| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第12-15页 |
| 图目录 | 第15-17页 |
| 表目录 | 第17-18页 |
| 主要符号表 | 第18-19页 |
| 1 绪论 | 第19-40页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第19-22页 |
| 1.1.1 我国水电发展现状 | 第19-21页 |
| 1.1.2 水电站群优化调度意义 | 第21-22页 |
| 1.2 梯级水电系统优化调度方法研究进展 | 第22-33页 |
| 1.2.1 总体概述 | 第22-23页 |
| 1.2.2 优化调度方法 | 第23-33页 |
| 1.3 并行计算在水资源管理领域的应用 | 第33-35页 |
| 1.4 面临关键科学技术问题 | 第35-37页 |
| 1.4.1 大规模梯级水电系统优化调度可建模问题 | 第35-36页 |
| 1.4.2 大规模梯级水电系统优化调度求解效率问题 | 第36页 |
| 1.4.3 响应极端干旱气候的梯级水电系统调度规则问题 | 第36-37页 |
| 1.5 本文主要研究内容及框架 | 第37-40页 |
| 2 工程背景及模型描述 | 第40-49页 |
| 2.1 工程背景 | 第40-44页 |
| 2.1.1 红水河梯级水电站群 | 第40-42页 |
| 2.1.2 澜沧江梯级水电站群 | 第42-44页 |
| 2.2 模型描述 | 第44-45页 |
| 2.3 目标函数 | 第45-46页 |
| 2.3.1 确定入流下发电量最大 | 第45-46页 |
| 2.3.2 随机入流下发电量最大 | 第46页 |
| 2.4 约束条件 | 第46-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 3 梯级水电站群优化调度自适应混合智能算法 | 第49-71页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 自适应混合粒子群进化算法 | 第50-57页 |
| 3.2.1 基本粒子群算法 | 第50-53页 |
| 3.2.2 混沌算法生成初始种群 | 第53-54页 |
| 3.2.3 粒子自适应及进化 | 第54-55页 |
| 3.2.4 贪心随机搜索策略 | 第55页 |
| 3.2.5 求解流程 | 第55-57页 |
| 3.3 自适应混沌整体退火遗传算法 | 第57-62页 |
| 3.3.1 基本遗传算法 | 第57-60页 |
| 3.3.2 混沌算法生成初始种群 | 第60页 |
| 3.3.3 整体退火选择 | 第60-61页 |
| 3.3.4 参数自适应 | 第61页 |
| 3.3.5 求解流程 | 第61-62页 |
| 3.4 应用实例 | 第62-70页 |
| 3.4.1 计算条件 | 第63-65页 |
| 3.4.2 参数设置 | 第65页 |
| 3.4.3 计算结果 | 第65-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 4 梯级水电站群优化调度并行动态规划方法 | 第71-108页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 经典动态规划串行方法原理 | 第72-81页 |
| 4.2.1 离散微分动态规划(DDDP) | 第72-75页 |
| 4.2.2 随机动态规划(SDP) | 第75-81页 |
| 4.3 经典动态规划并行性分析 | 第81-84页 |
| 4.3.1 DDDP并行性 | 第81-83页 |
| 4.3.2 SDP并行性 | 第83-84页 |
| 4.4 Fork/Join并行框架 | 第84-85页 |
| 4.5 并行离散微分动态规划(PDDDP) | 第85-87页 |
| 4.6 并行随机动态规划(PSDP) | 第87-89页 |
| 4.7 时间复杂度分析 | 第89页 |
| 4.8 应用实例 | 第89-106页 |
| 4.8.1 PDDDP计算条件及参数 | 第90-92页 |
| 4.8.2 PSDP计算条件及参数 | 第92-94页 |
| 4.8.3 PDDDP计算结果 | 第94-98页 |
| 4.8.4 PSDP计算结果 | 第98-102页 |
| 4.8.5 并行结果分析 | 第102-103页 |
| 4.8.6 Fork/Join阈值分析 | 第103-106页 |
| 4.9 本章小结 | 第106-108页 |
| 5 响应极端干旱的梯级水电调度并行机会约束动态规划方法 | 第108-124页 |
| 5.1 引言 | 第108-109页 |
| 5.2 响应极端干旱气候的机会约束动态规划(CCDP)模型 | 第109-111页 |
| 5.3 乘子和惩罚系数更新策略 | 第111页 |
| 5.4 调度规则优选准则 | 第111-112页 |
| 5.5 CCDP并行设计 | 第112-115页 |
| 5.5.1 CCDP并行性 | 第112-113页 |
| 5.5.2 并行机会约束动态规划(PCCDP)求解流程 | 第113-115页 |
| 5.6 应用实例 | 第115-123页 |
| 5.6.1 计算条件及参数 | 第115页 |
| 5.6.2 CCDP计算结果 | 第115-120页 |
| 5.6.3 PCCDP并行结果 | 第120-123页 |
| 5.7 本章小结 | 第123-124页 |
| 6 结论与展望 | 第124-128页 |
| 6.1 结论 | 第124-125页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第125-126页 |
| 6.3 展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-141页 |
| 附录A Fork/Join应用程序实例 | 第141-146页 |
| 附录B 小湾和糯扎渡离散流量区间及出现概率 | 第146-148页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第148-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 作者简介 | 第151页 |
