貯水池運用最適化のための確率動的プログラミングモデル

確率動的プログラミングのほとんどの応用は、前の期間の流入を水文学的状態変数として使用する定常政策を導出しています。本論文では、現在の期間の流入についての最良の予測を採用して貯水池放流政策を定義し、将来の運用からの期待利益を計算する確率動的プログラミングモデルを開発します。前の期間の流入ではなく、最良の流入予測を水文学的状態変数として使用することにより、導出した定常的な貯水池運用政策でシミュレーションされた貯水池運用が大幅に改善されました。これらの結果はナイル川流域のアスワンのダムに関するものですが、他の貯水池システムのオペレーターも、改善された流入予測を発展させるために利用できる前の期間の流入以外の情報を持っています。