龍鳳山水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的群體智能算法研究.pdf

1、水庫(kù)調(diào)度，亦稱(chēng)水庫(kù)控制運(yùn)用，指按來(lái)水蓄水實(shí)況和水文預(yù)報(bào)，有計(jì)劃地對(duì)入庫(kù)徑流進(jìn)行蓄泄，以一定的客觀標(biāo)準(zhǔn)作為調(diào)度準(zhǔn)則，利用水庫(kù)本身具有的庫(kù)容調(diào)節(jié)能力，在時(shí)間和空間上使來(lái)水量被重新分配，進(jìn)而獲得最大的綜合效益。興利優(yōu)化調(diào)度是指為了獲取最大的綜合效益，使水量、水能及水質(zhì)等充分利用。
　　本文基于水資源的可持續(xù)發(fā)展理論，以龍鳳山水庫(kù)為研究對(duì)象，在充分了解水庫(kù)調(diào)度現(xiàn)狀的前提下，為尋求水庫(kù)獲得最佳效益下的最大運(yùn)行規(guī)律，衡量水庫(kù)運(yùn)行方式是否達(dá)到最

2、優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)多年來(lái)水庫(kù)天然來(lái)水和各部門(mén)用水情況，綜合水庫(kù)實(shí)際蓄水能力，將水庫(kù)入庫(kù)徑流描述為確定型，建立以水庫(kù)電站發(fā)電量最大為最優(yōu)準(zhǔn)則，利用智能優(yōu)化算法的理論方法和技術(shù)，制定龍鳳山水庫(kù)調(diào)度控制方式，為龍鳳山水庫(kù)最大限度開(kāi)發(fā)水資源提供參考依據(jù)。主要成果如下:
　　(1)根據(jù)G-P算法和Takens理論，計(jì)算混沌空間序列相空間重構(gòu)所需的最小嵌入維數(shù)，以此作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，根據(jù)時(shí)頻分析確定小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，最終確定

3、了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為12-24-1;
　　(2)采用附加動(dòng)量項(xiàng)和擬牛頓法綜合利用的方法修正權(quán)值和參數(shù)，以此改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得收斂速度加快，增加學(xué)習(xí)效率，避免了在多維輸入情況下，網(wǎng)絡(luò)收斂速度大大下降這一不足，運(yùn)用改進(jìn)方法處理模型，有效避免“維數(shù)災(zāi)”情況的出現(xiàn);
　　(3)根據(jù)龍鳳山水庫(kù)1994-2013年20年入庫(kù)月徑流水量資料，利用訓(xùn)練好的改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)2014年和2015年龍鳳山水庫(kù)入庫(kù)月徑流量，為水庫(kù)調(diào)