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    適應不同氣候情境之流域多水庫多目標發電決策最佳化系統
    (2025) 曹顥瀚; Tsao, Hao-Han
    本文旨在開發一套流域多水庫多目標發電決策最佳化系統,以應對極端氣候下的挑戰。針對台灣大甲溪流域,該系統整合模糊類神經網路預測模型,來進行最上游德基水庫的入流量預測,並提出預測區間方法來量化預測的不確定性。藉由建立流域水庫間的逕流模型,來模擬水庫操作的耦合關係。此外,利用模糊邏輯與多準則決策方法,來動態調整決策權重,以及提出評估發電效率與排洪風險的指標,來設計多目標最佳化成本函數。最後,採用二階段逐小時多水庫最佳化架構,整合預測資訊與專家意見,來提升整體的水力發電調度效率、降低排洪風險,並在不同天氣事件中維持著不同的發電決策。

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