前言

1 我国水电发展概况及研究意义

1.1 我国水电发展概况

1.2 水电站群优化调度的意义

1.3 面临关键科学技术问题

2 梯级水电系统优化调度方法研究进展

2.1 总体概述

2.2 优化调度方法研究进展

2.3 并行计算在水资源管理领域的应用

3 Fork/Join 多核并行框架

3.1 Fork/Join 基本原理

3.2 Fork/Join实现方式

3.3 Fork/Join 软件安装

4 工程背景、模型描述及测试配置

4.2 模型描述

4.3 测试配置

4.4 小结

5 梯级水电站群优化调度并行自适应混合粒子群算法

5.1 基本粒子群算法

5.2 自适应混合粒子群算法

5.3 并行自适应混合粒子群算法.

5.4 应用实例

5.5 小结

6 梯级水电站群优化调度并行自适应混沌整体退火遗传算法

6.1 基本遗传算法

6.2 自适应混沌整体退火遗传算法

6.3 并行自适应混沌整体退火遗传算法

6.4 应用实例

6.5 小结

7 梯级水电站群优化调度并行混沌模拟退火差分进化算法

7.1 基本差分进化算法

7.2 混沌模拟退火差分进化算法

7.3 并行混沌模拟退火差分进化算法

7.4 应用实例

7.5 小结

8 梯级水电站群优化调度并行离散微分动态规划方法

8.1 动态规划方法

8.2 离散微分动态规划方法

8.3 并行离散微分动态规划方法

8.4 应用实例

8.5 小结

9 梯级水电站群优化调度并行随机动态规划方法

9.1 随机动态规划方法

9.2 并行随机动态规划方法

9.3 应用实例

9.4 小结

10 棉级水电站群优化调度并行机会约束动态规划方法

10.1 机会约束动态规划方法

10.2 并行机会约束动态规划方法.

10.3 应用实例

11 梯级水电站群长期发电优化调度应用系统

11.1 系统设计

11.2 系统实现方法

11.3 系统应用实例

12总结

附录AFork/Join 实例程序代码.

附录BFork/Join 阀值选取公式的改进建议

参考文献

2100433B