基于贝叶斯统计与MCMC思想的水库随机优化调度研究

• 作者: 刘明浩 张验科 李传刚 王丽萍 王渤权
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯统计 优化调度 马尔柯夫链蒙特卡洛 不确定性
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 页码范围: 1143-1152
• 页数: 10页
• 分类号: TV697
• 字数: 6588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13243/j.cnki.slxb.20151178

摘要

针对马尔柯夫随机动态规划中的维数灾问题,提出一种改进马尔柯夫随机动态规划方法,基于贝叶斯统计原理,采用马尔柯夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)从数学角度出发,推求出一定预报级别下的实际来流概率密度函数,建立与预报级别相关的实际来流概率矩阵,在考虑预报误差发生的情况下进行不确定性优化调度,并且将该方法计算结果与有无预报时段相结合的马尔柯夫随机动态规划方法计算结果进行比较.结果表明,该方法所得到的结果比马尔柯夫随机动态规划结果更加贴近实际多年平均发电量,并且能够有效地减少计算量,缩短计算时间,从一定程度上解决了维数灾问题,本方法为不确定性优化调度提供重要理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽萍	华北电力大学可再生能源学院	111	1321	21.0	30.0
2	张验科	华北电力大学可再生能源学院	85	522	14.0	18.0
3	刘明浩	华北电力大学可再生能源学院	15	72	5.0	8.0
4	王渤权	华北电力大学可再生能源学院	13	81	5.0	8.0
5	李传刚	华北电力大学可再生能源学院	17	114	6.0	10.0