考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

发布时间：2021-05-20 03:16

　　在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。 

【文章来源】：电力系统自动化. 2020,44(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于数据挖掘的水流时滞映射关系求解
    1.1 基于线性空间映射的水流时滞问题描述
    1.2 基于数据挖掘的映射关系求解
2 考虑水流时滞的梯级短期发电优化调度模型
    2.1 模型构建
    2.2 模型求解
3 算例分析
4 结语
附录A


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差分布模型[J]. 赵书强,张婷婷,李志伟,李东旭,许晓艳,刘金山.  电力系统自动化. 2019(13)
[2]An efficient stochastic algorithm for mid-term scheduling of cascaded hydro systems[J]. Xiaolin GE,Shu XIA,Wei-Jen LEE.  Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. 2019(01)
[3]采用自适应分段聚合近似的典型负荷曲线形态聚类算法[J]. 王潇笛,刘俊勇,刘友波,许立雄,马铁丰,胥威汀.  电力系统自动化. 2019(01)
[4]改进的K-means聚类k值选择算法[J]. 王建仁,马鑫,段刚龙.  计算机工程与应用. 2019(08)
[5]基于云模型和k-means聚类的风电场储能容量优化配置方法[J]. 吴杰,丁明,张晶晶.  电力系统自动化. 2018(24)
[6]基于相邻梯级的水电在线短临调度研究[J]. 牟才荣,于茜,胡宇丰,徐海卿.  红水河. 2014(04)
[7]大规模水电站群短期优化调度方法Ⅰ:总体概述[J]. 程春田,武新宇,申建建,廖胜利.  水利学报. 2011(09)
[8]神经网络径流预报模型中基于互信息的预报因子选择方法[J]. 赵铜铁钢,杨大文.  水力发电学报. 2011(01)
[9]基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度[J]. 周建中,李英海,肖舸,张勇传.  水利学报. 2010(10)



本文编号：3196977