董旭龍，王二朋，馬保東，趙 爽

（1.河北張河灣蓄能發(fā)電有限責任公司，河北 石家莊 050300；2.三峽水利樞紐梯級調(diào)度中心，四川 成都 610042；3.河北天和咨詢有限公司，河北 石家莊 050000）

水庫優(yōu)化調(diào)度研究綜述

董旭龍1，王二朋2，馬保東1，趙 爽3

（1.河北張河灣蓄能發(fā)電有限責任公司，河北 石家莊 050300；2.三峽水利樞紐梯級調(diào)度中心，四川 成都 610042；3.河北天和咨詢有限公司，河北 石家莊 050000）

水庫優(yōu)化調(diào)度是一個涉及到很多方面的復雜的最優(yōu)控制問題。對水庫調(diào)度的研究無論在理論上還是實際生產(chǎn)中都具有很大的經(jīng)濟價值，各種新理論、新技術(shù)、新方法也正在運用到水庫調(diào)度中。目前學術(shù)界研究的熱點包括：大規(guī)模水電站水庫群的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題，綜合考慮多個部門的用水需求，構(gòu)建合理的數(shù)學模型對其進行數(shù)學描述，尋求在精度和速度上滿足需求的求解算法?？v觀水庫優(yōu)化調(diào)度發(fā)展的60多年歷史，調(diào)度理論、模型構(gòu)造以及方法求解上已經(jīng)有了長足的進展。同時還存在一些問題，其主要在于調(diào)度理論發(fā)展趨向與實際電站運行要求相背離。

優(yōu)化調(diào)度；動態(tài)規(guī)劃；智能算法；多目標

1 前言

隨著水庫大規(guī)模的興建，梯級水庫及水庫群逐漸形成，水資源短缺加劇使得傳統(tǒng)的常規(guī)調(diào)度越來越難以滿足人們的需求，水庫優(yōu)化調(diào)度可以充分利用水庫的調(diào)蓄作用，最大限度的提高用水效率和綜合經(jīng)濟效益是目前水利工作者研究的熱點課題。

水庫優(yōu)化調(diào)度主要有以下兩個問題需要解決：一是如何建立水庫優(yōu)化調(diào)度模型；二是探求該模型的最優(yōu)化求解方法。水庫調(diào)度的經(jīng)典優(yōu)化方法主要有動態(tài)規(guī)劃、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃和大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)方法等。近些年來，新的智能算法（如遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法和差分進化算法等）不斷涌現(xiàn)。水利工作者不斷將這些優(yōu)化方法引進到水庫調(diào)度領域，并取得豐富的成果。

2 傳統(tǒng)方法在水庫調(diào)度中的應用

水庫調(diào)度中的動態(tài)規(guī)劃法分為隨機性動態(tài)規(guī)劃方法和確定性動態(tài)規(guī)劃方法兩大類。隨機動態(tài)規(guī)劃模型能夠較好的反映實際的水文徑流序列，以年為周期進行優(yōu)化計算，可以求得穩(wěn)定的運行序列并據(jù)此繪出調(diào)度圖來指導水庫的日常運行，但當水庫數(shù)目較多時，計算工作量太大，產(chǎn)生無法避免的“維數(shù)災”問題，所以該方法常用于單庫優(yōu)化調(diào)度中；確定性動態(tài)規(guī)劃法的研究要晚于隨機性動態(tài)規(guī)劃法差不多10年，其計算工作量較小。Hall等首次將動態(tài)規(guī)劃方法應用到確定水庫最優(yōu)運行軌跡的推求中。Young在1967年用DP方法求解了在確定性來水條件下的水庫優(yōu)化調(diào)度問題，并據(jù)此繪制出水庫運行的調(diào)度線。1981年，Turgeon在考慮了防洪、上下游水力聯(lián)系等約束下，采用逐次逼近的動態(tài)規(guī)劃法解決了并聯(lián)水庫群水力發(fā)電系統(tǒng)短期優(yōu)化問題。胡名雨等也用變步長逐次逼近的動態(tài)優(yōu)化算法求解了三峽水庫短期優(yōu)化調(diào)度問題[1]。韋柳濤等提出了水電站短期優(yōu)化調(diào)度神經(jīng)網(wǎng)絡模型[2]。2009年，王亮在其碩士論文中將差分進化算法運用于梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度中[3]。專家學者做了許多有意義的嘗試，但在求解短期優(yōu)化調(diào)度問題時主要還存在以下問題：一是完全隨機生成的初始解，大多為不滿足約束的不可行解，致使進化緩慢。由于水庫優(yōu)化調(diào)度問題是一個多約束問題，比如水量平衡約束，保證出力約束等，目前大多數(shù)智能算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中形成初始種群時都是在以水位或庫容為決策變量的各個時段的可行空間范圍內(nèi)進行完全隨機生成，該種隨機生成方式得到的初始種群，約束滿足率較低，甚至得不到滿足約束條件的可行解，以致進化速度較慢，最終得不到理想的解；二是由于算法參數(shù)對智能算法的影響使得算法存在早熟和易收斂于局部極值問題，如何進行參數(shù)的優(yōu)選將影響算法的有效性；三是當水庫群數(shù)和時段數(shù)較多時，智能算法的搜索速度較慢，且易于陷入局部最優(yōu)。1985年，Yeh William W-G對水庫運行管理和水庫調(diào)度的經(jīng)典模型和計算方法進行了總結(jié)回顧。1990年，Kelman J等提出了一種抽樣隨機動態(tài)規(guī)劃方法（SSDP），并將其應用到水庫調(diào)度規(guī)則的制定中。

1992年，Simonovic S P回顧了先前的經(jīng)典水庫調(diào)度模型和優(yōu)化計算方法，分析了水庫優(yōu)化調(diào)度中理論研究與實際應用間的鴻溝，用實際例證說明了水庫優(yōu)化調(diào)度的可行性并能使水庫獲得更好的效益。1996年，Russell S O等針對水庫管理者對一些復雜的優(yōu)化模型感到困惑，不習慣將調(diào)度規(guī)則的優(yōu)化結(jié)果應用于實際中的問題，提出將模糊規(guī)劃引入到水庫調(diào)度規(guī)則的制定中，該方法簡單易懂并取得了較好的優(yōu)化效果，但會出現(xiàn)維數(shù)災問題。

19世紀80年代隨著國內(nèi)水庫的大量修建我國的水庫調(diào)度研究也迅速發(fā)展，與此同時，水庫調(diào)度研究對象已經(jīng)從過去的單一水電站擴展到梯級水電站優(yōu)化調(diào)度、水電站群優(yōu)化調(diào)度、跨流域補償調(diào)度甚至發(fā)展到跨電網(wǎng)水火聯(lián)合調(diào)度。1981年，張勇傳等在總結(jié)了先前水庫優(yōu)化調(diào)度進展的基礎上，以鳳灘、拓溪水電站為例初步嘗試研究了水電站水庫群優(yōu)化調(diào)度的理論和方法[4]。1982年，施熙燦等將在無水文預報條件下的水庫優(yōu)化調(diào)度歸結(jié)為在隨機約束下的馬氏決策規(guī)劃，用罰函數(shù)法來考慮水電站發(fā)電保證率約束，以廣東楓樹壩、新豐江水電站為實例，得到了滿足發(fā)電保證率的最優(yōu)調(diào)度過程[5]。1986年，張玉新、馮尚友將多維決策的多目標動態(tài)規(guī)劃應用于丹江口水庫發(fā)電與供水兩目標的規(guī)劃研究中，得到了發(fā)電與供水的非劣解集，并對多目標條件下的保證率問題作了分析[6]。

董子敖的論著《水庫群調(diào)度與規(guī)劃的優(yōu)化理論和應用》一書反映了我國80年代水庫優(yōu)化調(diào)度的理論和應用研究水平。1997年，邱林、陳守煜建立了考慮預報誤差的水電站實時優(yōu)化調(diào)度模型，并采用隨機動態(tài)規(guī)劃與逐步優(yōu)化算法相結(jié)合的方法進行求解[7]。

進入21世紀，2000年，梅亞東針對在洪水期間存在河道洪水演進方程的影響，屬于有后效性的決策問題，提出采用多維動態(tài)規(guī)劃近似解法和有后效性動態(tài)規(guī)劃逐次逼近算法進行求解，實例表明這兩種方法均可行但后一種算法計算效率更快[8]。2001年，徐鼎家，張玉山將DDDP算法運用到混聯(lián)水庫水電站群的中長期優(yōu)化調(diào)度中，以達到降低維數(shù)，使得具有維數(shù)災的多維問題可以直接求解。2007年，梅亞東等為解決梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度時的維數(shù)災問題，提出先用粗粒度離散的DP法獲得初始可行解,然后用DDDP算法進行精細搜索的DP-DDDP算法，以黃河上游梯級水庫水電站群為例驗證了該方法的可行性和有效性。近些年，隨著水庫對生態(tài)環(huán)境的影響逐漸突出，國內(nèi)外研究者們開始對水庫的生態(tài)效益進行深入研究，越來越關(guān)注水庫調(diào)度的生態(tài)效應。

3 智能算法在水庫調(diào)度中的應用

水庫調(diào)度優(yōu)化問題是一個多約束，非凸，高維的優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃及其改進算法等隨著離散點的增多將產(chǎn)生維數(shù)災問題。隨著水電開發(fā)的加速，大規(guī)模梯級水庫和水電站群逐步形成，如何進行合理的優(yōu)化調(diào)度提高水資源的綜合效益是目前水庫調(diào)度研究領域的熱點話題。20世紀末至今，智能優(yōu)化算法不斷涌現(xiàn)，并被逐漸引入到水庫優(yōu)化調(diào)度領域，為解決大規(guī)模水庫群優(yōu)化調(diào)度問題提供了便捷，并取得了一些豐碩的成果。智能算法在水庫優(yōu)化調(diào)度領域取得的成果主要有：

（1）短期及廠內(nèi)優(yōu)化調(diào)度方面的應用主要有：1994年，郭尚來等將啟發(fā)式搜索算法應用到水電站廠內(nèi)負荷分配中。1999年，權(quán)先璋等將混沌優(yōu)化引入水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中，通過實例驗證得出該算法運行速度快、能得到與動態(tài)規(guī)劃方法相當?shù)慕Y(jié)果[9]。2001年，裴金勇等將改進的遺傳算法應用到水電廠發(fā)電機組的組合優(yōu)化問題中。2005年，陶春華、馬光文等為了提高優(yōu)化算法在求解廠內(nèi)負荷分配時的計算速度和求解精度，對模擬退火算法進行改進，編碼方式采用實數(shù)編碼，通過實例驗證表明改進的算法搜索效率高，計算精度高[10]。2009年，王亮在其碩士論文中將差分進化算法運用于梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度中。2010年，薛鵬等考慮水口水電站作為華東電網(wǎng)的主要調(diào)峰電站的特殊性，以該水電站機組運轉(zhuǎn)綜合特性曲線為基礎，以在一定負荷下耗流量最小為目標建立水口水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行模型，采用自適應遺傳模擬退火算法對模型進行求解，結(jié)果表明水口水電站的實時運行安全性得到提高且用水效率更高[11]。2012年，劉國帥等將差分進化算法應用到三峽電站的廠內(nèi)負荷分配中。紀昌明、謝維等將病毒進化粒子群算法應用到梯級水電站廠間負荷分配中，為解決梯級水電站高維提供了一種途徑。

（2）在單一水庫中長期優(yōu)化調(diào)度方面的應用主要有：1996年，馬光文等針對水庫優(yōu)化調(diào)度中各種線性和非線性約束，傳統(tǒng)求解方法在狀態(tài)點較多或離散精度較高時存在“維數(shù)災”問題，首次提出將浮點數(shù)編碼的遺傳算法應用于水庫優(yōu)化調(diào)度中，建立調(diào)度期內(nèi)最小出力約束下的發(fā)電量最大優(yōu)化調(diào)度模型，以發(fā)電流量為決策變量進行優(yōu)化調(diào)度得到了水庫的最優(yōu)調(diào)度過程，指出算法占有內(nèi)存少，搜索效率高，但在梯級水庫的應用有待進一步研究。1997年，Oliveira R等通過遺傳算法來制定水庫的調(diào)度規(guī)則，首先隨機生成調(diào)度線，其后根據(jù)徑流序列進行模擬計算其適應度，通過遺傳操作最后得到水庫的調(diào)度規(guī)則，以一個供水發(fā)電多用途水庫為例進行了實例研究，制定出該水庫較好的調(diào)度規(guī)則。2000年，Sharif Mohd、Wardlaw Robin將遺傳算法引入到一個綜合利用水庫系統(tǒng)的優(yōu)化中，將結(jié)果與DDDP法求解結(jié)果進行對比，結(jié)果表明遺傳算法可以得到與DDDP算法接近的優(yōu)化值，但遺傳算法的運算效率快，不存在維數(shù)災問題。2002年，馬光文等將豐枯分時上網(wǎng)電價考慮在綜合利用水庫水電站長期優(yōu)化調(diào)度的模型中，并將基于二進制編碼的遺傳算法應用于模型的求解中，實例研究表明該模型能夠較好的協(xié)調(diào)供水與發(fā)電的矛盾[12]。2004年，Srinivasa Raju. K、Nagesh Kumar.D將遺傳算法應用于灌溉計劃的制定中取得了與線性規(guī)劃方法相似的結(jié)果。2008年，涂啟玉、梅亞東將改進的遺傳算法（將模擬退火算法思想引入遺傳算法中）應用到溪洛渡水庫中長期優(yōu)化調(diào)度中。2009年，王文川等人將差分進化算法引入到水庫中長期優(yōu)化調(diào)度中，并對差分進化算法的控制參數(shù)進行了優(yōu)選。

（3）在梯級水庫及水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應用主要有：2005年，徐剛、馬光文將蟻群算法引入梯級水庫中長期優(yōu)化調(diào)度中，結(jié)果表明算法收斂速度快，計算精度高為梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度提供了一種思路[13]。2006年，武新宇、程春田等針對求解大型水電站群系統(tǒng)存在的“維數(shù)災”問題，提出采用兩階段粒子群算法進行求解，第一階段先采用粒子群算法進行以最小平均出力最大為目標的尋優(yōu)求解，第二階段將第一階段得到的初始可行解引入種群中進行優(yōu)化求解，以達到提高粒子群的質(zhì)量和求解效率的目的，建立了以在滿足最小出力條件下水電站群發(fā)電量最大為目標的水電站群優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型，對模型進行實例計算，結(jié)果表明，該算法能有效克服“維數(shù)災”問題得到符合實際要求的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果[14]。2007年，朱鳳霞、熊立華等將改進的微粒群算法應用到黃河上游梯級水電站的中長期優(yōu)化調(diào)度中，實例表明改進后的算法計算精度高。2008年，原文林、黃強等將改進的差分進化算法應用到梯級水庫的優(yōu)化調(diào)度中，改進后的算法能更好的處理水庫調(diào)度復雜、非線性的約束問題，為解決高維梯級水庫優(yōu)化調(diào)度問題提供了新的優(yōu)化方法。劉起方、馬光文等針對梯級水電站優(yōu)化時具有高維的復雜性，提出采用分形分割與混沌嵌套搜索算法進行梯級水電站的求解，實例驗證了算法的可行性和普適性[15]。2010年，陳立華、梅亞東等針對遺傳算法在梯級水庫群求解中易出現(xiàn)早熟收斂問題，提出采用并行遺傳算法進行求解，實例表明該算法可以提高搜索精度，部分的解決了早熟問題。

（4）在多目標水庫優(yōu)化問題的應用主要有：2003年，游進軍、紀昌明等以調(diào)度期內(nèi)水庫供水量最大和發(fā)電量最大建立水庫多目標優(yōu)化調(diào)度模型，將一種多目標遺傳算法應用到該模型的求解中，實例結(jié)果表明，該算法能夠一次得到多個近似非劣解[16]。2006年，M.Janga Reddy、D.Nagesh Kumar針對傳統(tǒng)算法在求解多目標水庫優(yōu)化調(diào)度問題時不能得到較好非劣解的問題，提出將多目標遺傳算法應用到水庫優(yōu)化調(diào)度中，以印度一個多用途利用水庫為例以灌溉缺水量最小和調(diào)度期發(fā)電量最大為目標建立多目標水庫優(yōu)化調(diào)度模型，結(jié)果表明多目標遺傳算法在現(xiàn)實的水庫調(diào)度中是可行的、有效的。2007年，Reddy M J等將多目標差分進化（MODE）算法應用到水庫優(yōu)化調(diào)度問題中，通過測試函數(shù)的優(yōu)化驗證了算法的可行性，以灌溉缺水量最小和發(fā)電量最大為目標，將防洪要求作為約束進行優(yōu)化調(diào)度，將結(jié)果與NSGA-II得到的結(jié)果進行對比，實例表明該算法在水庫多目標優(yōu)化調(diào)度中能取得比NSGA-II更好的非劣解前端。楊俊杰等將多目標粒子群算法（MOPSO）應用到三峽梯級電站的多目標優(yōu)化調(diào)度中。2008年，丁勝祥、董增川等將Pareto強度的多目標差分進化算法應用到供水水庫群的多目標優(yōu)化調(diào)度問題中[17]。2010年，覃暉、周建中等將一種改進的多目標差分進化算法應用到三峽梯級水電站的優(yōu)化調(diào)度中。周建中等建立了以梯級發(fā)電量最大和梯級保證出力最大為目標的多目標優(yōu)化調(diào)度模型，將混合蛙跳算法引入到粒子群算法中，提出一種混合粒子群算法并將其應用到三峽梯級水電站多目標優(yōu)化調(diào)度的求解中，得到了較多的非劣解集。2011年，盧有麟等建立了以發(fā)電量最大和生態(tài)缺水量最小為目標的梯級電站多目標生態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型，引入多目標混沌搜索策略用以加強差分進化算法的局部搜索能力，并將改進后的算法應用到三峽梯級樞紐多目標生態(tài)優(yōu)化調(diào)度中[18]。

（5）調(diào)度規(guī)則的優(yōu)化應用方面有：

國外學者研究有，1998年Fi-JohnChang、LiChen等將實數(shù)編碼的遺傳算法應用到具有規(guī)則控制洪水的單一水庫調(diào)度的優(yōu)化中；2000年，Ilichl通過對隨機生成徑流序列的模擬采用線性規(guī)劃對印尼某一水庫的調(diào)度規(guī)則進行了優(yōu)化；2003年，Li Chen建立了供水缺水量最小為目標的調(diào)度圖優(yōu)化模型，采用實數(shù)編碼的遺傳算法（RGA）對調(diào)度圖進行編碼，加入宏進化操作以增強算法的搜索能力避免早熟，以臺灣翡翠水庫為例進行了實例應用，結(jié)果表明基于實數(shù)編碼的遺傳算法在優(yōu)化調(diào)度線時是有效的；2005年，F(xiàn)i-John Chang等分別采用二進制編碼和實數(shù)編碼的兩種遺傳算法對某一綜合利用水庫調(diào)度圖進行優(yōu)化，結(jié)果表明兩種算法均能使調(diào)度圖得到優(yōu)化，但實數(shù)編碼的遺傳算法計算效率和精度要優(yōu)于二進制編碼；2006年，Jothiprakash.V、Ganesan Shanthi將遺傳算法應用于水庫調(diào)度圖的優(yōu)化中，以灌溉缺水量和各調(diào)度時段期末水位與蓄水要求差值最小為目標建立優(yōu)化調(diào)度模型，在可行空間隨機生成調(diào)度線，以印度Pechiparai水庫為例進行實例研究取得了良好的優(yōu)化效果。2007年，Li Chen等為解決多目標遺傳算法在優(yōu)化時的早熟收斂問題，加入一種新的宏觀進化操作，它可以增強遺傳算法的尋優(yōu)能力，將改進后的算法運用到臺灣一座綜合利用水庫的調(diào)度圖優(yōu)化中；2008年，Kim等采用時間序列模型生成徑流數(shù)據(jù)并使用多目標遺傳算法對調(diào)度圖進行優(yōu)化。

國內(nèi)學者研究成果主要有：1982年，譚維炎等考慮隨機徑流序列，采用隨機動態(tài)規(guī)劃方法對一個具有多年調(diào)節(jié)能力和若干個無調(diào)節(jié)能力的水電站群進行了聯(lián)合運行得到了最優(yōu)調(diào)度圖，優(yōu)化后的調(diào)度圖既能使年均發(fā)電量有所增加，也增加了水電站群的保證出力[19]。1993年，李智錄等將逐次計算方法應用到以灌溉為主的水庫群常規(guī)調(diào)度圖的優(yōu)化中，根據(jù)靈敏度分析結(jié)果，逐個對參數(shù)進行尋優(yōu)最終得到優(yōu)化的調(diào)度圖。2004年，張銘等利用逐次逼近動態(tài)規(guī)劃并融合具體實際需要建立數(shù)學調(diào)度圖優(yōu)化模型，優(yōu)化了隔河巖水庫的調(diào)度圖[20]；2005年，胡鐵松等對傳統(tǒng)方法在求解多目標水庫調(diào)度圖存在的主要問題進行了分析，并提出了基于GA的調(diào)度圖優(yōu)化模型，該模型直接以調(diào)度圖的基本調(diào)度線為決策變量，最后運用此模型優(yōu)化了單一水庫的供水調(diào)度圖；2006年，張雙虎、黃強等分別建立了以梯級水庫多年平均發(fā)電量最大為目標的水庫群優(yōu)化調(diào)度圖模型，將遺傳算法用于水電站調(diào)度圖的模擬計算中，以烏江梯級為例得出了每個電站的優(yōu)化調(diào)度圖[21]；

通過以上分析我們可以得出，隨著水庫規(guī)模逐漸由單一水庫轉(zhuǎn)向梯級水庫和大規(guī)模水電站水庫群，在求解水庫聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題時，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法如動態(tài)規(guī)劃、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、離散微分動態(tài)規(guī)劃等將不可避免的產(chǎn)生“維數(shù)災”問題，致使傳統(tǒng)算法在水電站水庫群的優(yōu)化中存在瓶頸。智能優(yōu)化算法的出現(xiàn)為求解大規(guī)模水電站水庫群優(yōu)化調(diào)度問題提供了可能，專家學者就此也做了許多有意義的嘗試，但在求解水庫優(yōu)化調(diào)度問題時主要還存在以下問題：一是完全隨機生成的初始解，大多為不滿足約束的不可行解，致使進化緩慢。由于水庫優(yōu)化調(diào)度問題是一個多約束問題，比如水量平衡約束，保證出力約束等，目前大多數(shù)智能算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中形成初始種群時都是在以水位或庫容為決策變量的各個時段的可行空間范圍內(nèi)進行完全隨機生成，該種隨機生成方式得到的初始種群，約束滿足率較低，甚至得不到滿足約束條件的可行解，以致進化速度較慢，最終得不到理想的解；二是由于算法參數(shù)對智能算法的影響使得算法存在早熟和易收斂于局部極值問題，如何進行參數(shù)的優(yōu)選將影響算法的有效性；三是當水庫群數(shù)和時段數(shù)較多時，智能算法的搜索速度較慢，且易于陷入局部最優(yōu)。

4 水庫調(diào)度中的主要問題

水庫優(yōu)化調(diào)度是一個復雜的多約束控制決策問題，對水庫優(yōu)化調(diào)度的研究在理論上和實際生產(chǎn)中都具有重大意義，水庫好的調(diào)度方案將產(chǎn)生較大的經(jīng)濟效益。雖然目前多種多樣的新理論、新方法被不斷的引入水庫優(yōu)化調(diào)度中，但實際水庫管理者在水庫管理運行時與理論研究相背離，使得很多好的調(diào)度方式難以應用于實際。其原因主要有：（1）由于水庫調(diào)度在實際操作中的復雜性，需要考慮多種因素，而現(xiàn)有的許多優(yōu)化調(diào)度模型為了能夠求解方便，不得不將復雜的模型進行簡化，使得優(yōu)化調(diào)度模型不能完全模擬水庫的實際運行狀況，致使優(yōu)化結(jié)果或多或少的偏離實際情況，因此，在實際調(diào)度中水庫管理人員更愿意按照自己的經(jīng)驗進行調(diào)度；（2）要想進行好的水庫優(yōu)化調(diào)度必須提高水文徑流的預報精度，然而在目前科學技術(shù)條件下是難以達到的。以發(fā)電為主的水庫為例，在汛期應該以高水位運行這樣有利于發(fā)電效益，但高水位增加了防洪的風險，而水利主管部門始終將水庫運行的安全放在第一位，在水文預報精度較低的情況下，外部不確定因素較大，決策者對優(yōu)化理論計算的方案自我主觀性把握不大，對水庫優(yōu)化調(diào)度研究成果的實施持謹慎態(tài)度，這多種原因都使得優(yōu)化模型計算的結(jié)果難以在實際應用中發(fā)揮作用；（3）目前大多數(shù)水庫都具有綜合利用屬性，而優(yōu)化調(diào)度模型往往追求某一個或兩個目標的效益最優(yōu)，可能忽視水庫其他的綜合利用效益，致使研究成果往往有較大局限性。

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1672-5387（2016）12-0088-05

10.13599/j.cnki.11-5130.2016.12.031

2016-08-29

董旭龍（1988-），男，助理工程師，從事水利水電工程及水工建筑物管理工作。