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面向生态的水库群调度——以汉江中下游流域为例 Article
王浩, 雷晓辉, 严登华, 王旭, 吴书悦, 尹正杰, 万文华
《工程(英文)》 2018年 第4卷 第5期 页码 627-634 doi: 10.1016/j.eng.2018.09.002
水库群的建设和调度改变了河流的自然流态,对河流生态系统造成了不利影响。本文提出了一种面向生态的水库群调度策略,将河流内不同生态功能所需的生态流量整合到水库群联合调度中,以实现生态流量需求和人类用水需求之间的均衡。该策略耦合了常规优化调度方案和一系列实时生态调度方案。在人类用水需求与生态流量需求冲突较小的时段,水库群调度在保障河流最小流量的前提下采用常规优化调度方案,最大限度地提高人类用水效益。在水库引发的水文改变对河流关键生态功能产生严重影响的时期,水库群调度采用实时生态调度方案,调整下泄流量,从而满足河流生态流量需求。该策略被应用于位于中国汉江中下游流域的一个大型水库群中。本文提出的面向生态的水库群调度策略丰富了考虑生态流量需求的水库群联合调度的理论应用。
陈厚群
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第6期 页码 44-53
简要概述了震区大坝,尤其是坝高超过100 m的4座大坝的震情;总结了此次破坏性地震中有关大坝安全的经验教训;对在我国强震区兴建高坝的有关大坝抗震安全的几个关键问题做了分析和探讨,并提出了相应的建议。
刘建中,刘国华
《中国工程科学》 2012年 第14卷 第4期 页码 45-48
论述了微地震监测结果在水库、矿山有害地震预报中的应用。笔者认为,把监测域扩大至微地震范围,可以扩大数据量,增大预报可靠性。实际微地震监测结果支持预报扩大,在技术发展的基础上,用以震报震理论,可以在水库、矿山有害地震预报上取得突破。
李砰,李愿军,杨美娥
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第6期 页码 14-20
中国长江三峡工程于2003年6月1日正式下闸蓄水,6月7日起突然在湖北省巴东县城北信陵镇沿江一线发生了2000多次密集的小震群,引起了大家的严重关切,在未来的几年内随着二期和三期工程的完工,水位将提高到
方强,王先甲,方德斌
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第4期 页码 55-59
试图用最优控制理论来描述水库调度的连续变化特性,建立了水库调度的最优控制模型,用最大值 原理给出了水库调度最优控制的必要条件,分析了不同条件和环境下水库调度最优控制策略和具体表示形式
钟登华,熊开智,成立芹
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第9期 页码 22-26
戴会超,李华,郑铁刚
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第9期 页码 21-28
基于国内外对全球温室气体排放监测研究的基础,总结并探讨了水库水域生态系统中温室气体排放通量常用测量分析技术的基本原理,对比分析了各种监测方法的适用性及优化措施,对我国形成系统的水库水域生态系统温室气体监测技术导则提供重要参考,为我国绿色水电和可持续发展水利水电建设提供重要的技术支撑。
刘丹雅,纪国强,安有贵
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第7期 页码 66-69
为全面提升三峡工程的综合利用效益,三峡水库蓄水以来对规划设计的水库调度方式进行了优化研究与实践。通过分析以寻求不断完善三峡水库综合利用调度方式的路径,力求实现三峡工程效益最优,成为环境友好且对社会公益性贡献突出的跨世纪宏伟工程。
张曙光,周曼
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第7期 页码 61-65
林剑艺,程春田,顾妍平,武新宇
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第10期 页码 80-82
提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数
基于犹豫模糊决策矩阵的犹豫模糊多准则共识群决策方法 Article
Jie DING, Ze-shui XU, Hu-chang LIAO
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第11期 页码 1679-1692 doi: 10.1631/FITEE.1601546
何平,管义军,张雄文,张群,周建华
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第3期 页码 44-50
从苏通大桥深水群桩基础结构方案出发,分析了冲刷及防护对大桥安全性的影响,进而从防护工程理念、结构设计与施工、防护效果监测等方面阐述了苏通大桥基础冲刷难题的解决方法
段海滨,王道波,于秀芬
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第2期 页码 98-102
蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式并 行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用在介绍基本蚁群 算法数学模型的基础上,列举了进入21世纪以来部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况,然后重点 从算法的模型改进、理论分析、并行实现、应用领域、硬件实现、智能融合等角度对蚁群算法在今后的研究方
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