Stochastic optimal operation of reservoirs based on copula functions

　　径流不确定性的量化和处理一直是制约优化调度方法应用于实际调度的关键因素。随机动态规划（SDP）模型能通过状态转移概率显示地考虑径流不确定性，在水电站水库的中长期调度中应用较为广泛。但其状态转移概率主要通过以频率代替概率的经验估计方法获得，使得其计算精度完全依赖于实测径流样本量及样本的代表性或者是人工生成径流数据的可靠性，降低了随机优化调度的效益。为此，论文以Copula函数为理论基础，提出有限历史径流样本下状态转移概率的理论估计方法，并建立不同径流描述方式下的SDP模型，以研究不同径流描述方式和径流预报不确定性对于发电效益的影响规律。研究在二滩水电站的应用结果表明：1）径流不确定性的理论估计方法可避免径流样本代表性误差、节省数据存储空间、简化计算流程、降低由于引入其它径流随机模拟模型而带来的不确定性，从而提高水电站随机优化调度效益。2）当径流预报精度较高时，考虑径流预报信息及其不确定性能够提高发电调度的效益，且预报信息越可靠，调度效益提升越大；但是当径流预报精度很低时，考虑径流预报信息反而会误导调度决策，降低发电效益。