基于BP神经网络的龙羊峡水库年末消落水位控制研究

龙羊峡水库长期处于低水位运行,严重影响了其综合效益。运用逐步回归的方法寻找影响水库年末消落水位的主要因素,以此为基础,建立了控制龙羊峡水库年末消落水位的BP神经网络模型,并采用长系列资料对逐步回归模型和BP神经网络模型的预测结果进行了比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型优于逐步回归模型。

确定梯级水库中多年调节水库年末消落水位的模糊多目标决策法

在分析多年调节水库水电站发电量与水库蓄能量关系的基础上,建立了确定梯级水库中多年调节水库年末消落水位的模糊多目标决策模型.求解该模型可得到在给定权重下多年调节水库的年末水位及各级水电站相应的最优发电量.

乌溪江梯级湖南镇水库年末消落水位研究

本研究结合乌溪江梯级水库自身的特点,分别对其丰、枯流量系列进行了全梯级长系列连续径流调节计算,并建立了若干基于供水和发电的综合评价指标。通过对不同消落水位下这些评价指标的变化情况进行分析,确立了乌溪江梯级湖南镇水库的年末消落水位的合理取值范围,成果具有一定实用性。

基于分时电价的多年调节水库年末消落水位研究

针对梯级水库中多年调节水库年末消落水位优选问题,结合分时电价下梯级水库中长期发电优化调度的特点,建立了分时电价下多年调节水库年末消落水位优选模型,并应用协同进化遗传算法对模型进行了求解。乌江梯级水库实例计算结果表明,该模型与求解方法可靠、合理,为分时电价下梯级水库发电优化调度提供了理论计算依据。

基于决策树技术的多年调节水库年末消落水位研究

本文建立了判别多年调节水库年末消落水位的决策树,并以乌江上游梯级为实例进行了验证。结果表明,应用该决策树指导乌江上游梯级水库运行调度具有概念清晰、操作简便等优点,多年平均可增加梯级发电量2.66亿kW.h,研究成果已成功应用于生产实践中。

电力市场环境下多年调节水库年末消落水位研究

针对梯级水库中多年调节水库年末消落水位优选问题,结合电力市场环境下梯级水库中长期发电优化调度的特点,本文建立了电力市场环境下多年调节水库年末消落水位优选模型,并应用协同差分演化算法对模型进行了求解。通过乌江梯级水库实例验证,计算结果表明本文所提出的模型与求解方法具有可靠性与合理性,为电力市场环境下梯级水库发电优化调度提供了理论计算依据,具有应用推广价值。

基于SRA-GP的水库年末水位预测模型

为了克服传统预测方法的不足,利用逐步回归分析优选因子的功能和遗传程序设计搜索模型结构能力强的优点,建立了多年调节水库年末消落水位预测模型,并将其用于多年调节水库年末消落水位的预测。模型通过逐步回归分析寻找因子,再利用演化计算自动寻找最优的模型结构,与传统方法相比不仅具有较大的灵活性和智能性,而且在一定程度上提高了遗传程序的寻优效率。实例表明,模型适应性强,预测精度高,可以为水库调度提供一定依据。

基于遗传程序设计的水库年末水位预测模型

为了克服传统预测方法的不足，采用遗传程序设计，建立了多年调节水库年末消落水位预测 模型。该模型利用演化计算自动寻找最优的模型结构，比传统方法具有较大的灵活性和智能性。 通过对洪家渡多年调节水库的实例计算，不仅得出影响因子与年末消落水位的最佳函数式，而且用 于拟合和预报的精度均满足要求，可以为水库调度提供一定的依据。

基于专家系统的多年调节水库年消落水位优选

多年调节水库年末消落水位是协调当年与未来效益的重要控制变量。为了在未来可能来水不确定的情况下优选当前年末水库水位,构建了年末消落水位优选专家系统总体框架,分析了年末消落水位形成模式,给出了推理数据源生成方法,在推理机中实现消落水位推理。滩坑水库实证结果表明:该方法推理出的消落水位与最优解接近,且发电量与多年连算最优解差距很小,供电稳定性和水资源利用率等指标也达到较高水平,对于指导多年调节水库年度发电计划的编制有实用价值。

嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度研究

传统水光互补中长期调度模型未考虑光电的短期随机波动性,忽略了短期弃电风险,由此制订的调度规则难以有效协调光电消纳与流域水资源综合管理。本文提出嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度方法。首先,分析水电与光电联合运行过程中可能产生的弃电情形,并对弃电损失进行量化;其次,基于日调度模型的多情景分析制订中长期弃电损失函数,以定量表征水电出力与光伏弃电率之间的关系;最后,将弃电损失函数嵌套在中长期优化调度模型中,推导互补系统的适应性调度规则,识别水库年末消落水位关键控制因子。以龙羊峡水光互补工程为实例,研究表明:(1)弃电损失函数呈S形,水电出力过低或过高均不利于光电消纳;(2)月末水位/库容为输出变量、可用能量为输入变量的调度函数能较好地指导水光互补中长期调度;(3)互补情景下水库年末消落水位受年初水位、当年水流入能和当年水电站发电量显著影响,而受光伏年发电量影响较小。