【摘 要】
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随着十三大水电基地的建成，中国已形成世界规模最大的互联水电系统，合理配置水资源，优化流域水电站群调度运行管理逐渐成为研究重点。然而，随着水电系统规模不断增大以及调度要求的日益复杂，水库优化调度问题的建模求解变得越来越困难，传统数学规划方法和启发式智能算法难以满足工程实际需求，亟需从改进创新算法与引入最新计算机技术两方面开展进一步研究。因此本文以金沙江下游-三峡梯级的溪洛渡、向家坝、三峡和葛洲坝四座梯级水电站为研究对象，将并行分布式计算技术与梯级水电站发电优化调度结合，提出适应单机多核环境的基于Fork/J
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随着十三大水电基地的建成，中国已形成世界规模最大的互联水电系统，合理配置水资源，优化流域水电站群调度运行管理逐渐成为研究重点。然而，随着水电系统规模不断增大以及调度要求的日益复杂，水库优化调度问题的建模求解变得越来越困难，传统数学规划方法和启发式智能算法难以满足工程实际需求，亟需从改进创新算法与引入最新计算机技术两方面开展进一步研究。因此本文以金沙江下游-三峡梯级的溪洛渡、向家坝、三峡和葛洲坝四座梯级水电站为研究对象，将并行分布式计算技术与梯级水电站发电优化调度结合，提出适应单机多核环境的基于Fork/Join框架的并行蚁群优化算法(FP-ACO)，进而提出基于Spark的分布式蚁群优化算法(SD-ACO)，并在此基础上开发设计了适用于分布式水资源管理系统的统一数据管理平台。本文工作内容以及相关创新性成果如下：
(1)针对梯级水电站优化调度计算耗时过长的问题，构建了以发电量最大化为目标的梯级水电站中长期发电优化调度模型，在分析并行计算技术和Fork/Join并行框架的基础上，以蚁群优化算法为例，提出了基于Fork/Join框架的并行蚁群优化算法(FP-ACO)。金沙江下游-三峡梯级四库实例研究结果表明，FP-ACO能充分利用并行计算机的计算资源，在提高优化结果质量的同时有效降低计算耗时,可为梯级水电站发电优化调度提供一种高效的算法支持。
(2)针对FP-ACO算法效率提升有限、单机内存不足现象，基于FP-ACO并行设计策略和Spark大数据计算框架，提出了一种分布式蚁群优化算法(SD-ACO)。四库实验结果表明：单机环境下，SD-ACO优化结果和计算耗时均优于FP-ACO；集群环境下，SD-ACO具备良好的并行加速比和扩展性，可充分应用集群存储和计算资源，进一步降低运行时长，提高系统响应和应用实时性，具备工程实际应用价值。
(3)针对传统水资源管理系统中模型算法与数据管理耦合度高、数据交互响应慢等问题，以数据库技术和Spring应用框架为技术依托，设计构建了一款REST架构统一数据管理平台。长江三峡梯调中心“金沙江下游-三峡梯级电站水资源管理决策支持系统”应用效果表明，该平台通过对海量异构水资源数据进行统一、规范、简易的数据管理，不仅降低了调度模型开发周期，而且有效提升了业务模型运行效率，为水资源管理系统提供了一种新的数据管理集成设计思路。
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