基于云模型的水电站运行管理综合评价

建立水电站运行管理综合评价指标体系,基于云模型方法建立评价模型,采用AHP和EWM主客观组合权重法计算指标权重,结合云相似度算法和评价等级概率计算公式,确定水电站运行管理的评价等级。以7个典型水电站为例,分析各水电站运行管理工作的评价等级,并绘制对比云图,直观反映各个水电站的评价等级和运行管理效果,结果表明该方法对于水电运行管理评价具有良好的适用性。

基于改进蝙蝠算法的梯级水库发电优化调度

针对梯级水库优化调度高维度、多约束以及非线性优化的特点,将自适应权重以及连续禁忌搜索算法引入标准蝙蝠算法,改善标准蝙蝠算法在水库优化调度应用中出现的早熟收敛且陷入局部最优的问题:一方面利用自适应权重避免因更新步长机制导致寻优能力不足的问题;另一方面利用连续禁忌搜索算法避免因种群多样性差导致陷入局部最优的问题。案例分析结果表明,改进蝙蝠算法能有效运用于水库发电优化调度中,并且与标准蝙蝠算法相比,具有更强全局寻优能力、更高的运行效率,得到的运行调度结果更优。

基于数据挖掘模型的梯级水电站效益关联探索

为加强梯级水电站优化调度和经济运行的管理,针对梯级水电站效益考核中各水电站之间经济效益关系复杂的问题,采用数据挖掘模型进行梯级水电站效益关联性探索。首先,选取各电站相关效益指标的长序列监测统计资料,建立数据仓库;其次,根据关联规则的基本原理,选择合适的最小支持度和最小置信度,建立数据挖掘模型;再次,采用适当的数据挖掘算法Apriori算法对模型求解,得到梯级水电站经济效益之间的关联规则;最后,对模型应用效果进行分析和验证。结果表明:基于数据挖掘模型进行梯级水电站效益关联性分析,可快速有效地获得梯级水电站的经济效益关系,为梯级水电站的效益考核研究提供了新思路。