基于改进人工神经网络的梯级水电站群调度规则研究  

Study on Cascade Hydropower Stations Scheduling Rule Based on Improved Artificial Neural Network Model

作　　者：舒卫民[1] 马光文[1] 杨道辉[1,2] 陆涛[1] 

机构地区：[1]四川大学水电学院,四川成都610065 [2]二滩水电开发有限责任公司,四川成都610021

出　　处：《水力发电》2010年第10期69-72,共4页Water Power

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(50539140);国家自然科学基金资助项目(50679098);国家科技支撑计划(2008BAB29B09);美国能源基金会资助项目"中国可持续能源"(G-0610-08581)

摘　　要：针对水电站群的运行依靠经验、缺少科学依据的问题,根据人工神经网络的非线性决策特点,提出了水电站群最优调度规则的改进人工神经网络模型,并结合实际算例,进行其最优调度规则的模拟计算。结果表明,模型合理、可行且实用。The operation of cascade hydropower stations relying on experiences is not scientific. Based on the non-linear decision-making of artificial neural network, an improved artificial neural network model was presented to study the optimal scheduling rules of cascade hydropower stations. The case study shows that the model is reasonable.

关 键 词：优化调度 水电站运行 调度规则 神经网络 

分 类 号：TV697.12[水利工程—水利水电工程]