导读:本文包含了预报优化调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:预报误差,并联水库群,预报调度,汛限水位
预报优化调度论文文献综述
周如瑞,卢迪[1]（2018）在《并联水库群联合防洪预报调度方式优化研究》一文中研究指出水库群联合防洪预报调度方式对流域及城市防洪、水资源合理优化配置有重要意义。水库群联合调度不仅要考虑各水库自身约束和预报,还需考虑水库补偿关系,已有试算法经验性强、难以获得全局最优解。文章将优化技术与规划防洪预报调度相融合,提出考虑预报误差的预报调度规则的一般形式和求解思路,建立库群优化调度模型,优化求解各水库的防洪预报调度规则和汛限水位动态控制上限。以清河、柴河水库群为例进行研究,结果表明:联合防洪预报调度相比单库防洪预报调度,清河水库和柴河水库的汛限水位分别可多抬高0.4 m和0.3m,最大可使汛期多蓄水0.62亿m~3。研究结果可为水库群防洪预报调度提供参考和理论依据。(本文来源于《水力发电学报》期刊2018年09期）
崔喜艳[2]（2017）在《考虑径流预报不确定性的叁峡水库非汛期优化调度研究》一文中研究指出可靠入库径流预报信息是支撑水库科学制定长期调度决策的基础。然而径流预报模型预见期有限及径流预报存在不确定性问题。定量描述径流预报的不确定性,分析径流预报不确定性和误差对水库调度决策的影响是提出更完善、实用可靠的调度策略的基础。本文围绕径流预报不确定性条件下的水库优化调度开展研究,分析径流预报不确定性来源和相关性,提出预报不确定性随机模拟方法;构建水库多目标优化调度模型,提出求解思路;求解得到预报不确定性条件下的优化调度方案群,分析预报不确定性及误差对水库调度决策的影响,提出水库优化调度策略。论文主要研究内容如下:第一,系统总结了抑制叁峡水库近坝支流水华的调度策略研究成果,确定了抑制近坝支流水华调度准则,即在满足下游生态需水及航运等要求的最小下泄流量条件下,尽可能利用来水提升水位实现蓄放式调度。第二,分析了突变后月径流序列特性,基于人工神经网络提出了叁峡水库非汛期中后期月径流预报模型,滚动作业预报并分析了预报相对误差序列间相关性,提出了基于Copula函数的径流不确定性随机模拟方法。结果表明:以前连续4个月月径流数据作为输入的月径流预报模型,预报效果较好,可用于作业预报;四元t-Copula函数能较好描述变量间相关结构,模拟序列在相关程度、总体分布特征和误差具体分布方面与原始序列保持较好,可用来描述入库径流不确定性。第叁,基于确定的抑制水华调度准则,综合考虑水库水量平衡、库水位、泄流量及电站出力等约束,构建了旬时间尺度的以发电量最大和抑制水华为目标的叁峡水库非汛期中后期多目标优化调度模型,并提出了遗传算法和Pareto优选结合的模型求解方法。第四,选取典型枯水、平水、丰水情景,利用构建的径流预报不确定性随机模拟模型模拟了典型情景下的非汛期中后期月径流过程,以此作为优化调度模型输入,求解得出了所有可能来流的优化调度方案,并根据划分的预报来流等级进行分类,分析了径流预报不确定性和误差对水库调度决策的影响,提出了叁峡水库非汛期调度策略。即在满足下游生态需水和通航要求的条件下,建议叁峡水库3月、5月10日至6月10日按旬尺度采取降水位运行,当3至6月来流总体预报误差且3、4月来流预报误差较大,即总体预报来流大于和接近于实际来流且3、4月预报来流较大时,4月按旬采取升水位运行,5月1日至5月10日按旬采取降水位运行;当3至6月来流总体预报误差较大且3、4月来流预报误差较小即总体预报来流大于和接近于实际来流且3、4月预报来流较小时,4月1日至4月20日、5月1日至5月10日按旬采取升水位运行,4月20日至4月30日按旬采取降水位运行;当3至6月来流总体预报误差较小即总体预报来流小于实际来流时,4月按旬采取降水位运行,5月1日至5月10日按旬采取升水位运行。预报来流误差较大时,对应预报来流较多,各旬库水位升降幅度较大。叁峡水库实际运行时可根据所属典型情境和作业预报来流大小对应本文典型情境及其预报来流等级,参考该等级库水位和泄流量平均值及总结的水位升降规律运行。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
韩广[3]（2017）在《考虑径流预报信息的水电站优化调度研究》一文中研究指出随着水电建设的快速发展,我国水电工程已经进入由建设到管理运行的关键转型期。如何在不改变水库工程规模的前提下提高水能资源利用率,对促进我国经济和社会的可持续发展有重要意义。由于水库调度决策主要取决于当前可用水量与未来可用水量,为此水利科学工作者致力于考虑径流预报信息的水电站优化调度研究。但由于径流预报的不确定性,导致研究成果在实际中应用较少。为此,本文基于美国全球预报系统(GFS)发布的降雨预报信息,研究桓仁水库中期径流预报。之后采用数学方法从经济学角度分析水电站两阶段发电量经济学特性。最后基于上述研究建立耦合短中期径流预报信息的水电站优化调度模型。主要研究成果如下:(1)针对桓仁流域汛期与非汛期径流特性,分别建立相应的径流预报模型。基于美国全球预报系统(GFS)发布的10d降雨预报信息,对入库径流进行预报。结果表明,5d径流预报结果相对较好,随着预见期的延长,径流预报的不确定性在不断增加。若要进一步提高中期径流预报的精度,关键是要提高中期数值降雨预报的精度。(2)针对以往水电站发电调度边际效益研究中将尾水位作为常量处理与实际调度不符的问题,研究了基于尾水位动态变化的水电站两阶段优化调度经济学特性,包括:影响因素、变化规律、单调性、凹凸性以及最优决策的制定。研究表明,当两阶段发电量存在竞争关系时,以两阶段总发电量最大为调度目标,存在最优决策图。最优决策图将水库面临状态划分为5个区域,并给出每个区域对应的最优决策。(3)通过分析调度图与水电站两阶段对冲规则各自特点,将两者耦合,进而将长系列统计信息与短中期径流预报信息相套接,建立耦合短中期径流预报信息的水电站优化调度模型。通过对桓仁水库发电调度过程模拟表明,该模型在不改变水库水位多年统计变化规律的同时,增加发电效益,减少弃水。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-06-30）
徐炜,彭勇[4]（2016）在《基于数值降雨预报信息的梯级水库群发电优化调度》一文中研究指出在水库群发电调度中,考虑预报信息的联合调度是提高水库群发电效益和稳定性的有效途径。然而降雨预报信息的不确定性将直接影响发电调度的效益。为此,本文首先将降雨量进行分级,给出各降雨量等级的实际降雨概率分布;然后将蓄水库容与径流相融合,并基于参数–模拟–优化模型(PSO)建立PSO-Hedging Rule Curves(PSO-HRCs)调度图。在此基础上,根据实时预报降雨信息,获得各频率条件下的降雨量、径流量和调度决策,同时评估各频率调度决策的弃水和蓄水风险和损失。本文以浑江梯级水库群为例,采用美国全球预报系统(GFS)发布的降雨信息开展研究,结果表明在实例水库采用70%~85%概率对应的调度决策具有较高的效益和稳定性。(本文来源于《水力发电学报》期刊2016年07期）
张小丽[5]（2016）在《水电站不同预见期径流预报及优化调度研究》一文中研究指出目前国家大力开展新能源和可再生能源建设,水电作为清洁能源具有得天独厚的建设优势。除建设新电站增加能源外,在不增加工程投资的情况下,对已建水电站利用径流预报信息进行科学的水电站调度提高水能资源利用率,也是增加能源的重要途径。至今,中、短期径流预报信息在水库防洪与发电调度中已发挥了重要价值,但尚需进一步研究应用长预见期信息提高发电效益。为此,本文以桓仁水电站为研究对象,研究了基于ECMWF集合降雨预报的中期径流预报、中期径流预报的不确定性量化、分解-合成模型实用性及汛期各时段余留期长期径流预报等问题,构建了耦合不同预见期径流预报信息的水电站优化调度模型。主要研究内容及成果有以下几个方面：(1)为了利用降雨产品弥补降雨径流预报所需实测信息的缺失和利用降雨预报产品延长其预见期,需要对两种产品进行适用性评价和可利用性分析。本文首先对3种降雨产品(GLDAS、TMPA、ERA-Interim)进行可替代性评价和适用性评价,并利用模糊优选模型进行降雨产品的选择；然后对ECMWF提供的集合降雨预报产品进行可利用性分析。结果表明,TMPA的水文模拟适用性较优,当实测降雨缺失时,可用于研究流域的水文模拟中,ERA-Interim的水文模拟适用性略差,GLDAS降雨产品因低估流域的实测降雨,不利于防洪安全调度,故不能作为该研究流域的降雨替代品；ECMWF的集合预报降雨平均值可用于径流预报中。(2)针对中期径流预报不确定性难以量化分解的问题,利用方差分析的方法构建不确定性分解框架。首先通过将3种数据驱动模型(ANN、ANFIS、SVM)和6种输入因子(入流(Q)、降雨(P)、相对湿度(H)、最低温度(Tmin)、最高温度(Tmax)和集合预报降雨(F))相互组合对桓仁水电站旬入流进行预报,然后利用方差分析(Analysis of variance,ANOVA)方法量化因子选择、模型选择和两者相互作用带来的不确定性。径流预报的结果表明,只使用入流(Q)、降雨(P)和预报降雨(F)等叁个因素作为输入时,数据驱动模型能获得较高的预报精度,不考虑其它叁个因素(湿度(H)、最低温度(Tmin)和最高温度(Tmax))并不会明显降低模型预报精度。不确定性分解的结果表明,因子选择是不确定性的最主要来源；模型选择对不确定性的贡献很少,且具有季节性；两者的相互作用对不确定性的贡献很大,并超过了模型选择。(3)针对分解-合成模型在使用中存在的信号分解及延拓方式问题,提出一种基于模拟试验和预报试验的实用性验证框架对其实用性进行验证。首先采用叁种信号分解方法(WA、EMD和SSA)和两种预报模型(ANN和ARMA)构建了六种分解-合成模型,然后通过设计模拟试验和预报试验研究它们的预报效果,以及延拓方式对基于WA和EMD两种合成模型的影响。结果表明,六种分解-合成模型的预报试验效果均不比相应的初始模型效果好,说明分解-合成模型在旬径流预报中的实用性不强；由于提前使用到未来数据的信息,六种分解-合成模型的模拟试验效果均好于初始模型；延拓方式对基于WA和EMD的分解-合成模型的结果有较大影响；若进一步研究数据延拓方式,或使用其它方式尽可能准确地获取未来时段的信息,则有望提高合成模型的实际预报效果。(4)为获取汛期余留期来水量信息,构建逐时更新的长期预报模型。首先将汛期(5-10月)按每5天一个时段进行时段划分,然后利用ANN模型和大气环流因子建立每个时段的汛期余留期长期径流预报模型,获得逐时段更新的汛期余留期来水量预报值。结果表明,汛期80%以上时段的变幅合格率和等级合格率均在80%以上,预报结果较好；所构建的长期径流预报模型能很好地考虑到气象因子对汛期各时段的汛期余留期径流量变化的影响,且易于实现,可操作性强,是汛期径流预报的一种有效方法；所得预报结果为调度模型的构建提供了所需的长期径流预报信息。(5)基于中期径流预报信息在典型水电站调度中应用的已有研究成果,进一步考虑长期径流预报信息的利用,构建了一种耦合不同预见期径流预报信息的水电站优化调度模型。首先分析“不同预见期径流预报信息”的可利用性,其包括10天中期径流预报信息的前5天和后5天以及后5天对应的汛期余留期的长期径流预报信息；然后利用贝叶斯理论将上述叁种预报信息进行耦合,建立叁种预见期径流预报信息相套接的贝叶斯随机动态规划模型(LMS-BSDP)；最后进行模拟检验。结果表明LMS-BSDP模型的发电效益优于只考虑前两种预报信息的TS-BSDP模型及其他验证模型。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-06-25）
鲍正风,王祥,舒卫民[6]（2015）在《基于短中期水文预报的叁峡水库优化调度运用》一文中研究指出准确、及时的水文预报是水库优化调度的基础和技术支撑,是科学化、精细化调度的保障。目前叁峡水库预报范围已覆盖长江上游流域78万km2,一周以内的短中期水文预报成果准确、可靠。总结了试验蓄水期以来叁峡水库基于短中期水文预报的各种优化调度实践,可为其他水库调度提供借鉴。(本文来源于《水电与新能源》期刊2015年12期）
李保健[7]（2015）在《水电站群中长期径流预报及发电优化调度的智能方法应用研究》一文中研究指出近些年来,我国的水电建设事业取得了突飞猛进的发展,形成了一批具有电站级数多、装机规模大等特点的梯级水电站群。大规模水电站群的不断投入运行,对水电系统运行管理问题构成了严峻挑战。预报和调度是水电系统运行管理中的两大核心问题,其中,及时可靠的径流预报信息是科学制定水电调度方案的重要依据,而合理的调度方案则是充分利用水能资源的重要保障。对于径流预报问题,模型参数率定效率及精度是评价模型性能的关键指标,也是当前研究径流预报所面临的难点；对于调度问题,随着梯级电站级数的不断增多,精细化调度对于梯级水电站群的意义越来越大,梯级间的水流滞时对中期发电调度的影响不容忽视。因此,研究如何提高径流预报精度和发电优化调度的求解效率以及合理评价因水流滞时产生的滞时电量问题,对于提升水电系统运行管理水平具有重要意义。本文以我国南方的水电站群为工程背景,针对中长期径流预报问题,深入研究了具有较高预报精度的人工智能技术建模方法：针对水电站群调度问题,研究了并行智能算法求解技术,同时研究了考虑水流滞时的水电系统中期发电优化调度问题。主要成果如下：(1)针对前馈神经网络在径流预报中常采用梯度下降的参数率定方法,存在计算耗时长和容易陷入局部最优等缺陷,建立了基于极端学习机算法(ELM)的小波神经网络(WNN-ELM)中长期径流预报模型。该模型结合小波分析强大的数学分析功能,首先利用atrous小波变换对原数据序列进行分解,然后将小波分解系数作为单隐层前馈神经网络模型(SLFNs)的输入,实际径流数据作为输出建立模型；同时充分利用ELM算法极快的学习速度和良好的泛化能力,将其应用于小波神经网络模型参数率定。以我国西南地区的漫湾和洪家渡两座水电站的月径流预报为例进行验证,并与SLFNs-ELM模型和支持向量机(SVM)进行比较,结果表明,SLFNs-ELM模型峰值预测精度略优于SVM,而WNN-ELM模型的预报精度明显优于SLFNs-ELM 和 SVM模型。(2)针对回声状态网络(ESN)在径流预报中因采用线性回归率定模型参数容易出现过拟合问题,建立了基于贝叶斯回声状态网络(BESN)的日径流预报模型。该模型将贝叶斯理论与ESN模型相结合,通过权重后验概率密度最大化而获得最优输出权重,提高了模型的泛化能力。通过安砂和新丰江两座水库日径流预测实例表明,BESN模型是一种有效、可行的预测方法,与传统BP神经网络和ESN模型对比,进一步表明BESN模型具有更好的预测精度。(3)针对差分演化算法(DE)求解水电站群优化调度问题时易陷入局部最优问题,同时为提高DE算法计算效率,建立了水电站群长期优化调度并行混合差分演化算法(PCSADE)。首先,结合混沌理论随机性和遍历性强等优点,利用tent映射生成DE算法的初始种群并实现对控制参数(缩放因子和交叉因子)进行动态调整；其次,利用模拟退火算法,依据Metropolis准则改进DE算法的局部搜索能力：最后,基于Fork/Join并行框架技术,实现了对改进算法(CSADE)的并行化计算,并测试了不同种群规模下PCSADE算法的性能。以红水河流域梯级水电站群长期优化调度为应用实例,表明所提混合算法CSADE具有较好的寻优能力,而所提出的并行混合算法PCSADE不仅能大幅度提高求解效率,而且提高了求解质量。(4)针对梯级电站因最上游和最下游距离较远而存在中期调度水流滞时问题,建立了考虑滞时电量的期末蓄能最大模型,并采用基于两阶段次梯度法乘子更新策略的拉格朗日松弛法进行模型求解。首先利用逐步优化算法求解发电量最大模型,以确定调度期内的系统出力过程；然后建立期末蓄能最大模型,根据系统负荷需求,利用拉格朗日松弛法进行模型求解,并在建立对偶问题的基础上,以逐次逼近算法求解对偶问题,以两阶段次梯度法进行乘子更新。以澜沧江中下游梯级水电站群中期优化调度为例,将所提模型与未考虑滞时电量的模型进行对比,结果表明,中期滞时电量对计算结果有一定影响,中期调度需充分考虑调度结果的后效性。最后对全文做了总结,并对有待深入研究的问题作出了展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-10-01）
油芳芳,彭勇,徐炜,卢迪[8]（2015）在《ECMWF降雨集合预报在水库优化调度中的应用研究》一文中研究指出为了充分考虑降雨预报的不确定性,本文建立了基于降雨集合预报的径流描述模型,并在满足保证出力条件下,建立以水库在调度期内总发电量最大为目标的随机动态规划模型。以桓仁水库以上流域为研究实例,应用欧洲天气预报中心(ECMWF)的降雨集合预报信息进行水库优化调度。结果显示应用降雨集合预报信息的调度可提高发电量4%以上,表明利用降雨集合预报信息进行水库优化调度,对水库实际运行有一定的指导意义。(本文来源于《水力发电学报》期刊2015年05期）
诸葛亦斯,温世亿,谭红武[9]（2014）在《梯级水库优化调度中入库径流预报效益研究》一文中研究指出建立基于入库径流预报的长短期耦合梯级水库电力优化调度模型,并以雅砻江锦屏一二级水电站为例,探讨了该电站入库径流量的预报效益。结果表明,利用所建模型准确地获取锦屏梯级电站发电效益、预见期、预报精度叁者间的量化关系,即预见期越长精度越高,梯级电站平均年发电量越高,据此提出锦屏梯级水库入库径流预报的要求是预见期不应低于5d,预报精度平均相对绝对误差应小于0.15。(本文来源于《南水北调与水利科技》期刊2014年06期）
韩义超,徐炜,张弛,彭勇,王本德[10]（2014）在《径流贝叶斯概率预报在水库发电优化调度中的应用》一文中研究指出为了充分考虑降雨、径流预报的不确定性和降低水库发电调度模型的复杂性,采用贝叶斯概率水文预报系统(BFS)耦合降雨预报的不确定性和径流预报模型本身的不确定性来定量描述径流预报的不确定性,发布径流确定性预报、概率预报和概率预报期望值;结合随机动态规划(SDP)模型和贝叶斯随机动态规划(BSDP)模型来制定发电调度图;以浑江桓仁水库流域为背景,采用美国国家天气局的全球预报系统(GFS)发布的10d降雨预报信息作为预报模型输入,模拟桓仁水库的发电调度过程。模拟结果表明基于径流贝叶斯概率预报的水库发电调度能有效提高水库的发电效益和保证率。(本文来源于《水利水电科技进展》期刊2014年04期）
预报优化调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
可靠入库径流预报信息是支撑水库科学制定长期调度决策的基础。然而径流预报模型预见期有限及径流预报存在不确定性问题。定量描述径流预报的不确定性,分析径流预报不确定性和误差对水库调度决策的影响是提出更完善、实用可靠的调度策略的基础。本文围绕径流预报不确定性条件下的水库优化调度开展研究,分析径流预报不确定性来源和相关性,提出预报不确定性随机模拟方法;构建水库多目标优化调度模型,提出求解思路;求解得到预报不确定性条件下的优化调度方案群,分析预报不确定性及误差对水库调度决策的影响,提出水库优化调度策略。论文主要研究内容如下:第一,系统总结了抑制叁峡水库近坝支流水华的调度策略研究成果,确定了抑制近坝支流水华调度准则,即在满足下游生态需水及航运等要求的最小下泄流量条件下,尽可能利用来水提升水位实现蓄放式调度。第二,分析了突变后月径流序列特性,基于人工神经网络提出了叁峡水库非汛期中后期月径流预报模型,滚动作业预报并分析了预报相对误差序列间相关性,提出了基于Copula函数的径流不确定性随机模拟方法。结果表明:以前连续4个月月径流数据作为输入的月径流预报模型,预报效果较好,可用于作业预报;四元t-Copula函数能较好描述变量间相关结构,模拟序列在相关程度、总体分布特征和误差具体分布方面与原始序列保持较好,可用来描述入库径流不确定性。第叁,基于确定的抑制水华调度准则,综合考虑水库水量平衡、库水位、泄流量及电站出力等约束,构建了旬时间尺度的以发电量最大和抑制水华为目标的叁峡水库非汛期中后期多目标优化调度模型,并提出了遗传算法和Pareto优选结合的模型求解方法。第四,选取典型枯水、平水、丰水情景,利用构建的径流预报不确定性随机模拟模型模拟了典型情景下的非汛期中后期月径流过程,以此作为优化调度模型输入,求解得出了所有可能来流的优化调度方案,并根据划分的预报来流等级进行分类,分析了径流预报不确定性和误差对水库调度决策的影响,提出了叁峡水库非汛期调度策略。即在满足下游生态需水和通航要求的条件下,建议叁峡水库3月、5月10日至6月10日按旬尺度采取降水位运行,当3至6月来流总体预报误差且3、4月来流预报误差较大,即总体预报来流大于和接近于实际来流且3、4月预报来流较大时,4月按旬采取升水位运行,5月1日至5月10日按旬采取降水位运行;当3至6月来流总体预报误差较大且3、4月来流预报误差较小即总体预报来流大于和接近于实际来流且3、4月预报来流较小时,4月1日至4月20日、5月1日至5月10日按旬采取升水位运行,4月20日至4月30日按旬采取降水位运行;当3至6月来流总体预报误差较小即总体预报来流小于实际来流时,4月按旬采取降水位运行,5月1日至5月10日按旬采取升水位运行。预报来流误差较大时,对应预报来流较多,各旬库水位升降幅度较大。叁峡水库实际运行时可根据所属典型情境和作业预报来流大小对应本文典型情境及其预报来流等级,参考该等级库水位和泄流量平均值及总结的水位升降规律运行。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
预报优化调度论文参考文献
[1].周如瑞,卢迪.并联水库群联合防洪预报调度方式优化研究[J].水力发电学报.2018
[2].崔喜艳.考虑径流预报不确定性的叁峡水库非汛期优化调度研究[D].天津大学.2017
[3].韩广.考虑径流预报信息的水电站优化调度研究[D].大连理工大学.2017
[4].徐炜,彭勇.基于数值降雨预报信息的梯级水库群发电优化调度[J].水力发电学报.2016
[5].张小丽.水电站不同预见期径流预报及优化调度研究[D].大连理工大学.2016
[6].鲍正风,王祥,舒卫民.基于短中期水文预报的叁峡水库优化调度运用[J].水电与新能源.2015
[7].李保健.水电站群中长期径流预报及发电优化调度的智能方法应用研究[D].大连理工大学.2015
[8].油芳芳,彭勇,徐炜,卢迪.ECMWF降雨集合预报在水库优化调度中的应用研究[J].水力发电学报.2015
[9].诸葛亦斯,温世亿,谭红武.梯级水库优化调度中入库径流预报效益研究[J].南水北调与水利科技.2014
[10].韩义超,徐炜,张弛,彭勇,王本德.径流贝叶斯概率预报在水库发电优化调度中的应用[J].水利水电科技进展.2014