梯级水库群多目标优化调度与决策方法研究论文(PDF 134页)

摘要⋯⋯⋯⋯．I
ABSTRACT．III
第l章绪论⋯．1
1，1选题背景及研究意义⋯1
1，2国内外研究现状⋯⋯⋯3
1．2．1中长期径流预报⋯⋯⋯．3
1．2．2水库优化调度⋯⋯⋯⋯6
1．2．3水库水沙多目标联合优化调度⋯一10
1．3本文的主要工作及创新点⋯⋯⋯．12
1．3．1本文研究的主要内容一12
1．3．2本文的创新点⋯⋯⋯。15
第2章基于支持向量机的水电站水库中长期入库径流组合预报。16
2．1引言⋯⋯．16
2．2水电站水库月径流预报模型⋯⋯．17
2．2．1自回归滑动平均模型⋯17
2．2．2最近邻抽样回归模型⋯18
2．2．3 BP神经网络模型⋯⋯．19
2,3支持向量机相关理论及原理⋯⋯．20
2．3．1统计学习理论⋯⋯⋯⋯20
2．3．2支持向量机原理及数学模型⋯⋯⋯21
2．4实例应用研究⋯⋯⋯．24
2．4．1预报模型参数及数据预处理⋯⋯．．24
2．4．2基于SVM的组合预报实旖步骤⋯一26
2．4．3模型预报精度对比分析⋯．⋯．．26
2．5本章小结29
第3章基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度⋯30
3．1引言30
3．2免疫蛙跳算法⋯⋯⋯．3 1
3．2．1混合蛙跳算法的基本原理及其存在问题⋯．．3l
3．3．2免疫蛙跳算法⋯．．33
3．3函数测试与分析⋯⋯．36
3．3．1函数测试⋯⋯⋯．．36
3．3．2计算结果与对比分析⋯⋯⋯⋯37
3．4梯级水电站水库发电优化调度数学模型⋯⋯⋯38
3．4．1梯级水电站水库发电优化调度目标函数⋯．．38
3．4．2约束条件⋯⋯⋯⋯39
3．5基于ISFLA的梯级水电站水库中长期发电优化调度研究⋯40
3．5．1编码方式选择与约束处理⋯⋯40
3．5．2水电站水库时段上下水位边界确定⋯⋯⋯．．41
3．5．3水电站水库初始可行轨迹的生成⋯⋯⋯⋯．42
3．5．4 ISFLA应用于梯级水库群优化调度中的实施步骤⋯⋯⋯42
3．5．5调度结果及分析⋯43
3．6基于ISFLA的梯级水电站水库短期发电优化调度研究⋯⋯45
3．7本章小结47
第4章基于数据挖掘的梯级水库群调度函数提取⋯49
4．1引言⋯⋯一49
4．2数据挖掘与水电站水库调度函数提取⋯⋯⋯⋯50
4．3粗糙集理论⋯⋯⋯⋯．5l
4．3．1知识及知识的表达5l
4．3．2不可分辨关系以及上、下近似关系⋯⋯⋯．．52
4．3．3核和约简⋯⋯52
4．4基于数据挖掘的梯级水电站水库调度函数提取研究⋯⋯⋯53
4．4．1梯级水电站水库中长期确定性优化调度模型53
4．4．2调度函数决策变量与相关因子选择⋯⋯⋯一54
4．4．3基于粗糙集理论的影响因子确定⋯⋯⋯⋯．55
4．4．4调度函数拟合⋯．．56
4．4．5调度函数模拟调度效果检验与评价⋯⋯⋯．．56
4．5实例研究57
4．5．1决策变量与影响因了提取⋯⋯57
4．5．2不同方法提取调度函数回归效果对比检验⋯59
4。5．3调度函数长系列模拟结果对比分析⋯⋯⋯．。60
4．6本章总结⋯⋯61
第5章梯级水库水沙多目标联合优化调度模型及求解方法研究63
5．1引言⋯⋯⋯．．63
5．2泥沙冲淤计算模型⋯．64
VII
万方数据
华北电力大学博士学位论文
5．2．1一维泥沙冲淤计算数学模型⋯．64
5．2．2数学模型计算步骤65
5．3梯级水库水沙联合多目标调度问题分析⋯⋯．．67
5．4梯级水库水沙多目标优化调度模型及求解方法研究⋯⋯⋯69
5．4．1梯级水库一维泥沙冲淤计算模型⋯⋯⋯⋯．69
5．4．2梯级水库水沙多目标优化调度模型⋯⋯⋯．．70
5．4．3三阶段多目标动态规划求解方法⋯⋯⋯⋯．71
5．5三峡水库水沙多目标优化调度问题实例研究一78
5．5．1实例资料⋯⋯⋯．78
5．5．2计算成果分析⋯．．79
5．6本章总结8l
第6章水库水沙多目标优化调度方案决策研究⋯⋯83
6．1引言⋯⋯．．83
6．2 ToPSIS模型及其改进84
6。2．1传统的TOPSIS模型⋯⋯⋯⋯．84
6．2．2 TOPSIS方法不足及其改进⋯．．86
6．3水库水沙联合调度方案评价指标体系⋯⋯⋯⋯90
6．4实例研究92
6．4．1基于改进TOPSIS的水沙联合调度方案评价实施步骤⋯．92
6．4．2三峡水库水沙联合调度方案评价集构建⋯．94
6．4．3三峡水库水沙联合调度方案评价及结果分析⋯⋯⋯⋯．．95
6．4本章总结96
第7章结论与展望⋯⋯⋯．98
7．1结论
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