水電能源具有低成本、高效率、可再生、無污染等特點(diǎn),被稱為“永不衰竭”的優(yōu)質(zhì)能源。隨著水電能源的大規(guī)模系統(tǒng)性開發(fā)利用,大型水庫調(diào)度作用越來越明顯,地位也日漸提升。本文圍繞水庫中長期發(fā)電調(diào)度問題開展研究,以金沙江下游溪洛渡水電站為工程背景,根據(jù)豐枯定性的不同時(shí)間尺度徑流預(yù)報(bào)模型得出精度較高的預(yù)報(bào)徑流結(jié)果,并將其作為調(diào)度模型輸入,結(jié)合常規(guī)調(diào)度模型、優(yōu)化調(diào)度模型以及多時(shí)間尺度嵌套模型,對(duì)水庫發(fā)電調(diào)度模型和算法進(jìn)行深入、系統(tǒng)的研究,探求多時(shí)間尺度嵌套模型對(duì)調(diào)度計(jì)劃的滾動(dòng)修正及反饋控制作用。主要研究成果如下:(1)基于豐枯定性的中長期徑流預(yù)報(bào)研究。選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行徑流預(yù)報(bào),考慮到中長期氣象定量預(yù)報(bào)精度不高而定性預(yù)報(bào)可信度較高,在中長期預(yù)報(bào)過程中根據(jù)氣象預(yù)報(bào)定性分析徑流豐枯,將氣象因素轉(zhuǎn)化為歷史徑流規(guī)律因素;選用對(duì)應(yīng)豐、枯性質(zhì)歷史同期資料作為學(xué)習(xí)樣本分別訓(xùn)練旬、月、年三個(gè)時(shí)間尺度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行試預(yù)報(bào),根據(jù)樣本學(xué)習(xí)和預(yù)報(bào)結(jié)果檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)報(bào)精度,分析各時(shí)間尺度豐、枯BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)報(bào)規(guī)律,并將預(yù)報(bào)徑流作為水庫調(diào)度系統(tǒng)的輸入。(2)基于徑流預(yù)報(bào)的水庫中長期發(fā)電調(diào)度研究。采用典型徑流分析法,繪制水庫調(diào)度圖,并通過調(diào)度圖指導(dǎo)水庫中長期運(yùn)行;建立水庫發(fā)電量最大優(yōu)化調(diào)度模型,采用逐步優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。采用枯水BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)徑流和實(shí)測徑流作為調(diào)度輸入,分析常規(guī)調(diào)度和優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行過程,進(jìn)一步驗(yàn)證枯水BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為制定調(diào)度計(jì)劃提供輸入的合理性,揭示水庫中長期優(yōu)化發(fā)電調(diào)度水位變化規(guī)律,為多時(shí)間尺度嵌套建模提供模型選擇。(3)基于多時(shí)間尺度嵌套的水電站調(diào)度計(jì)劃實(shí)時(shí)修正研究。在解析不同時(shí)間尺度模型之間的嵌套關(guān)系基礎(chǔ)上提出水庫多時(shí)間尺度嵌套耦合模型,基于當(dāng)前實(shí)際來水和不同時(shí)間尺度徑流預(yù)報(bào),將短時(shí)間尺度模型與長時(shí)間尺度模型進(jìn)行嵌套耦合,根據(jù)實(shí)際運(yùn)行是否滿足長時(shí)間尺度調(diào)度時(shí)段計(jì)劃末水位約束實(shí)施反饋控制,并分析討論基于逐步優(yōu)化算法的模型高效求解方法,使修正后調(diào)度計(jì)劃更貼合實(shí)際運(yùn)行。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TV737
【部分圖文】：

時(shí)段誤差（m3/s）相對(duì)誤差（%）誤差（m3/s）相對(duì)誤差（%）誤差（m3/s）相對(duì)誤差（%）誤差（m3/s）相對(duì)誤差（%）1 日 38.52 1.2 49.78 1.4 27.19 0.85 56.91 1.602 日 -52.32 1.83 95.52 2.73 -60.21 2.11 80.12 2.293 日 -79.50 2.98 -18.21 0.53 -98.52 3.69 -29.33 0.864 日 32.56 1.16 -82.44 2.31 70.69 2.52 -70.93 1.985 日 172.97 5.82 138.99 3.74 280.71 9.45 140.01 3.756 日 135.39 4.42 300.95 7.75 354.28 11.58 238.15 6.127 日 200.77 6.58 230.00 5.84 410.24 13.41 384.62 9.768 日 -297.03 9.89 357.54 8.57 -314.83 10.54 546.39 13.079 日 -243.55 7.55 306.08 7.58 -262.88 8.15 -852.26 21.0110 日 -292.63 8.73 359.00 9.26 -430.64 12.78 422.97 10.71采用枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)金沙江下游溪洛渡水電站斷面進(jìn)行 2010 年年徑流預(yù)報(bào)、2010 年 6 月月徑流預(yù)報(bào)以及 2010 年 6 月上旬旬徑流預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)流量和實(shí)測流量過程對(duì)比如圖 2-3、2-4、2-5 所示。

圖 2-4 2010 年 6 月溪洛渡水電站預(yù)報(bào)流量和實(shí)測流量過程對(duì)比圖 2-5 2010 年 6 月上旬溪洛渡水電站預(yù)報(bào)徑流和實(shí)測徑流過程對(duì)比（4）結(jié)果分析根據(jù)表 2-4 到 2-6，豐水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)年尺度、月尺度、旬尺度樣本學(xué)習(xí)

20圖 2-5 2010 年 6 月上旬溪洛渡水電站預(yù)報(bào)徑流和實(shí)測徑流過程對(duì)比（4）結(jié)果分析根據(jù)表 2-4 到 2-6，豐水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)年尺度、月尺度、旬尺度樣本學(xué)習(xí)誤差均方差與常規(guī) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)年尺度、月尺度、旬尺度樣本學(xué)習(xí)誤差均方差分別進(jìn)行比較�？芍贺S水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于常規(guī) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程樣本誤差均方差普遍減小，進(jìn)而證明使用豐水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行徑流預(yù)報(bào)時(shí)預(yù)報(bào)精度和預(yù)報(bào)過程穩(wěn)定性均有所提高。根據(jù)表 2-7 到 2-12，豐水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試預(yù)報(bào)結(jié)果與常規(guī) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試預(yù)報(bào)結(jié)果比較。可知：根據(jù)氣象預(yù)報(bào)確定徑流豐枯性質(zhì)后，采用豐水、枯水 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行徑流預(yù)報(bào)相對(duì)于常規(guī) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各時(shí)間尺度的徑流預(yù)報(bào)結(jié)果相對(duì)誤差普遍減小，預(yù)報(bào)精度普遍有所提高，并且隨著預(yù)報(bào)時(shí)間尺度縮短預(yù)報(bào)精度也隨之提高，

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2832205