A Novel Optimization framework for Reservoir Operation under Inflow Uncertainty: Integrating Ensemble Streamflow Forecasts with Robust Objectives
Deze studie stelt een nieuw optimalisatiekader voor dat de Karhunen–Loève-expansie integreert met robuuste multi-objective evolutionaire algoritmen om de onzekerheid van ensemble-afvoerprognoses effectief te integreren in het reservoirbeheer, waardoor Pareto-optimale strategieën worden gegenereerd die de verwachte waterkrachtvoordelen afwegen tegen de operationele risico's.