国外对于水库群优化调度方法早期具有重要意义的成果有：1937年Bellman等提出了动态规划原理（DP）；1975年Howson等提出了逐次优化算法（POA）；1970年Roefs和Bordin首次把单库调度扩展到水库群优化调度的研究中；1968年拉尔森提出了增量动态规划算法；1971年Herdair提出了离散微分动态规划算法；1981年Turgeon提出了串并梯级水库群聚合计算方法。确定性模型虽在一定程度上能对随机性模型的“维数灾”问题有所改进，但当水库数目增多时仍然存在“维数灾”，为了克服“维数灾”，国外学者提出了许多改进的方法，如Giles和Wunderlick（1981）提出了增量动态规划（IDP）；Turegon（1981）提出了梯级水库群优化运行的逐步优化算法（POA），其优点是状态变量不必离散，其缺点是计算结果以及计算时间受初始轨迹线的影响；Arvanitidis等（1970）提出了水库群调度的聚合分解法；随着计算智能的发展，J.H.Holland（1975）提出了遗传算法；1997年，Loucks和Oliveira将其应用于并联2个水库的操作策略上；1982年，Karamouz等提出了水库调度的神经网络方法等。
国内系统地研究水库群优化调度方法则开始于1980年代。1988年，叶秉如等提出了一种空间分解算法，并将多次动态规划法和空间分解法分别用于研究梯级水电站水库群的优化调度问题。1990年代初，沈晋、颜竹丘等将大系统递阶控制理论引入到水库群优化调度中。1997年，黄强和沈晋在水库联合调度的多目标多模型及分解协调算法中结合黄河干流水库联合调度，在探讨了调度目标选取、流达时间考虑、多年调节水库调度特点等有关问题的基础上，建立了水库优化调度的多目标多模型系统；应用大系统分解协调原理，提出了目标、模型组合问题及相应的分解协调算法。2001年，畅建霞等针对遗传算法中二进制编码的不足，提出了基于十进制整数编码的改进遗传算法，通过实例计算，表明该方法简便、快捷，能够避免“维数灾”。2004年，练继建等在多沙河流水库水沙联调多目标规划研究中，利用多目标规划的思想方法，结合遗传算法和神经网络方法建立了多沙河流水库水沙联调的多目标规划模型，并采用神经网络预测方法计算水库泥沙淤积量。该模型为协调水库发电效益和排沙减淤之间的矛盾提供了一个新的途径，所提出的算法是建立在非线性整体求解的理论基础之上的，因此可以克服动态多目标规划的“维数灾”。2006年，黄强等将遗传算法与系统模拟相结合，绘制了乌江梯级水库优化调度图。同年王雅萍进行了基于水质智能预测的水库优化调度研究。2010年，万芳等提出了基于免疫进化算法的粒子群优化算法。2011年，孙晓懿和黄强等在汉江上游梯级水电站水库优化研究中，将逐次逼近动态规划法（DPSA）与逐步优化算法（POA）相结合求解模型，获得梯级水电站长系列优化运行结果。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
