建立水库优化调度函数的人工神经网络方法研究

阐述了人工神经网络的基本原理，提出了建立水库优化调度函数的BP网络模型。分别利用该算法与传统的多元回归建立金盆水库优化调度函数，结果表明，BP网络模型计算简便，并具有较高的计算精度。     

基于云模型的水库调度函数拟合方法研究

针对水库线性调度函数拟合误差较大及模糊集等方法可能出现过拟合现象的不足,引入云模型将样本数据转换为可准确反映样本数据分布的定性概念,再通过数据挖掘算法得到水库调度模式,并建立云模型规则发生器拟合得到调度函数,最后以江垭电站为例,对比云模型规则与模糊集规则和线性调度函数,证明了该算法的有效性,可用于指导实际水库调度。     

小水电站群水库优化调度目标函数探讨

本文针对我国小水电特点,就其水库优化调度问题进行了有关目标函数的分析研究,提出了使目标函数变成水电站群总保证出力与总发电量均接近最大的双目标最优及处理方法。     

西安市供水水库群优化调度函数的神经网络求解方法

水库群联合优化调度函数的传统求解方法难以表示出水库调度决策变量与影响因子间的非线性关系,也不能很好地反映水库之间的相互关系。用改进ＢＰ网络可弥补这方面的缺陷。将该方法用于寻求西安市城市水源供水的三个水库的联合优化调度函数,结果表明,该方法行之有效,且应用简便。     

水库放水决策的 BP 模型及对比分析

针对一般水库放水决策模型存在的问题，考虑在决策运行历史阶段上的经验等实际中的要求，提出了基于神经网络的ＢＰ模型，对摸拟的２０年径流资料进行了决策计算，其结果与逐步最优化（ＰＯＡ）方法的结果进行了对比分析。说明了ＢＰ模型方法可行，并保证了水库能够多蓄水能。     

安康水库洪水优化调度联合模型研究

结合安康水库实际情况,分析了各优化模型的优缺点,建立了洪水优化调度联合模型,联合模型适用于汛期各种频率洪水的调度,具有更广的应用范围。实例研究表明,模型合理,算法可行、有效。     

多目标综合利用水库实时优化调度模型研究

以河北省洋河水库为例，建立了具有引青调水和水库泄水两个决策变量的综合水库多目标动态规划实时优化调度模型，提出了含变动罚系数的离散微分动态规划方法，经计算七成果分析表明，所提模型与方法进可行和实用的。     

水电站库群隐随机优化调度函数初探

本文以水库群聚合分解法优化计算为基础,探讨了制作水库群隐随机优化联调函数的二类途径,以一个电网库群联调为例,制作了几种不同形式的调度函数,通过模拟运行,验证了以联调函数指导水电站库群联合调度的实际效益。     

水库实时优化调度模糊随机模型

分析了水库调度中入流的随机性和预测信息的模糊性，提出了水库实时优化调度模糊随机模型及相应的求解方法．实例研究结果表明，所建模型是可行的．     

BP人工神经网络模型在溪洛渡、向家坝两库联合优化调度规则中的应用

基于BP人工神经网络算法的基本原理,采用水库水位与出力双决策控制,建立了溪洛渡、向家坝两库联合调度函数的BP人工神经网络模型。模拟调度结果表明,该模型能更好地映射调度函数中各变量之间的非线性关系,优化运行轨迹的拟合效果明显提高。     

用于制冷机组性能分析的神经网络模型

本文建立了制冷机组性能神经网络模型，并用测试数据进行了训练。结果表明，人工神经网络方法是分析制冷机组性能的一种有效途径。     

基于人工神经网络的统计降尺度模型研究

基于BP神经网络模型对黄河源区的降水、温度进行了统计降尺度研究,探讨了统计降尺度模式中考虑预报量的敏感大气环流因子随季节变化时对降水的降尺度效果的影响。结果表明,人工神经网络降尺度模型能成功地捕捉黄河源区的日平均温度及气温极值的年际变化趋势,纳什效率系数均达0.95以上;比较CON模型及PIE模型对降水指标的模拟能力,发现两种模型对1961~2000年不同降水指标时间序列的模拟能力相当;从季节尺度看,在冬季PIE模型显示了更好的模拟能力,但在夏秋季节PIE模型对多数降水指标的模拟能力略不及CON模型。总之,CON模型对降水指标的模拟效果更好。     

基于神经网络的锅炉低NOx排放系统辨识

影响NOx排放的因素有很多 ,它们与NOx排放量之间属于非线性关系。根据某电厂的现场NOx排放数据 ,建立基于BP算法的神经网络模型 ,对NOx排放的系统进行仿真计算 ,从而确定一个与所测系统等价的模型。并利用BP神经网络建立的仿真模型分析各输入参数与NOx排放量的确切关系     

基于人工神经网络的钢铁冶炼终点预报模型

全面地综述了人工神经网络在“烧结-炼铁-炼钢(铁水预处理、转炉、电炉)-炉外精炼(LF精炼、RH精炼)”整个钢铁冶炼工艺过程的各生产环节中的终点成分和温度预报方面的开发应用工作。还简单讨论了人工神经网络与回归模型和专家系统的特性。人工神经网络技术在冶金过程终点预报应用方面具有广阔的应用前景。     

水库长期优化调度发电效益最大模型探讨

在水库长期优化调度问题中，一般以发电量最大为优化调度模型。考虑到整个系统的影响．综合水电站水库自身约束和系统调峰要求．建立以系统发电效益最大为目标的优化调度模型．并通过实例计算比较这两种模型，结果表明：发电效益最大模型较发电量最大模型更为符合实际。     

基于气象因素的短期电力负荷ANN预报模型

提出了一种基于气象因素,利用人工神经元网络进行电力系统短期负荷预报的方法,该方法比较全面地考虑了气象因素对电力系统负荷的影响,操作方便,易有,仿真计算和实例预报结果表明,预报准确较高。