本文關鍵詞： 流域徑流模擬 水資源配置 不確定性 最大熵 Copula函數 貝葉斯網絡 模糊(條件)風險價值　出處：《華北電力大學(北京)》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：水資源系統(tǒng)受社會、經濟和環(huán)境等多種因素影響,呈現(xiàn)出不確定性和復雜性�，F(xiàn)有水文模擬方法難以對水文變量間的不確定性及非線性關系進行準確量化,同時傳統(tǒng)的水資源優(yōu)化模型在處理多重不確定性和非線性互動性相關問題方面也存在較大局限。論文從“水文隨機模擬-不確定性水資源優(yōu)化-風險分析”的思路出發(fā),改進Copula函數邊緣分布的生成方法,開發(fā)了最大熵-Copula方法并進一步模擬香溪河流域的徑流量。方法克服了傳統(tǒng)的Copula函數邊緣分布需要進行線型假設的局限。在此基礎上,論文開發(fā)了一種能夠直接反映變量間互動相關關系的最大熵-Copula-貝葉斯網絡方法,應用于開都河流域的徑流量模擬。為有效解決不確定性條件下的水資源管理與風險分析問題,量化水資源優(yōu)化配置模型中隨機參數的互動相關特征,論文將Copula函數引入聯(lián)合機會約束規(guī)劃,有效表征和處理了約束中的隨機不確定性和非線性互動性,改進了傳統(tǒng)的聯(lián)合機會約束僅能反映隨機參數線性相關關系的局限性,拓展了Copula函數在水資源系統(tǒng)不確定性分析中的應用范圍。水資源管理方案的制定受決策者主觀影響明顯,為有效解決含有模糊區(qū)間雙重不確定性和隨機不確定性的水資源系統(tǒng)風險分析問題,論文引入模糊(條件)風險價值理論,開發(fā)了基于模糊(條件)風險價值的不確定性水資源優(yōu)化配置模型,實現(xiàn)了系統(tǒng)滿意度、約束可信度和風險置信水平的平衡,拓展了不確定性條件下的水資源系統(tǒng)管理和風險分析方法。論文主要研究內容及創(chuàng)新成果如下：(1)提出了最大熵-Copula方法并應用于香溪河流域的月徑流量模擬,分析不同的邊緣分布對流域徑流量模擬結果的影響。結果表明,最大熵-Copula方法能夠較好的擬合月徑流量的概率分布,有效捕捉月徑流量間的相關關系。香溪河流域相鄰月徑流量間存在上尾相關性,體現(xiàn)了月徑流量在極大值情況下的互動關系。比較最大熵-Copula方法與基于P-Ⅲ型分布的Copula方法,不同的邊緣分布生成手段對徑流量模擬結果影響較大。最大熵-Copula方法能夠更好的體現(xiàn)月徑流量的統(tǒng)計特征,且無需進行線型假設,與基于P-Ⅲ型分布的Copula方法相比,得到的香溪河流域徑流量模擬值更為準確。(2)提出了最大熵-Copula-貝葉斯網絡方法,應用于開都河流域的月徑流量模擬。將最大熵-Copula方法引入貝葉斯網絡,能夠直接生成水文變量的概率分布、聯(lián)合分布和條件分布�；谧畲箪�-Copula方法的優(yōu)勢,將先驗信息有效的反映在水文隨機模擬過程中。與最大熵-Copula方法對比,流域徑流量模擬結果更加準確,徑流量偏差得到了有效控制。(3)開發(fā)了基于Copula的不確定性水資源優(yōu)化配置模型。將Copula引入到兩階段聯(lián)合概率約束規(guī)劃模型中以反映概率約束間的互動效應,實現(xiàn)水資源系統(tǒng)經濟效益最大化的同時有效的反映梯級水庫蓄水能力約束中隨機參數間的非線性互動關系。與傳統(tǒng)的兩階段聯(lián)合概率約束規(guī)劃相比,基于Copula的不確定性隨機規(guī)劃方法在解決含有聯(lián)合機會約束的不確定性水資源系統(tǒng)規(guī)劃問題時有更好的適用性。(4)開發(fā)了基于模糊(條件)風險價值的不確定性水資源優(yōu)化配置模型。模型綜合考慮了隨機不確定性和模糊區(qū)間雙重不確定性,運用風險價值和模糊條件風險價值對模糊條件下的缺水量損失風險進行控制,實現(xiàn)系統(tǒng)滿意度、約束可信度和追索行為的風險之間的平衡。同時,利用析因設計方法對約束可信度和風險置信水平的效應進行分析。對比基于模糊風險價值和基于模糊條件風險價值的兩階段隨機規(guī)劃模型,后者能夠提供更加嚴格的風險規(guī)避政策,更好的緩解水資源配置不平衡的現(xiàn)象。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TV213.4

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本文編號：1546883