人民长江
人民長江
인민장강
YANGTZE RIVER
2010年
10期
59-62,74
,共5页
BP神经网络%非线性%水库调度%决策%调度函数
BP神經網絡%非線性%水庫調度%決策%調度函數
BP신경망락%비선성%수고조도%결책%조도함수
介绍了BP神经网络的基本原理及其改进方法.运用改进BP神经网络对水库调度函数进行非线性拟合,并将所得的调度函数应用于水库群联合调度.模拟调度中以出流和时段末水位做决策,两者相互印证和补充.实例表明,神经网络拟合精度较高,水库群的模拟联合调度取得了满意的效果.对于金沙江下游梯级及三峡葛洲坝水库组成的6库水电系统,对比按常规调度和线性调度函数方式,梯级保证出力分别增加了380 MW和160 MW,年均电量分别提高了73.79亿kW·h和12.45亿kW·h,年均弃水量分别减少了512.5亿m3和87.7亿m3,效果显著.
介紹瞭BP神經網絡的基本原理及其改進方法.運用改進BP神經網絡對水庫調度函數進行非線性擬閤,併將所得的調度函數應用于水庫群聯閤調度.模擬調度中以齣流和時段末水位做決策,兩者相互印證和補充.實例錶明,神經網絡擬閤精度較高,水庫群的模擬聯閤調度取得瞭滿意的效果.對于金沙江下遊梯級及三峽葛洲壩水庫組成的6庫水電繫統,對比按常規調度和線性調度函數方式,梯級保證齣力分彆增加瞭380 MW和160 MW,年均電量分彆提高瞭73.79億kW·h和12.45億kW·h,年均棄水量分彆減少瞭512.5億m3和87.7億m3,效果顯著.
개소료BP신경망락적기본원리급기개진방법.운용개진BP신경망락대수고조도함수진행비선성의합,병장소득적조도함수응용우수고군연합조도.모의조도중이출류화시단말수위주결책,량자상호인증화보충.실례표명,신경망락의합정도교고,수고군적모의연합조도취득료만의적효과.대우금사강하유제급급삼협갈주패수고조성적6고수전계통,대비안상규조도화선성조도함수방식,제급보증출력분별증가료380 MW화160 MW,년균전량분별제고료73.79억kW·h화12.45억kW·h,년균기수량분별감소료512.5억m3화87.7억m3,효과현저.
