基于多算法耦合的水电站自主智能优化调度应用

摘要：

中、大型水电站的水位预测以及优化调度是水库防洪和发电能力的重要问题,目前对水库水位预测以及水库调度主要采用算法预测水位与人工设置调度模式相结合的方式,使得水库智能调度模式在实际的调度过程中实用性不强.为满足水电站能自主智能优化调度,脱离人工设置,利用大渡河流域某电站水库水位数据建立了基于BP(back propaga-tion)神经网络水库水位预测模型.采用C4.5算法模拟调度人员对水电站调度模式选取规则,再利用POA(逐步优化)算法模型通过耦合BP神经网络水位预测模型,对电站水库预测的水位以及C4.5机器算法选取调度模式的规则,以达到对水电站自主智能优化调度.解决了POA算法须人工设值调度期末控制水位与调度过程优化模式的缺陷,使得多算法耦合模型可以脱离人工设值自行执行符合电站运行策略的优化操作,同时验证了多算法耦合的可行性和有效性.

关键词：BP神经网络、C4.5算法、多算法耦合、优化调度

所属期刊栏目：29

分类号：TV697.11;P332.3;TV741

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0402208

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11