伴随水电规模的扩大,水电站群优化调度的计算量不断增加,需要探求新的方法。在分析离散微分动态规划(discrete differentiation and dynamic programming,DDDP)算法的基础上,提出了基于分治模式的梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离...伴随水电规模的扩大,水电站群优化调度的计算量不断增加,需要探求新的方法。在分析离散微分动态规划(discrete differentiation and dynamic programming,DDDP)算法的基础上,提出了基于分治模式的梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离散微分动态规划(parallel discrete differentiation and dynamic programming,PDDDP)方法,并以澜沧江梯级的6个电站系统长期优化调度问题为应用实例,在多核计算环境下进行验证。结果表明,多核环境下的PDDDP方法简便易行,能充分利用闲置计算资源、大幅度提高优化调度的计算效率,是解决大规模复杂水电系统调度的高效和实用方法。展开更多
一、理论基础 矿区地下水动态可视为一灰色系统,可以建立灰色系统模型,来进行研究和预测其动态。 建立灰色模型方法: 一个n阶、h个变量的灰色模型,可记作GM（n,h）。模型,形式为: sum from i=0 to n(ai(d<sup>n-1</sup>...一、理论基础 矿区地下水动态可视为一灰色系统,可以建立灰色系统模型,来进行研究和预测其动态。 建立灰色模型方法: 一个n阶、h个变量的灰色模型,可记作GM（n,h）。模型,形式为: sum from i=0 to n(ai(d<sup>n-1</sup>(x<sub>1</sub><sup>1</sup>)/dt<sup>n-1</sup>=sum from i=1 to h<sub>1</sub>(b<sub>i</sub>X<sub>i+1</sub><sup>1</sup>…（1）式中 n—微分方程的阶数; h—变量个数。 一般来讲,作为灰色系统预测模型的形式为GM（n,1）,这里的1是个变量。进行地下水动态变化分析和预测时只需研究一个变量,即地下水水位变量。 现以GM（1,1）模型为例,简述其建模方法。建立的模型为连续的（或离散的）微分模型,第一步,引入微分方程模型的形式为:展开更多
文摘伴随水电规模的扩大,水电站群优化调度的计算量不断增加,需要探求新的方法。在分析离散微分动态规划(discrete differentiation and dynamic programming,DDDP)算法的基础上,提出了基于分治模式的梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离散微分动态规划(parallel discrete differentiation and dynamic programming,PDDDP)方法,并以澜沧江梯级的6个电站系统长期优化调度问题为应用实例,在多核计算环境下进行验证。结果表明,多核环境下的PDDDP方法简便易行,能充分利用闲置计算资源、大幅度提高优化调度的计算效率,是解决大规模复杂水电系统调度的高效和实用方法。
文摘一、理论基础 矿区地下水动态可视为一灰色系统,可以建立灰色系统模型,来进行研究和预测其动态。 建立灰色模型方法: 一个n阶、h个变量的灰色模型,可记作GM（n,h）。模型,形式为: sum from i=0 to n(ai(d<sup>n-1</sup>(x<sub>1</sub><sup>1</sup>)/dt<sup>n-1</sup>=sum from i=1 to h<sub>1</sub>(b<sub>i</sub>X<sub>i+1</sub><sup>1</sup>…（1）式中 n—微分方程的阶数; h—变量个数。 一般来讲,作为灰色系统预测模型的形式为GM（n,1）,这里的1是个变量。进行地下水动态变化分析和预测时只需研究一个变量,即地下水水位变量。 现以GM（1,1）模型为例,简述其建模方法。建立的模型为连续的（或离散的）微分模型,第一步,引入微分方程模型的形式为:
