水庫群運行的改進深度神經(jīng)網(wǎng)絡模擬方法
發(fā)布時間:2021-02-15 00:36
流域大規(guī)模水庫群的形成導致徑流時空分布發(fā)生深刻變化,而不同水庫群往往分屬不同業(yè)主調(diào)度管理,上游水庫群的下泄計劃無法實時獲取,給下游水庫調(diào)度計劃編制帶來困難,并且影響下游水庫運行安全。本文提出一種水庫群運行自適應矩估計改進深度神經(jīng)網(wǎng)絡模擬方法,通過改善深度神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)訓練方式,從水庫群歷史運行數(shù)據(jù)中提取調(diào)度規(guī)則,在此基礎(chǔ)上對水庫群運行進行模擬,并結(jié)合實例研究,將結(jié)果與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行綜合對比。結(jié)果表明,本文所提出的方法能夠更好地模擬水庫群運行,所模擬的觀音巖、錦屏一級和二灘水庫下泄流量平均相對誤差分別為8%、11%和10%,均優(yōu)于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)果,可為探究調(diào)度計劃未知情況下的水庫運行規(guī)律提供新途徑。
【文章來源】:水力發(fā)電學報. 2020,39(09)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
深度神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
本文利用Adam-DNN模型擬合水庫調(diào)度函數(shù),在此基礎(chǔ)上考慮水庫運行約束和水庫群水力聯(lián)系,建立水庫群運行模擬模型,模擬水庫群調(diào)度運行過程,水庫群運行模擬模型框架如圖2所示。2.1 水庫調(diào)度函數(shù)擬合
本文以金沙江中游觀音巖、雅礱江流域錦屏一級和二灘三座水庫構(gòu)成的區(qū)域水庫群為研究對象,建立水庫群運行模擬模型,模擬上游三座水庫調(diào)度運行過程和下游溪洛渡水庫徑流入庫過程,該子流域位于金沙江中游與下游段,處于三江連接處,金沙江中游出口徑流受觀音巖水庫控制,雅礱江流域出口徑流受二灘水庫控制,研究所涉及到的四座水庫分屬不同的發(fā)電企業(yè),其調(diào)度決策過程相對獨立,難以統(tǒng)一進行調(diào)配,具有較強的代表意義,四座水庫空間拓撲關(guān)系以及概況分別如圖3和表1所示。3.2 模型構(gòu)建
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Adam神經(jīng)網(wǎng)絡的顧客滿意度預測與應用[J]. 張楓,杜陽宇,張慶磊. 數(shù)字制造科學. 2018(03)
[2]基于Dopout與ADAM優(yōu)化器的改進CNN算法[J]. 楊觀賜,楊靜,李少波,胡建軍. 華中科技大學學報(自然科學版). 2018(07)
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的梯級電站優(yōu)化調(diào)度規(guī)則研究[J]. 楊迎,丁理杰,陳仕軍,馬光文. 水電能源科學. 2018(05)
[4]基于混合PSO-Adam神經(jīng)網(wǎng)絡的外協(xié)供應商評價決策模型[J]. 李益兵,宋東林,王磊. 控制與決策. 2018(12)
[5]水庫群聯(lián)合調(diào)度規(guī)則提取方法研究進展[J]. 郭旭寧,秦韜,雷曉輝,蔣云鐘,王浩. 水力發(fā)電學報. 2016(01)
[6]基于模擬-優(yōu)化模式的供水水庫群聯(lián)合調(diào)度規(guī)則研究[J]. 郭旭寧,胡鐵松,黃兵,韓義超. 水利學報. 2011(06)
[7]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的梯級水電站群調(diào)度規(guī)則研究[J]. 舒衛(wèi)民,馬光文,黃煒斌,黃鷺,張洪量. 水力發(fā)電學報. 2011(02)
[8]梯級水電站群調(diào)度函數(shù)的模型與評價[J]. 紀昌明,蘇學靈,周婷,黃海濤,王麗萍. 電力系統(tǒng)自動化. 2010(03)
[9]基于蟻群算法的水庫調(diào)度圖優(yōu)化研究[J]. 周念來,紀昌明. 武漢理工大學學報. 2007(05)
[10]三峽水庫運行初期蓄水調(diào)度函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究及改進[J]. 劉攀,郭生練,龐博,王才君,張洪剛. 水力發(fā)電學報. 2006(02)
博士論文
[1]長江上游復雜水庫群聯(lián)合調(diào)度技術(shù)研究[D]. 田雨.天津大學 2012
碩士論文
[1]梯級水電站(群)中長期發(fā)電調(diào)度規(guī)則的提取及補償效益分攤[D]. 曹云慧.華北電力大學 2013
本文編號:3034114
【文章來源】:水力發(fā)電學報. 2020,39(09)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
深度神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
本文利用Adam-DNN模型擬合水庫調(diào)度函數(shù),在此基礎(chǔ)上考慮水庫運行約束和水庫群水力聯(lián)系,建立水庫群運行模擬模型,模擬水庫群調(diào)度運行過程,水庫群運行模擬模型框架如圖2所示。2.1 水庫調(diào)度函數(shù)擬合
本文以金沙江中游觀音巖、雅礱江流域錦屏一級和二灘三座水庫構(gòu)成的區(qū)域水庫群為研究對象,建立水庫群運行模擬模型,模擬上游三座水庫調(diào)度運行過程和下游溪洛渡水庫徑流入庫過程,該子流域位于金沙江中游與下游段,處于三江連接處,金沙江中游出口徑流受觀音巖水庫控制,雅礱江流域出口徑流受二灘水庫控制,研究所涉及到的四座水庫分屬不同的發(fā)電企業(yè),其調(diào)度決策過程相對獨立,難以統(tǒng)一進行調(diào)配,具有較強的代表意義,四座水庫空間拓撲關(guān)系以及概況分別如圖3和表1所示。3.2 模型構(gòu)建
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Adam神經(jīng)網(wǎng)絡的顧客滿意度預測與應用[J]. 張楓,杜陽宇,張慶磊. 數(shù)字制造科學. 2018(03)
[2]基于Dopout與ADAM優(yōu)化器的改進CNN算法[J]. 楊觀賜,楊靜,李少波,胡建軍. 華中科技大學學報(自然科學版). 2018(07)
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的梯級電站優(yōu)化調(diào)度規(guī)則研究[J]. 楊迎,丁理杰,陳仕軍,馬光文. 水電能源科學. 2018(05)
[4]基于混合PSO-Adam神經(jīng)網(wǎng)絡的外協(xié)供應商評價決策模型[J]. 李益兵,宋東林,王磊. 控制與決策. 2018(12)
[5]水庫群聯(lián)合調(diào)度規(guī)則提取方法研究進展[J]. 郭旭寧,秦韜,雷曉輝,蔣云鐘,王浩. 水力發(fā)電學報. 2016(01)
[6]基于模擬-優(yōu)化模式的供水水庫群聯(lián)合調(diào)度規(guī)則研究[J]. 郭旭寧,胡鐵松,黃兵,韓義超. 水利學報. 2011(06)
[7]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的梯級水電站群調(diào)度規(guī)則研究[J]. 舒衛(wèi)民,馬光文,黃煒斌,黃鷺,張洪量. 水力發(fā)電學報. 2011(02)
[8]梯級水電站群調(diào)度函數(shù)的模型與評價[J]. 紀昌明,蘇學靈,周婷,黃海濤,王麗萍. 電力系統(tǒng)自動化. 2010(03)
[9]基于蟻群算法的水庫調(diào)度圖優(yōu)化研究[J]. 周念來,紀昌明. 武漢理工大學學報. 2007(05)
[10]三峽水庫運行初期蓄水調(diào)度函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究及改進[J]. 劉攀,郭生練,龐博,王才君,張洪剛. 水力發(fā)電學報. 2006(02)
博士論文
[1]長江上游復雜水庫群聯(lián)合調(diào)度技術(shù)研究[D]. 田雨.天津大學 2012
碩士論文
[1]梯級水電站(群)中長期發(fā)電調(diào)度規(guī)則的提取及補償效益分攤[D]. 曹云慧.華北電力大學 2013
本文編號:3034114
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