基于神经网络对水电站径流量及水库水位的预测研究

Study on prediction of runoff and reservoir water level of hydropower station based on neural network

本文根据预测的流量和有功功率,提出一种估算水电站水库水位的方法。径流预测采用闭环预测(CLP)和开环预测(OLP)两种多步预测方法。结果表明在3个气候季节里,可以设置更好的ANN拓扑结构和水平。最后,对不同组合的大坝模型与径流预测模型的预测结果进行比较,发现夏季时采用大坝模型与CLP相结合的方法预测效果最好,且该方法对水库水位具有较好的预测精度。