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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳世偉
研究生(外文):shih-wei chen
論文名稱:遺傳演算法運用在石門與翡翠水庫並聯系統操作規線之研究
論文名稱(外文):GA=based automation model for parallel operation on Shihmen Reservoir and Feitsui Reservoir system
指導教授:吳瑞賢吳瑞賢引用關係
指導教授(外文):Ray-Shina Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:營建管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:116
中文關鍵詞:石門水庫並聯系統翡翠水庫
外文關鍵詞:parallel systemfeitsuiShihmen
相關次數:
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本研究為克服傳統優化法所面臨且難以解決之維度障礙,選擇柔性計算中之遺傳演算法,進行不同轉折點數目進行之編碼組合、並探討不同權重比之目標函數以及旬最大缺水率之探討等敏感度分析,最後藉由2500年繁衍流量資料結合自動化模式,運用敏感度分析所得之結論,找出50組聯合運轉規線,將所得的規線圖形疊合在一起,找出一帶狀區間,藉由區間大小來判斷在某一時期規線研訂的重要性。經由本研究之探討所獲得之結果摘述如下:
1.運轉規線之轉折點數採用6點並加入平行條件所得之各項結果值與其他點數目任意組合皆相當接近,系統平均缺水量及系統發電量與兩水庫皆採6點之結果相差分別為0.63%與0.27%的量值,證實此種形式的編碼方式亦可反映水庫系統特性。
2.目標函數採用Fitness= W1‧1/SI+W2‧Power+W3‧(1-R),其中W1=1000,W2=1,W3=1000,(SI為缺水指數,Power為系統總發電量,R為旬最大缺水率 ) ,可獲得翡翠、石門水庫並聯系統之聯合規線在滿足在供水最佳情況下,亦不會造成缺水集中現象下,同時可使整個系統之總發電量為最大值之水庫操作原則。
3.在未來流量的不確定因素下,本研究根據50組繁衍流量進行各組水文資料下之最適規線,並取每一旬50組規線之中值,得到一中值規線,於不同分析年數的繁衍流量中,中值規線皆能得到不錯效益。
4.比較兩水庫既有規線與中值規線可發現,石門既有規線與中值規線差異不大,而翡翠則變化很大,主要原因兩水庫於規劃時皆以單一水庫操作,其中因為石門區域需水量很大,已造成石門幾乎無力參與聯合轉,使得共同供水區大多是由翡翠供應。
The purpose of this paper is to overcome computationally intractableness due to the curse of dimensionality for multiple reservoir operation problems in real world. GA-based automation model, which embeds Genetic Algorithm (GA) in simulation model, is chosen to discuss different coding and weight of fitness function by sensitivity analyses. Finally, 2500 years streamflow data, which is calculated by multisite streamflow generation model, is taken into GA-based automation model to get 50 sets of reservoir rule curves. All of the rule curves are stacked up to get the banded range. According to the banded range, the importance of rule curves in some time period is judged.
The study attains the following findings and conclusion:
1. When reservoir rule curves use 6 turning points, which reduces design variables from 10 to 7, the resulting optimal rule curves performs very close to those from other different coding. The difference of average shortage and the difference of the hydropower resulting from reducing design variables from 10 to 7 are only 0.63% and 0.27%, respectively. It is demonstrated that the simplified coding can reflect the feature of reservoir.
2. The objective function (i.e., Fitness = W1‧1/SI + W2‧Power + W3‧(1-R), where W1=1000,W2=1,W3=1000, SI=shortage index, Power=hydropower, R=percentage of maximum shortage ratio), derives a proper rule curves which can not only reduce the shortage amount and the duration for downstream demand but also enhance hydropower efficiency.
3. Under uncertain of future streamflow, the medium rule curves, which is obtained from rule curves resulting from 50 sets of generate streamflow data, attain better benefits in the duration of the analytic years.
4. It is found that comparing the present rule curves with medium rule curves, the present rule curves and the medium rule curves of Shihmen reservoir are close, but that of Feitsui reservoir are not. The reason is that these two reservoirs were planned for single-operation system in the initial stage. Therefore, in practice the side demand of Shihmen is relatively large that prohibits Shihmen reservoir to play an important role in the joint operation. The joint demand is almost solely supplied with Feitsui reservoir.
目錄
第一章 緒論1
1.1 研究動機1
1.2 研究目的2
1.3 研究流程3
1.4 本文架構4
第二章 文獻回顧5
2.1 模擬模式5
2.1.1系統模擬5
2.1.2定率與序率模擬6
2.1.3解析模擬6
2.2優選模式7
2.2.1線性規劃7
2.2.2動態規劃8
2.2.3非線性規劃9
2.2.4遺傳演算法9
2.2.5類神經網路10
第三章 水庫運轉系統模擬11
3.1 系統概述11
3.1.1淡水河流域概述11
3.1.2重要水工結構物14
3.1.3供水設備19
3.2 模擬模式20
3.2.1模式架構20
3.2.2模式基礎理論21
3.2.3模式之限制條件25
3.2.4水庫運轉規則27
3.2.5需水量估計29
3.2.6流量資料30
3.2.7水庫供水評估標準30
3.3 水庫聯合運轉不同放水策略情境模擬34
3.4 結果分析34
第四章 水庫規線研訂自動化分析39
4.1 概述39
4.2 遺傳演算法39
4.3 自動化分析模式建立44
4.3.1分析架構44
4.3.2設計變數之染色體編碼及解碼46
4.3.3自動化程序及GA參數50
4.4 敏感度分析結果探討51
4.4.1 目標函數權重探討51
4.4.2石門灌溉需水變化影響58
4.4.3運轉規線轉折點數目之探討64
4.4.4最大缺水率之探討72
第五章 入流量變化對聯合規線影響之探討79
5.1 概述79
5.2 河域多站流量繁衍80
5.2.1模式基礎理論80
5.2.2模式應用結果83
5.3 序率模擬分析85
5.4 結果分析86
第六章 結論與建議95
6.1 結論95
6.2 建議97
參考文獻98



圖目錄
圖1-1 本研究流程3
圖3-1 淡水河流域河系圖13
圖3-2 石門水庫斷面圖16
圖3-3 翡翠水庫斷面圖16
圖3-4水庫並聯系統示意20
圖3-5石門及翡翠水庫系統示意圖21
圖3-6 水位指標與相應之蓄水層定義示意圖22
圖3-7模擬核心之演算流程24
圖3-8 蓄水分層示意圖25
圖3-9石門電廠裝機容量特性曲線26
圖3-10翡翠電廠裝機容量特性曲線27
圖3-11 水庫庫容與供水量之關係圖33
圖3-12 情境一:以既有規線為放水策略37
圖3-13 情境二:翡翠水庫優先放水37
圖3-14 情境三:石門水庫優先放水38
圖3-15 情境四:不預先節水情況38
圖4-1 遺傳演算法之流程41
圖4-2 水庫分層區間示意圖45
圖4-3 自動化混合模式之概念流程45
圖4-4 設計變數之染色體編碼示意圖46
圖4-5 水庫規線變數編碼方法一示意圖47
圖4-6 水庫規線變數編碼方法二示意圖47
圖4-7 橫座標之比例轉換48
圖4-8 下限比例轉換示意圖49
圖 4-9 解析模擬與優化混合模式之演算流程圖51
圖4-10 規線轉折點點數說明:石門採9點-翡翠6點52
圖4-11 自動化規線:目標函數(僅考慮系統總發電量)55
圖4-12 自動化規線:目標函數(1‧1/SI+POWER)55
圖4-13 自動化規線:目標函數(100‧1/SI+POWER)56
圖4-14 自動化規線:目標函數(500‧1/SI+POWER)56
圖4-15 自動化規線:目標函數(1000‧1/SI+POWER)57
圖4-16 自動化規線:目標函數(僅考慮供水最佳)57
圖4-17 石門水庫灌溉需水量完全捨去(0)60
圖4-18 石門水庫灌溉需水量剩餘原來20%(0.2)60
圖4-19 石門水庫灌溉需水量剩餘原來40%(0.4)61
圖4-20 石門水庫灌溉需水量剩餘原來60%(0.6)61
圖4-21 石門水庫灌溉需水量剩餘原來80%(0.8)62
圖4-22 石門水庫原灌溉需水量(1.0)62
圖4-23 兩水庫規線轉折點皆為6點68
圖4-24 兩水庫規線轉折點皆為7點68
圖4-25 兩水庫規線轉折點皆為8點69
圖4-26 兩水庫規線轉折點皆為9點69
圖4-27 兩水庫規線轉折點翡翠採6點-石門7點70
圖4-28 兩水庫規線轉折點翡翠採6點-石門8點70
圖4-29 兩水庫規線轉折點翡翠採6點-石門9點71
圖4-30 兩水庫皆仿造原翡翠規線形狀編碼71
圖4-31 缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為0.074
圖4-32缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為0.274
圖4-33 缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為0.475
圖4-34 缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為0.675
圖4-35 缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為0.876
圖4-36缺水指數倒數與旬最大缺水率權重比為1.076
圖4-37 大漢溪旬紀錄流量統計特性78
圖4-39 北勢溪旬紀錄流量統計特性78
圖4-40 南勢溪旬紀錄流量統計特性78
圖5-1 旬流量平均值分佈圖81
圖5-2大漢溪記錄流量與繁衍流量平均值的分布84
圖5-3北勢溪記錄流量與繁衍流量平均值的分布84
圖5-4南勢溪記錄流量與繁衍流量平均值的分布84
圖5-5石門水庫50組規線統計結果之中值89
圖5-6翡翠水庫50組規線結果之中值89
圖5-7石門水庫50組下限分佈結果90
圖5-8石門水庫50組嚴重下限分佈結果90
圖5-9翡翠水庫50組下限分佈結果91
圖5-10翡翠水庫50組嚴重下限分佈結果91
圖5-11大漢溪2500年繁衍流量特性92
圖5-12北勢溪2500年繁衍流量特性92
圖5-13南勢溪2500年繁衍流量特性92
圖5-14 43年記錄流量之石門最適規線93
圖5-15 43年記錄流量之翡翠最適規線93
圖5-16 石門既有規線與中值規線之比較圖94
圖5-17 翡翠既有規線與中值規線之比較圖94




表目錄
表3-1 石門水庫一覽表17
表3-2 翡翠水庫一覽表18
表3-3 淡水河流域淨水廠供水區域19
表3-4石門電廠裝機容量特性26
表3-5 翡翠電廠裝機容量特性27
表3-6石門電廠發電合約量29
表3-7台北、石門及板新水廠於民國110需水量推估統計表29
表3-8 石門區各月份灌溉配水統計表31
表3-9 石門、翡翠水庫並聯系統聯合運轉之模擬成果36
表4-1 GA自動化之目標函數權重關係結果比較54
表4-2探討石門灌溉用水量改變之結果59
表4-3運轉規線轉折點數目之結果比較67
表4-4 權重比例與旬最大缺水率之關係73
表5-1 43年記錄流量最適規線與中值規線之結果比較表88
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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