流域大規(guī)模水庫群的形成導(dǎo)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(yùn)行安全。本文提出一種水庫群運(yùn)行自適應(yīng)矩估計改進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬方法,通過改善深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練方式,從水庫群歷史運(yùn)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(yùn)行進(jìn)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(luò)方法進(jìn)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(yùn)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(luò)結(jié)果,可為探究調(diào)度計劃未知情況下的水庫運(yùn)行規(guī)律提供新途徑。 

【文章來源】：水力發(fā)電學(xué)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(luò)拓?fù)浣Y(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(yùn)行約束和水庫群水力聯(lián)系，建立水庫群運(yùn)行模擬模型，模擬水庫群調(diào)度運(yùn)行過程，水庫群運(yùn)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(yùn)行模擬模型，模擬上游三座水庫調(diào)度運(yùn)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(dú)立，難以統(tǒng)一進(jìn)行調(diào)配，具有較強(qiáng)的代表意義，四座水庫空間拓?fù)潢P(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(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3034114