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非汛期水库群协同优化调度与应用研究

作　者: 王伟
导　师: 丁永生
学　校: 东华大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 粒子群算法支持向量回归机优化调度水库群
分类号: TV697.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

水资源短缺、水环境日益恶化已成为制约社会经济发展的重要因素。随着大规模的水电站、水库逐步建成,水库群联合调度的地位和作用越来越突出。非汛期水量的优化调度研究,是实现水资源调控的主要工程措施,对解决非汛期各种用水具有重要意义。本论文研究了确定型水库群优化调度以及随机型水库群优化调度两类问题。对于确定型水库群优化调度,将水库的出库流量作为粒子群算法的输入,整个流域的缺水量作为粒子群算法的输出值。建立非汛期水库群协同优化网络模型,并且引入进化机制,通过改进粒子的进化操作,得到全局最优解。由于水量调度在很大程度上依赖径流信息,而未来的径流无法准确预知,因此随机型水库群优化调度主要解决径流预测问题。本论文基于支持向量回归机理论,提出了分别适合于中长期、短期径流的预测算法,利用粒子群算法进行随机型水库群优化调度的求解,为水量随机优化调度提供了一种新思路。本论文基于进化理论的混合粒子群模型和中长期、短期径流预测算法,进步丰富了水量调度问题的研究框架及内容,为非汛期水量调度问题提供了一个新的解决方案。所研发的非汛期水量优化调度辅助决策平台不仅为水利决策部门提供信息化服务,方便快捷的水资源调度管理,而且可以为解决水量调度问题提供辅助决策意见。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-20
  1.1 课题研究背景  10
  1.2 国内外研究现状  10-18
    1.2.1 水量调度分类  10-12
    1.2.2 水量调度方法研究  12-18
  1.3 研究内容与创新点  18
  1.4 论文提纲  18-20
第二章确定型水量调度的群智能算法研究  20-34
  2.1 引言  20
  2.2 水量调度的粒子群算法研究  20-24
    2.2.1 粒子群优化算法  20-22
    2.2.2 改进粒子群算法  22-24
  2.3 改进PSO在水量调度中应用  24-26
  2.4 初始种群  26-27
  2.5 实例研究  27-33
    2.5.1 河流概况及其基本资料  27-33
    2.5.2 实例应用  33
  2.6 小结  33-34
第三章随机型水量调度的智能算法研究  34-53
  3.1 引言  34
  3.2 随机型水量调度问题的提出  34-35
  3.3 基于数据驱动的支持向量回归机径流预测  35-44
    3.3.1 数据驱动建模  35-37
    3.3.2 支持向量回归机  37-39
    3.3.3 径流预测模型  39-44
  3.4 随机型水量调度  44-46
  3.5 实例应用  46-52
    3.5.1 径流预测  46-50
    3.5.2 随机型水量调度  50-52
  3.6 小结  52-53
第四章非汛期水量调度辅助决策平台  53-62
  4.1 引言  53
  4.2 程序设计流程  53-54
  4.3 数据信息流控制  54-55
  4.4 非汛期水量调度辅助决策平台  55-61
  4.5 小结  61-62
第五章总结与展望  62-64
  5.1 总结  62-63
  5.2 展望  63-64
参考文献  64-69
致谢  69-70
攻读硕士期间参加的项目及发表的论文  70-71

非汛期水库群协同优化调度与应用研究

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