人工神经网络在清江长期调度中的应用研究

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1、华中科技大学硕士学位论文人工神经网络在清江长期调度中的应用研究姓名：朱宏松申请学位级别：硕士专业：水利水电工程指导教师：周建中2003.5.2华中科技大学硕士学位论文摘要／随着社会生产的发展和科学技术水平的提高，我国电力的供需矛盾越来越突出。为了大力发展电力工业，除了大力加快水电建设外，还必须贯彻节约方针，加强对整个电力系统和电站的科学管理，不断提高运行管理水平和经济效益。作为提高水电站经济运行效益的重要一环，梯级水电优化调度越来越显示出它的重要性。本文在原有各种长期优化调度方法的基础上，将人工神经网络理论应用到梯级水库调度系统的长期调

2、度中去，可望解决现有方法手段难以解决和不能解决的一些复杂问题，并可能开、／辟一条新的研究思路和研究途径。尼，本文以“清江梯级水电站优化调度决策支持系统”为实例，在理论和方法上对梯级水电站长期优化调度问题作了深入的探讨。主要研究成果如下：l、介绍了我国和世界的水能水资源概况，在国民经济发展中所起的重要作用，明确了水利水电开发的意义。2、在研究了水库优化调度的一些基本概念、方法、分类的基础上，重点提出了水库长期优化调度的概念和意义，为下面章节对清江梯级调度长期优化调度系统的研究打下了基础。3、分析了人工神经网络理论的发展历史和基本理论，人工

3、神经网络的学习方法，多层前向网络和BP网络的基本知识和公式推导，BP网络的设计分析过程，以及在应用中应该注意的问题。4、／拓析了清江梯级水电站优化调度决策支持系统课题的来源、清江水电系统的{概况，项目开发的意义、原则以及拟达到的目标以及项目拟进行的主要研究＼』内容。J提出了三个梯级水电站长期优化调度的计算模型，分别是长期发电效，益最大、长期调峰电量最大以及长期耗水量最小优化模型，分别描述了目标函数和约束条件，并重点分析了长期发电效益最大优化调度模型。5、结合清江梯级水电站优化调度决策支持系统课题，在人工神经网络的指导下，探讨了基于BP网

4、络的梯级电站长期调度的研究方法。华中科技大学硕士学位论文／6、对全文的工作进行了总结，并对有待进一步研究的问题进行了探讨。，7L一+?关键字：长期优化调度人工享串经网终BP算法撵级电沾II华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofsocialproductionandimprovementofthescientifictechnology,theconflictofelectricpowersupplyanddemdemandmoreandmorestandout．Todevelopelectric

5、powerindustry,peoplemustabidetheprincipleofsaving，enhancescientificmanagementofwholethepowersystemandpowerstation，improvemanagelevelofrimandeconomicalbenefit．BasedonthePOAtheory,theartificialneuralnetworktheorybeusedtosolvethelong—termgenerationoptimizationoftheqinjiangc

6、ascadedmutihydroplantsinthispaper．ItCanbeexpectedtosolvethecomplicatedproblems，whichisdifficulttosolvebyexistingmethod．Italsomayinaugurateanewwayofresearch．Thisdissertation，focusingonthelong-termoptimaldispatchingofhydroelectricplantsystems，studiestheoreticallyandmethodi

7、callyontheproblemsofthelong-termoptimalgenerationscheduling．Themajorresearchworkisoutlinedasfollows：1、introducedsituationofenergyofhydropowerandtheimportantfunctioninthecountry’Seconomy,definitudethemeaningofthehydropowerexploitation．2、Basedonintroducedsomebaseconeept、me

8、thodsandclassification，introducedtheconceptandsignificanceoflong-termoptimaldispatchingofhydroelectricp