基于徑流預(yù)報(bào)的水庫(kù)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、水庫(kù)調(diào)度是水庫(kù)運(yùn)行管理的中心環(huán)節(jié),調(diào)度水平的高低直接影響著水庫(kù)綜合效益的發(fā)揮.針對(duì)目前國(guó)內(nèi)外水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度理論在指導(dǎo)實(shí)際水庫(kù)優(yōu)化運(yùn)行時(shí)存在的不足,在分析和總結(jié)現(xiàn)有優(yōu)化調(diào)度理論研究成果和水庫(kù)運(yùn)行管理水平的基礎(chǔ)上,提出了適用于水庫(kù)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度需要的最小棄水法.該方法能夠充分利用徑流預(yù)報(bào)的結(jié)果,考慮入庫(kù)徑流及各部門用水的隨機(jī)性,使徑流預(yù)報(bào)、水庫(kù)調(diào)度和各部門用水三者有機(jī)結(jié)合起來(lái).為實(shí)現(xiàn)水庫(kù)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度的最小棄水法,該文主要做了以下的研究工作:1.

2、徑流預(yù)報(bào)部分;對(duì)現(xiàn)有的徑流預(yù)報(bào)方法進(jìn)行了評(píng)述,研究了徑流預(yù)報(bào)的人工神經(jīng)方法.對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)Sigmoid函數(shù)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)存在的問(wèn)題進(jìn)行了討論,給出了數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù)的建議.建立了昭平臺(tái)水庫(kù)徑流預(yù)報(bào)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行了預(yù)報(bào),給出了結(jié)果并對(duì)其做了適當(dāng)分析.對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于徑流預(yù)報(bào)存在的問(wèn)題也進(jìn)行了探討和分析,在此基礎(chǔ)上對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于徑流預(yù)報(bào)及一些相關(guān)問(wèn)題給出了自己的觀點(diǎn).對(duì)離散型徑流預(yù)報(bào)模型的評(píng)定方法進(jìn)行了分

3、析,提出了引入可靠性指標(biāo)的離散型徑流預(yù)報(bào)模型評(píng)定準(zhǔn)則,開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的計(jì)算軟件.2.徑流過(guò)程的連續(xù)模擬;現(xiàn)有的徑流預(yù)報(bào)方法,給出的結(jié)果一般均為時(shí)段內(nèi)的徑流量,而實(shí)際來(lái)水是連續(xù)過(guò)程,所謂徑流過(guò)程連續(xù)模擬,就是依據(jù)徑流預(yù)報(bào)結(jié)果和水庫(kù)入庫(kù)徑流的特性,將離散的預(yù)報(bào)結(jié)果反向模擬為連續(xù)入庫(kù)徑流過(guò)程,它是對(duì)離散的徑流預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行的后處理,目的是為水庫(kù)調(diào)度的最小棄水法做準(zhǔn)備,模擬給出的徑流連續(xù)過(guò)程是最小棄水法進(jìn)行水庫(kù)調(diào)度的一個(gè)輸入.提出了徑流連續(xù)模擬的概念