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系統識別號 U0002-3001201911591100
中文論文名稱 運用非優勢排序遺傳演算法於水庫防洪操作與發電之規劃
英文論文名稱 Using NSGA-II for Reservoir Flood Operation and Hydropower Generation Planning
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Water Resources and Environmental Engineering
學年度 107
學期 1
出版年 108
研究生中文姓名 陳映安
研究生英文姓名 Ying-An Chen
學號 606480035
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2019-01-04
論文頁數 113頁
口試委員 指導教授-張麗秋
委員-張斐章
委員-蔡孝忠
中文關鍵字 遺傳演算法  水庫操作  發電  防洪  最佳化 
英文關鍵字 Genetic Algorithm  Reservoir Operation  Power generation  flood protection  optimization 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 台灣長期受到颱風侵擾,平均每年3至4場,雖為台灣最嚴重的天然災害之一,也是最重要水資源之一。由於台灣地形山高坡陡、河短流急,水資源保存不易,加上台灣相當缺乏天然能源,在現今綠能意識高漲的環境下,如何有效利用資源為相當重要的議題之一,本研究探討水庫於颱洪期間除考慮減洪與蓄水外,同時考慮水力發電量,使得水庫在颱洪期間可達減災、蓄水與產能之最大效益。
本研究主要目的為探討在颱洪期間水庫多目標之最佳操作策略,以最大發電量、最大洪峰消減率、最少操作次數等四項目標,透過非優勢排序遺傳演算法(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)搜尋最佳操作策略。本研究以翡翠水庫為例,並訂定四項目標函數與限制式進行最佳放流歷程搜尋,與原始操作進行比較,結果顯示NSGA-II搜尋解在不違反任何限制式下,在24場颱風場次之NSGA-II放流歷程與原始操作相比,比較四項目標皆優於原始操作;在洪水來臨前預先放水不但可提高發電營利,同時降低水位以容納洪峰來臨時大量的洪水使洪峰消減率提高;洪峰過後逐漸關閉閘門降低頻繁的操作次數,並使水位逐漸蓄回目標水位;因此,無論颱風大小場次,透過NSGA-II皆能有效地搜尋水庫最佳防洪操作策略,可在少量的操作次數下,同時滿足減洪、發電與蓄水之功能。
英文摘要 On average, three to four Typhoons make landfall in Taiwan annually, which usually couple with intensity rainfalls. It is one of the most serious natural disasters, but it is also one of the most important water resources. In Taiwan, because the steep mountainous landform makes most of the rainfall flow straight into the ocean within a few hours, the rivers cannot keep enough water for use as a stable source of water supply. Furthermore, due to the lack of natural energy and the raising awareness of green energy, the effective use of resources is one of the most important issues. This study explored the operation of reservoirs during typhoon periods, in addition to considering flood reduction and water storage, while considering the hydropower generation, so that the maximum benefit of disaster mitigation, water storage and energy generation can be achieved through the reservoir operation.
The main purpose of this study involves formulating the multi-objective reservoir operation with respect to four goals, maximum hydropower generation, maximum flood reduction rate, maximum water storage and minimum number of operations and using the non-dominant sorting genetic algorithm II (NSGA-II) as a searching engine. The proposed approach was applied to the Feitsui Reservoir for finding the optimal release as a case study. The hourly historical data sets of 24 typhoon events are investigated by the proposed method. The results demonstrated that that the proposed approach can perform much better than historical reservoir operations and effectively reduce downstream peak flood, store floodwaters for future use, generate energy, and gradually close the gate with the fewer number of operations after the flood peak. Therefore, regardless of the typhoon strength, the NSGA-II can effectively search for the optimal flood control operation strategy of the reservoir, and the four goals can be achieved.
論文目次 目錄

謝誌 I
中文摘要 III
Abstract V
目錄 VII
圖目錄 XI
表目錄 XV
第一章 前言 1
1.1 研究起源 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 3
第二章 文獻回顧 4
2.1 遺傳演算法發展與修正演算法之研究 4
2.2 遺傳演算法應用於水庫方面之研究 5
第三章 理論概述 8
3.1 遺傳演算法 8
3.2 遺傳演算法之基本架構與流程 8
3.3 遺傳演算法之基本元素 10
3.3.1 編碼與解碼: 10
3.3.2 設定初始群集: 10
3.3.3 目標函數與限制式: 11
3.3.4 適合度函數: 11
3.3.5 遺傳運算子: 11
3.3.6 停止原則: 12
3.4遺傳演算法之運算子 12
3.4.1 複製: 12
3.4.2 交配: 13
3.4.3 突變: 16
3.5 非優勢排序遺傳演算法 18
3.6 非優勢排序遺傳演算流程 19
3.6.1 快速非優勢排序: 21
3.6.2 擁擠距離比較: 22
第四章 研究案例 23
4.1 研究區域概述 23
4.1.1 翡翠水庫介紹 23
4.1.2翡翠電廠介紹 24
4.1.3 翡翠水庫防洪運轉操作規則 25
4.1.4 相關水利法規 25
4.2 颱風資料蒐集與分析 26
4.3 搜尋範圍設定 28
4.4 目標函數 30
4.5 限制式 32
4.6 放流量平衡式 39
4.7 各目標平均最佳解 40
4.8 NSGA-II之參數設定 41
第五章 結果與討論 42
5.1 柏拉圖鋒線 42
5.2 NSGA-II與原始操作比較結果 47
5.3 不同颱風強度比較結果 57
第六章 結論與建議 83
6.1 結論 83
6.2 建議 84
參考文獻 85
附錄 NSGA-II搜尋結果圖 90


圖目錄
圖 3 1遺傳演算法流程圖 9
圖 3 2二位元編碼 10
圖 3 3實數編碼 10
圖 3 4輪盤式選取法示意圖 12
圖 3 5單點交配示意圖 13
圖 3 6多點交配示意圖 14
圖 3 7單點突變示意圖 16
圖 3 8柏拉圖鋒線示意圖 18
圖 3 9NSGA-II流程圖 20
圖 3 10非優勢排序與擁擠距離比較示意圖 21
圖 3 11擁擠距離比較示意圖 22
圖 4 1翡翠水庫集水區與翡翠水庫示意圖 24
圖 4 2翡翠水庫起訖時間與三階段分區示意圖 26
圖 4 3原始操作 37
圖 4 4法規限制之NSGA-II操作 37
圖 4 5法規限制與第一階段限制之NSGA-II操作 37
圖 4 6法規限制與第一、三階段限制之NSGA-II操作 37
圖 5 1發電營利-操作次數 43
圖 5 2發電營利-洪峰消減 43
圖 5 3發電營利-目標水位差 43
圖 5 4洪峰消減-操作次數 43
圖 5 5洪峰消減-目標水位差 43
圖 5 6目標水位-操作次數 43
圖 5 7發電營利-操作次數 43
圖 5 8發電營利-洪峰消減 43
圖 5 9發電營利-目標水位差 43
圖 5 10洪峰消減-操作次數 43
圖 5 11洪峰消減-目標水位差 43
圖 5 12目標水位-操作次數 43
圖 5 13NSGA-II與原操作比較之結果 49
圖 5 14相同水位NSGA-II與原始操作發電營利比較圖 50
圖 5 15海燕颱風原始操作歷程圖 54
圖 5 16海燕NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 54
圖 5 17海燕NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 54
圖 5 18海燕NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 55
圖 5 19海燕NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 55
圖 5 20海燕NSGA-II各目標最佳化歷程圖 55
圖 5 21米雷颱風原始操作歷程圖 59
圖 5 22米雷NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 59
圖 5 23米雷NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 59
圖 5 24米雷NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 60
圖 5 25米雷NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 60
圖 5 26米雷NSGA-II各目標最佳化歷程圖 60
圖 5 27艾利颱風原始操作歷程圖 64
圖 5 28艾利NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 64
圖 5 29艾利NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 64
圖 5 30艾利NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 65
圖 5 31艾利NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 65
圖 5 32艾利NSGA-II各目標最佳化歷程圖 65
圖 5 33 科羅莎颱風原始操作歷程圖 69
圖 5 34科羅莎NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 69
圖 5 35科羅莎NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 69
圖 5 36科羅莎NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 70
圖 5 37科羅莎NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 70
圖 5 38科羅莎NSGA-II各目標最佳化歷程圖 70
圖 5 39象神颱風原始操作歷程圖 75
圖 5 40象神NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 75
圖 5 41象神NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 75
圖 5 42象神NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 76
圖 5 43象神NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 76
圖 5 44象神NSGA-II各目標最佳化歷程圖 76
圖 5 45辛樂克颱風原始操作歷程圖 80
圖 5 46辛樂克NSGA-II發電營利最佳化歷程圖 80
圖 5 47辛樂克NSGA-II洪峰消減率最佳化歷程圖 80
圖 5 48辛樂克NSGA-II最後水位最佳化歷程圖 81
圖 5 49辛樂克NSGA-II操作次數最佳化歷程圖 81
圖 5 50辛樂克NSGA-II各目標最佳化歷程圖 81


表目錄
表格 4 1颱風資料 27
表格 4 2艾利颱風原始操作與三種限制條件NSGA-II操作之目標比較 38
表格 4 2NSGA-II之參數設定 41
表格 5 1象神颱風柏拉圖鋒線 43
表格 5 2芭瑪颱風柏拉圖鋒線 43
表格 5 3NSGA-II與原操作之比較結果 47
表格 5 4 NSGA-II與原操作之比較結果(續1) 48
表格 5 5相同水位NSGA-II與原始操作發電營利比較表 50
表格 5 6颱風場次分類表 51
表格 5 7海燕颱風原始操作與NSGA-II各目標操作比較表 56
表格 5 8米雷颱風原始操作與NSGA-II各目標操作比較表 61
表格 5 9艾利颱風原始操作與NSGA-II各目標操作比較表 66
表格 5 10柯羅莎颱風原始操作與NSGA-II各目標操作比較表 71
表格 5 11象神颱風原始操作與NSGA-II各目標操作比較表 77
表格 5 12辛樂克颱風原始操作與NSGA-II操作各目標比較表 82

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