本文針對蘇帕河流域梯級水電站運行特點,運用系統(tǒng)工程、數(shù)理統(tǒng)計、動態(tài)規(guī)劃等理論,充分利用先進(jìn)計算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),對梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的理論方法進(jìn)行了深入研究,建立了面向電力市場的蘇帕河流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型。本文主要的研究內(nèi)容及成果如下: (1)針對徑流描述的不同,提出了基于統(tǒng)計分析的優(yōu)化調(diào)度模型、分析預(yù)報誤差的優(yōu)化調(diào)度模型、來水信息確定的優(yōu)化調(diào)度模型及負(fù)荷一定耗水最小的優(yōu)化調(diào)度模型。提出了優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)函數(shù)及其遞推方程,分析了函數(shù)的輸入輸出、決策變量、狀態(tài)變量及約束條件,提出了函數(shù)的隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃雙向遞推求解方法,講述了求解的迭代計算過程,分析了遺傳算法求解并對二者做了比較。 (2)對蘇帕河流域長期水文預(yù)報模型進(jìn)行了全面深入的研究。通過確定模型類型,在模型識別的基礎(chǔ)上提出了蘇帕河流域五站年徑流隨機(jī)模擬的五元自回歸滑動平均模型,然后介紹了蘇帕河流域五站月徑流的典型解集模型,為彌補徑流預(yù)報模型的不足,提出了蘇帕河流域長期水文預(yù)報實時校正模型,最后,結(jié)合蘇帕河流域三十九的徑流資料對上述模型進(jìn)行了檢驗與應(yīng)用。 (3)研究了基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的蘇帕河流域降雨徑流預(yù)報模型。通過用遺...

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【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
第一章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 面向電力市場的梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度概述
        1.2.1 優(yōu)化調(diào)度的基本思路
        1.2.2 優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)與準(zhǔn)則
        1.2.3 優(yōu)化調(diào)度的特點和方法
        1.2.4 優(yōu)化調(diào)度模型的分類
        1.2.5 優(yōu)化調(diào)度面向市場的必要性
    1.3 本文研究涉及的若干理論基礎(chǔ)
        1.3.1 徑流隨機(jī)模擬理論及方法
        1.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.3.3 遺傳算法及其在優(yōu)化問題中的應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.3.4 動態(tài)規(guī)劃及其應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.3.5 科學(xué)計算可視化及其在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
    1.4 本文研究的主要內(nèi)容
第二章 面向電力市場的梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型
    2.1 引言
    2.2 數(shù)學(xué)模型變量的確定
        2.2.1 目標(biāo)函數(shù)和遞推方程
        2.2.2 輸入、輸出
        2.2.3 狀態(tài)變量與決策變量
        2.2.4 優(yōu)化調(diào)度過程約束條件分析
    2.3 面向電力市場的梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型分析
        2.3.1 入庫徑流過程的描述
        2.3.2 聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的建立
    2.4 給定梯級電站發(fā)電負(fù)荷下的優(yōu)化調(diào)度模型
    2.5 聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的動態(tài)規(guī)劃解算分析
        2.5.1 隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃原理
        2.5.2 聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃求解
    2.6 聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的遺傳算法解算分析
        2.6.1 聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的遺傳算法求解
        2.6.2 動態(tài)規(guī)劃方法與遺傳算法的比較
    2.7 本章小結(jié)
第三章 蘇帕河流域長期水文預(yù)報模型
    3.1 引言
    3.2 蘇帕河流域五站年徑流模型的類型選擇及形式識別
        3.2.1 模型類型的選擇
        3.2.2 模型識別的原理和方法
        3.2.3 蘇帕河流域五站年徑流模型的識別
    3.3 蘇帕河流域五站年徑流模型形式的確定
        3.3.1 模擬模型的基本形式
        3.3.2 模型階數(shù)的確定方法
        3.3.3 模型參數(shù)的估計方法
        3.3.4 蘇帕河流域五變量年徑流隨機(jī)模型的建立
        3.3.5 蘇帕河流域五變量年徑流模型的檢驗
    3.4 蘇帕河流域五站月徑流模擬模型
        3.4.1 年徑流典型分級圖
        3.4.2 典型年徑流分解過程
        3.4.3 蘇帕河流域五站月徑流的推求
    3.5 蘇帕河流域長期水文預(yù)報實時校正模型
    3.6 蘇帕河流域五站長期水文預(yù)報模型應(yīng)用及檢驗
        3.6.1 蘇帕河流域五站年徑流預(yù)報模型參數(shù)保持檢驗
        3.6.2 蘇帕河流域五站月徑流預(yù)報模型參數(shù)保持檢驗
        3.6.3 蘇帕河流域五站年月徑流預(yù)報模型分布擬合檢驗
        3.6.4 蘇帕河流域五站月徑流預(yù)報效果檢驗
    3.7 本章小結(jié)
第四章 蘇帕河流域降雨徑流預(yù)報模型
    4.1 引言
    4.2 蘇帕河流域降雨徑流預(yù)報模型的影響因子
    4.3 降雨徑流預(yù)報模型數(shù)據(jù)信息的預(yù)處理
        4.3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的組織
        4.3.2 數(shù)據(jù)的歸一化處理
        4.3.3 數(shù)據(jù)信息的時間延遲處理
    4.4 基于遺傳算法的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降雨徑流預(yù)報模型
        4.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合的基本思想
        4.4.2 確定降雨徑流預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重的編碼方案
        4.4.3 用GA 優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重
        4.4.4 用GA 優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重
    4.5 地理信息系統(tǒng)在改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降雨徑流預(yù)報模型中的應(yīng)用
        4.5.1 應(yīng)用遙感技術(shù)獲取流域綜合信息
        4.5.2 建立流域降雨信息數(shù)據(jù)庫
        4.5.3 建立流域降雨信息圖形庫
        4.5.4 流域降雨影響空間分析
    4.6 蘇帕河流域降雨徑流預(yù)報計算分析
        4.6.1 蘇帕河流域降雨徑流樣本數(shù)據(jù)
        4.6.2 蘇帕河流域降雨徑流計算機(jī)模擬
    4.7 本章小結(jié)
第五章 面向電力市場的蘇帕河流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型
    5.1 引言
    5.2 蘇帕河流域梯級水電站工程概況
    5.3 面向電力市場的蘇帕河流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度分析
    5.4 面向電力市場的蘇帕河流域梯級水電站年優(yōu)化調(diào)度研究
        5.4.1 研究的大體思路
        5.4.2 工程應(yīng)用計算成果分析
    5.5 面向電力市場的蘇帕河流域梯級水電站日優(yōu)化調(diào)度研究
        5.5.1 研究的大體思路
        5.5.2 工程應(yīng)用計算成果分析
    5.6 給定出力情況下蘇帕河流域梯級水電站分時日優(yōu)化調(diào)度研究
    5.7 本章小結(jié)
第六章 蘇帕河流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度決策支持系統(tǒng)初探
    6.1 引言
    6.2 決策支持系統(tǒng)簡介
        6.2.1 決策支持系統(tǒng)的基本概念
        6.2.2 決策支持系統(tǒng)的基本模式
    6.3 梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度決策支持系統(tǒng)分析
        6.3.1 決策內(nèi)容及特點
        6.3.2 最優(yōu)準(zhǔn)則分析
        6.3.3 決策過程分析
    6.4 梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度DSS 設(shè)計目的和思路
        6.4.1 DSS 設(shè)計目的
        6.4.2 DSS 設(shè)計思路
    6.5 梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度DSS 開發(fā)方法和步驟
        6.5.1 DSS 開發(fā)方法
        6.5.2 DSS 開發(fā)步驟
    6.6 梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度DSS 的實現(xiàn)
        6.6.1 DSS 系統(tǒng)分析
        6.6.2 DSS 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及內(nèi)容
        6.6.3 DSS 系統(tǒng)圖形輔助決策功能
    6.7 梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度DSS 信息的Internet 共享
    6.8 本章小結(jié)
第七章 結(jié)束語
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號：3792840