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STOCHASTIC OPTIMIZATION OF A HYDROELECTRIC RESERVOIR USING PIECEWISE POLYNOMIAL APPROXIMATIONS

机译:基于分段多项式逼近的水电储层随机优化

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摘要

We propose a method for optimizing a single hydro-electric reservoir using a piecewise polynomial approximation of the future value functions. Unlike previous methods based on splines, we avoid discretizing the inflow distribution. Instead, we carry out the expectation step of dynamic programming using an exact, easy-to-evaluate fonnula for the integral of a piecewise polynomial function. We then apply our method to solving a model which assumes a piecewise linear reward function of the energy produced, and takes into account the turbine head effects.
机译:我们提出了一种使用未来值函数的分段多项式逼近来优化单个水力发电库的方法。与以前的基于样条线的方法不同,我们避免离散化流入量分布。相反,我们使用精确的,易于评估的公式对分段多项式函数的积分进行动态编程的期望步骤。然后,我们将我们的方法应用于求解模型,该模型假设产生的能量具有分段线性奖励函数,并考虑了涡轮机头的影响。

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