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J-GLOBAL ID：202102275591735215   整理番号：21A2690877

下流環境流を考慮したXiluodu-Xiangjiabaカスケード貯水池システムのための最適モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of an Optimal Model for the Xiluodu-Xiangjiaba Cascade Reservoir System Considering the Downstream Environmental Flow

著者 (8件)： Dai Lingquan (College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China) ,  Dai Lingquan (China Three Gorges Corporation, Beijing 100038, China) ,  Dai Huichao (China Three Gorges Corporation, Beijing 100038, China) ,  Liu Haibo (China Yangtze Power Corporation, Yichang 443002, China) ,  Wang Yu (College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China) ,  Guo Jiali (College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China) ,  Cai Zhuosen (College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China) ,  Mi Chenxi (Helmholtz Centre for Environmental Research, Brueckstr 3a, D-39114 Magdeburg Germany)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 12  号： 3  ページ： 966  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Jinsha川の適切な環境流(AEF)に及ぼすXiluodu-Xiangjiabaカスケード貯水池システムの影響を探究するために,AEF変化の下流度を最小にしながら,発電を最大にする目的で多目的最適カスケード貯水池モデルを確立した。AEFは変動アプローチ(RVA)の範囲を用いて決定した。最適モデルを,INSGA2-DSと呼ばれるNSGA-IIの改良版を用いて解いた。典型的な正常および乾燥年における流入を最適化のために選択した。結果は,通常年において,発電の最大化を優先することによって,電力発生は,現在の通常の運転条件の下で,1.28%増加し,その中で,AEF変化の度合いが,13.86%増加するであろうことを示した。対照的に,生態学的保護が優先されるならば,AEF変化の程度は22.53%減少するが,発電は0.62%減少した。同様に,乾燥年において,発電は,経済利益を最大化するために,現在の通常の運転条件と比較して1.76%増加し,その場合,AEF変化の度合いは4.95%増加した。対照的に,AEF変化の程度は,もし目的がAEF最小化であるならば13.70%減少することができるが,発電は0.48%減少した。これらの研究結果は,Jinsha川に関するカスケード貯水池を含む生態学的運用計画の定式化のための有用な情報を提供した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *貯水池 ,  発電 ,  生態学 ,  定式化
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  運転条件 ,  運用計画 ,  NSGA-II , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Jinsha川の下流域 ,  生態学的操作 ,  多目的最適化 ,  最適モデル ,  INSGA2-DS

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

引用文献 (51件)：

• Zarei, A.; Mousavi, S.F.; Gordji, M.E.; Karami, H. Optimal Reservoir Operation Using Bat and Particle Swarm Algorithm and Game Theory Based on Optimal Water Allocation among Consumers. Water Resour. Manag. 2019, 33, 3071-3093.
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• Xu, B.; Ma, Y.F.; Zhong, P.A.; Yu, Z.B.; Zhang, J.Y.; Zhu, F.L. Bargaining Model of Synergistic Revenue Allocation for the Joint Operations of a Multi-Stakeholder Cascade Reservoir System. Water Resour. Manag. 2018, 32, 4625-4642.
• Feng, Z.K.; Niu, W.J.; Cheng, C.T. China’s large-scale hydropower system: Operation characteristics, modeling challenge and dimensionality reduction possibilities. Renew. Energy 2019, 136, 805-818.
• Zhou, Y.L.; Guo, S.L.; Chang, F.J.; Xu, C.Y. Boosting hydropower output of mega cascade reservoirs using an evolutionary algorithm with successive approximation. Appl. Energy 2018, 228, 1726-1739.

タイトルに関連する用語 (6件)： 下流 ,  環境 ,  カスケード ,  貯水池 ,  モデル ,  開発