| 1.3.2 水文气象 |
| 1.3.3 水资源分布情况 |
| 1.3.4 水体水系分布情况 |
| 1.4 研究目的、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目的和意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 生态城多水源补水与景观水体水量水质监测分析 |
| 2.1 生态城多水源补水水量概况 |
| 2.1.1 再生水 |
| 2.1.2 雨水 |
| 2.1.3 过境水 |
| 2.1.4 淡化海水 |
| 2.2 生态城多水源补水水质监测分析 |
| 2.2.1 试验材料与方法 |
| 2.2.2 再生水水源水质监测 |
| 2.2.3 过境水水质监测 |
| 2.2.4 雨水水质监测分析 |
| 2.3 生态城景观水体水量水质分析 |
| 2.3.1 研究范围 |
| 2.3.2 静湖 |
| 2.3.3 故道河 |
| 2.3.4 惠风溪 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 景观水体多水源补水数学模拟与净化技术研究及工程应用 |
| 3.1 多水源补水水动力-水质耦合模型建立及模拟 |
| 3.1.1 水动力模型 |
| 3.1.2 水质模型 |
| 3.1.3 模型耦合方式 |
| 3.1.4 模型建立及模拟结果 |
| 3.1.5 水质模型建立及模拟结果 |
| 3.2 多水源补水净化技术研究 |
| 3.2.1 一级B出水净化处理中试试验研究 |
| 3.2.2 过境水处理中试试验研究 |
| 3.2.3 普通补水净化处理技术选择 |
| 3.3 工程建设与运行情况 |
| 3.3.1 工程建设情况 |
| 3.3.2 工程运行情况 |
| 3.3.3 工程补水运行策略 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 景观水体循环净化方案模拟分析与工程应用 |
| 4.1 景观水体水动力循环技术研究 |
| 4.1.1 水环境数学模型 |
| 4.1.2 景观水体水动力循环模型构建 |
| 4.1.3 水动力循环联通工况设置 |
| 4.1.4 水动力循环联通方案模拟 |
| 4.1.5 水系水循环方案水质模拟分析 |
| 4.2 故道河旁路人工湿地净化技术研究 |
| 4.2.1 雨水径流处理工程模式 |
| 4.2.2 故道河河水净化工程模式 |
| 4.2.3 人工湿地旁路处理故道河水效果 |
| 4.3 生态护岸技术 |
| 4.3.1 生态护岸技术选择 |
| 4.3.2 生态护岸净化处理库周雨水径流效果 |
| 4.4 工程建设与运行情况 |
| 4.4.1 工程建设情况 |
| 4.4.2 工程运行情况 |
| 4.4.3 景观水体季节性运行模式初步建议 |
| 4.4.4 技术经济分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 天津生态城水环境系统构建工程技术集成 |
| 5.1 水环境系统整体构建工程技术方案 |
| 5.1.1 基本要求 |
| 5.1.2 总体设计 |
| 5.1.3 工程技术集成体系 |
| 5.1.4 水环境系统构建工程建设路径 |
| 5.2 非常规水源补水及其深度处理工程设施建设 |
| 5.2.1 水质适宜性分析 |
| 5.2.2 城镇污水处理厂尾水及微污染过境水深度净化 |
| 5.2.3 雨水景观环境利用工程技术选择 |
| 5.2.4 工程设施建设 |
| 5.3 景观水体污染源控制工程设施建设 |
| 5.3.1 城镇地表径流污染控制 |
| 5.3.2 库周线源污染控制 |
| 5.3.3 工程设施建设 |
| 5.4 景观水体连通与净化工程设施建设 |
| 5.4.1 工程建设基本思路 |
| 5.4.2 水系连通与水动力循环技术 |
| 5.4.3 故道河旁路人工湿地透析净化技术 |
| 5.5 水系统构建与水质保持技术路线选择 |
| 5.5.1 总体技术路线 |
| 5.5.2 景观水体污染源控制工程技术路线 |
| 5.5.3 景观水系连通与水体净化工程技术路线 |
| 5.5.4 景观水环境修复工程技术路线 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论和创新点 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、水电能源调度综合信息系统（论文参考文献）
- [1]水力发电全过程虚拟仿真实验教学系统建设[J]. 卢婧,杨峰. 实验科学与技术, 2021(04)
- [2]雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度[D]. 龚芝瑞. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]水库群中长期发电调度优化方法研究[D]. 何中政. 华中科技大学, 2020
- [4]基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究[D]. 吴昊. 华北电力大学(北京), 2020
- [5]青海电网绿色低碳发展规划优化模型及管理研究[D]. 杨兴. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]青藏高原地区重大水电工程的生态环境影响[D]. 刘云龙. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究[D]. 何朝阳. 成都理工大学, 2020(04)
- [8]基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究[D]. 雷冠军. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [9]流域水库群蓄滞洪区综合防洪调度研究与应用[D]. 卢程伟. 华中科技大学, 2019
- [10]天津生态城健康水环境系统构建工程技术研究及应用[D]. 刘振江. 天津大学, 2019